Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add commands/komunite/kalfa/coachgit clone --depth 1 https://github.com/komunite/kalfaWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/commands/komunite/kalfa/coach)<a href="https://agentmods.dev/commands/komunite/kalfa/coach"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/komunite/kalfa/coach.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00024 | $0.00862 |
| Opus 5 | $0.00012 | $0.00431 |
| Sonnet 5 | $0.00005 | $0.00172 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00086 |
Grade B, and why
coach scanned grade B with 1 finding against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 5d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Reads agent configuration directoriesmediumAgent snooping
.claude/, .codex/, .gemini/ hold keys, settings and other credentials a mod has no legitimate need for.
find .claude/workspace/DailyNotes/ -name "*.md" -mtime -7 -type f | sort How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 92 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Yapay zeka koçunu çalıştır. Çalışma kalıplarını analiz edip veriye dayalı öneriler sunar.
Adımlar
Adım 1: Analiz dönemini belirle
Argüman verilmişse:
hafta→ son 7 günay→ son 30 günhepsi→ tüm mevcut veri
Argüman yoksa → varsayılan hafta
Adım 2: Veri topla (paralel okumalar)
Eşzamanlı oku:
.claude/memory.md.claude/workspace/TaskBoard.md.claude/agent-memory/coach/MEMORY.md(koçun önceki gözlemleri)
Adım 3: Günlük notları tara
# Son 7 günün günlük notlarını bul
find .claude/workspace/DailyNotes/ -name "*.md" -mtime -7 -type f | sort
Bulunan günlük notları oku. Eğer günlük not yoksa veya az varsa, bunu bir bulgu olarak not et ("Günlük not tutulmuyor — veri eksik, koçluk sınırlı olacak").
Adım 4: Koç agent'ını çalıştır
Koç agent'ına şu bağlamı ver:
- Günlük notlardan: aktiviteler, kararlar, oturum devirleri
- Görev panosundan: açık/tamamlanan/geciken görevler
- Koç hafızasından: önceki gözlemler ve verilen öneriler
Agent şu 4 analizi yapacak:
- Verimlilik analizi — görev tamamlama, üretken günler, zaman dağılımı
- Büyüme analizi — içerik üretim sıklığı, satış pipeline, kanal çeşitliliği
- Sürdürülebilirlik analizi — tükenmişlik sinyalleri, oturum süreleri, engel yoğunluğu
- Kaçırılan fırsat analizi — yapılan ama genişletilmeyen işler, tekrarlayan manuel süreçler
Adım 5: Önceki önerileri takip et
Koç hafızasındaki son önerileri kontrol et:
- Uygulandıysa → olumlu pekiştirme ("Geçen haftaki önerimi uyguladın, güzel")
- Uygulanmadıysa → nazikçe sor, zorla değil ("Geçen haftaki X önerisine fırsat buldun mu?")
- 3 hafta üst üste uygulanmadıysa → öneriyi düşür (kullanıcı istemiyordur)
Adım 6: Raporu sun
Koç raporunu kullanıcıya göster. Format:
🎯 Koç Raporu — [tarih]
📊 Veri Özeti
[analiz edilen dönem ve kaynak sayısı]
✅ İyi Giden
- [olumlu kalıp 1]
- [olumlu kalıp 2]
⚠️ Dikkat
- [sinyal + spesifik öneri]
💡 Fırsat
- [kaçırılan fırsat + aksiyon]
🏆 Bu Haftanın 1 Numaralı Tavsiyesi
> [tek, net, uygulanabilir öneri]
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 5d ago First seen · 92 lines · 24 tokens per session scan B 11f88fab899c
coach is a command published in the GitHub repository komunite/kalfa (244 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 24 tokens to every session and 862 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5. A static security scan graded it B with 1 finding (reads agent configuration directories). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other commands, from other repositories
spec-forge
Use when generating software specifications — full chain (Idea→Decompose→Tech Design + Feature Specs) or individual documents.
dd-spec-test
Generate test spec (requires confirmed status).
dd-init
Initialize product documentation structure in current directory.
git
Git operations with intelligent commit messages and workflow optimization.
checklist
Generate a custom checklist for the current feature based on user requirements.
clarify
Identify underspecified areas in the current feature spec by asking up to 5 highly targeted clarification questions and encoding answers back into the spec.