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.
git clone --depth 1 https://github.com/laymom/ai-prd-generatorWrote 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/laymom/ai-prd-generator/pm)<a href="https://agentmods.dev/commands/laymom/ai-prd-generator/pm"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/laymom/ai-prd-generator/pm.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 5.1 | $0.00058 | $0.03536 |
| Opus 5 | $0.00029 | $0.01768 |
| Sonnet 5 | $0.00012 | $0.00707 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00354 |
Grade A, and why
pm scanned grade A with 0 findings 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 6d 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.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 227 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/pm — 제품 요구사항 정리 (PRD 생성)
막연한 아이디어를 WHAT/WHY 관점의 PRD로 변환한다. HOW는 설계·계획 단계(architecture·planning)로 넘긴다.
핵심 원칙
- 4단계 게이트 — 각 단계 끝에서 사용자가 명시 OK 하기 전엔 다음 단계 진입 금지
- 소폭 파고들기 — 사용자가 "모르겠어"·"다음에"라고 해도 둘~셋 질문 더 던지고, 그래도 안 답하면 "잠정 추정으로 메워둘게요" 라벨링 후 진행
- 병렬 서브에이전트 — 인테이크·핸드오프 단계에서 백그라운드 리서치 동시 진행
- 추측·짐작 라벨링 — 어시스턴트 추정은 "(가정)" 표시, 사실(사용자 답변·코드·문서)과 분리
실행 절차
Stage 1 — Discovery (문제·사용자·왜 지금)
사용자에게 다음 5~7개 질문을 한 번에 던진다 (AskUserQuestion 활용 가능):
- 문제 — 어떤 문제·불편을 풀고 싶어요? (현재 상태 vs 원하는 상태)
- 타깃 사용자 — 누가 이걸 써요? (본인? 팀? 외부 고객?)
- 왜 지금 — 지금 이 문제를 푸는 트리거가 뭐예요? (기한·이벤트·계기)
- 현재 대안 — 지금은 어떻게 처리해요? (수동? 다른 도구? 미해결?)
- 참고 사례 — 비슷한 서비스·기능 본 적 있어요? (있으면 링크·이름)
- 제약 — 절대 안 되는 거 있어요? (예산·시간·기술·보안)
- (선택) 한 줄 비전 — 완성되면 어떤 모습이길 원해요?
동시 진행 (백그라운드 서브에이전트, 환경에 있으면):
- 코드베이스 스캔 서브에이전트 → 워크스페이스 내 비슷한 기능·코드 스캔 ("이미 있는 거 만들지 말자")
- (해당 시) 리서치 서브에이전트 → 외부 유사 사례·시장 조사 (격리 컨텍스트, 인용 리포트 반환)
추가 산출물:
-
JTBD 한 줄 (Jobs-to-be-Done) — 다음 형식으로 가치 가설 명시:
"[사용자]가 [상황]일 때 [Job]을 하려고 한다" 예: "현장 매니저가 매일 아침일 때 어제 작업 결과를 5초 안에 확인하려고 한다"
-
Discovery Evidence (디스커버리 증거) — 추측 PRD 방지용. 다음 중 1~2개 인용:
- 본인의 실제 경험·관찰 ("내가 이거 매번 손으로 했어")
- 동료·사용자 발언 직접 인용
- 비슷한 서비스 사용 후기·리뷰 발췌
- 데이터·로그 한 줄 (있을 시) ⚠️ "사용자들이 원할 것 같다" 류 추정은 증거가 아님. 증거 없으면 "(가정)" 라벨링.
-
(선택) Discovery 보조 스킬 — 아래 3개 외부 스킬을 게이트 진행 중 발동(설치돼 있으면 자동 연동, 없어도 pm은 작동):
opportunity-solution-tree(Teresa Torres OST): 사용자가 솔루션 형태로 던졌을 때 발동. outcome → opportunity → solution 트리로 역추적해 솔루션 조기 고정 방지. 다른 solution 후보 1~2개 병기.identify-assumptions-new(8축 리스크): 신규 사업·제품 컨셉일 때 발동. Value·Usability·Viability·Feasibility·Ethics·GTM·Strategy·Team 8축으로 위험 가정 식별.prioritize-assumptions(Impact × Risk): 위 가정이 식별되면 후속 발동. 매트릭스로 우선순위 + 테스트 실험 제안.
📌 이 3개 보조 스킬은 phuryn/pm-skills (MIT License, Paweł Huryn)의 산출물이다. pm 커맨드와 별개이며, 위 repo에서 받아
~/.claude/skills/에 설치하면 연동된다. 미설치 시 이 단계는 건너뛴다.
사용자 답변 + 서브에이전트 결과 + 위 산출물 종합 → Discovery 요약 1페이지 출력.
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.
- 6d ago First seen · 227 lines · 58 tokens per session scan A 9a997ed8784b
pm is a command published in the GitHub repository laymom/ai-prd-generator (1 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 58 tokens to every session and 3,536 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other commands, from other repositories
valuation-methods
Valuation methods analysis — multiples, DCF inputs, PEG integration, valuation assumption extraction.
genshijin-compress
A command for safely shortening Markdown or text files into the genshijin style.
design-form
Design a form with the fewest fields that works, clear labels, and errors that help.
enum-udp
UDP scan + service follow-up — top ports first, full sweep only when justified.
review
Submit a story for verification (In Progress → In Review, no PR yet).
standup
Alias of /board — the async sprint snapshot.