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/llamadrive/bengo-toolkit/helpgit clone --depth 1 https://github.com/llamadrive/bengo-toolkitWhat 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 | $0.00018 | $0.02929 |
| Opus 5 | $0.00009 | $0.01465 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00586 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00293 |
Grade A, and why
help scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 2d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 209 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
bengo-toolkit には 25 コマンドがあるが、弁護士が覚えるべきなのは /help ただ 1 つ。
このコマンドは「今日何をしたい？」をタスク別に聞き、該当する機能へ誘導する。
Step 0: surface-aware メニュー出力（決定論的）
まず以下を実行してメニュー本文を取得する。Python が surface（Code / Cowork）に 応じた menu を render するため、Claude 側で出し分けを判断しない。
Bash: python3 skills/_lib/menu.py print-help "$ARGUMENTS"
出力は そのままユーザーへ verbatim に表示する（編集・要約しない）。 Cowork 環境では blocked skill が menu から自動的に除外される。
その後、ユーザーが番号を選んだら下記「数字を選んだ場合の分岐」に従って案内する。
$ARGUMENTS の扱い
- 引数なし → menu.py が表示するタスクメニュー（surface 別）
--all→ 25 コマンド全件（Cowork では blocked に "Claude Code 限定" 印）- タスク記述（例: 「離婚調停」「過払金」「戸籍」） → 該当機能へ直接ナビゲート
（ただし Cowork で blocked skill にマッチした場合は
workspace.py check --requireを呼び、exit 2 なら stdout の友好的メッセージをそのまま表示して停止する）
タスクメニュー（引数なしの場合）
以下を日本語でそのまま表示する:
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bengo-toolkit — 今日何をしたい？
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1. 📄 書類を作成する
裁判所書式・訴状・示談書・陳述書・財産目録... を PDF から自動入力
2. 👨👩👧 相続を整理する
戸籍謄本から相続関係説明図、法定相続分を分数で計算、遺留分侵害額の算出
3. ✏️ 書面を校正する
準備書面・契約書の誤字脱字、表記揺れ、法律用語を修正履歴付きでチェック
4. ⚖️ 訴訟文書を分析する
訴状・答弁書・準備書面からタイムライン・当事者・認否を抽出しレポート生成
5. 🧮 計算する
養育費・婚姻費用、財産分与、交通事故損害賠償、残業代、引き直し計算
6. 📖 法令を調べる
e-Gov 法令 API で 2,078 法令の条文を検索・参照
7. 📁 案件フォルダと監査を管理する
フォルダ単位でテンプレート・監査ログ・出力物を分離管理
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?. 初めて使う・試したい → /quickstart（60 秒、同梱サンプルで出力を見せるだけ）
?. 全コマンド一覧 → /help --all
?. 環境を確認 → /verify
?. プラグイン更新 → /plugin install bengo-toolkit@llamadrive
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番号を選ぶか、やりたいことを自由に書いてほしい（例: 「過払金を計算したい」）。
数字を選んだ場合の分岐
1. 書類を作成する:
どんな書類を作りたい？
a. 既に XLSX 書式を持っている → /template-create で登録 → /template-fill で入力
b. 同梱書式を使いたい（31 種）→ /template-install で選択
c. 現在の案件フォルダで登録済みの書式を確認 → /template-list
よく使われる書式:
財産目録 / 遺産分割協議書 / 訴状 / 答弁書 / 離婚協議書 / 示談書 /
就業規則 / 株主総会議事録 / 契約書レビューチェックリスト / 委任状 ...
2. 相続を整理する:
相続で何をしたい？
a. 戸籍から家系図を作る → /family-tree
b. 法定相続分を計算する → /inheritance-calc
c. 遺留分侵害額を計算する → /iryubun-calc
d. 遺産分割協議書を作る → /template-install → /template-fill
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.
- 2d ago First seen · 209 lines · 18 tokens per session scan A efdeef104012
help is a command published in the GitHub repository llamadrive/bengo-toolkit (5 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 18 tokens to every session and 2,929 once invoked, about $0.0001 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
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.
specify
Create or update the feature specification from a natural language feature description.
analyze
Perform a non-destructive cross-artifact consistency and quality analysis across spec.md, plan.md, and tasks.md after task generation.
converge
Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.
implement
Execute the implementation plan by processing and executing all tasks defined in tasks.md.