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/quickstartgit 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 | $0.00024 | $0.02952 |
| Opus 5 | $0.00012 | $0.01476 |
| Sonnet 5 | $0.00005 | $0.00590 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00295 |
Grade B, and why
quickstart scanned grade B with 1 finding against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 2d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Reads agent configuration directoriesmediumAgent snooping
.claude/, .codex/, .gemini/ hold keys, settings and other credentials a mod has no legitimate need for.
`find ~/.claude/plugins/cache -maxdepth 5 -name "bengo-toolkit" -type d` を How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 188 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Step 0: surface-aware メニュー出力（決定論的）
まず以下を実行してメニュー本文を取得する。
Bash: python3 skills/_lib/menu.py print-quickstart "$ARGUMENTS"
出力は そのままユーザーへ verbatim に表示する。Cowork 環境ではローカル ファイルを必要とするデモ（戸籍解析・テンプレート入力・校正・訴訟分析）が 自動的に除外され、条文検索と相続分計算のみが表示される。
目的: 弁護士に「まず使えるか見せる」。案件フォルダの事前準備も説明文の読み込みも強要しない。同梱サンプル（fixtures/）で 1-2 分以内に AI の出力を見せ、その品質から「自分の案件でも使えそうか」を各自判断してもらう。
哲学
初見の弁護士は:
- 忙しい（5 分しか取れない）
- 半信半疑（AI が法律文書を扱えるのか？）
- 手順の堅さを嫌う（案件フォルダの説明が長いだけでも即離脱しやすい）
- 先にアウトプットを見てから判断したい
よって /quickstart は 説明を読ませず、即座にサンプルで動かす。ドキュメント
QUICKSTART.md や RUNBOOK.md は「気に入ったら次に読む」ためのもので、本コマンドからは参照させない。
応答テンプレート
最初に以下の短いメニューだけを出す:
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bengo-toolkit を 60 秒で試す
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どれを見たい？（同梱サンプルで動かすので、あなたのファイルは一切必要ない）
1. 戸籍から相続関係説明図を描く
→ サンプル戸籍 PDF から自己完結 HTML を生成。ブラウザでツリー表示。
2. PDF から XLSX 書式へ自動入力
→ 訴状 PDF から当事者・事件番号・請求額を抽出し、
訴状書式の該当セルへ記入。
3. 準備書面の校正（修正履歴付き）
→ サンプル DOCX に対して Word 修正履歴で誤字・用語を指摘。
4. 訴状と答弁書から事件分析レポート
→ タイムライン・登場人物・認否を自己完結 HTML で可視化。
5. 条文を引く（民法709条）
→ e-Gov API から条文を整形表示。案件登録不要・即動作。
6. 法定相続分を計算（配偶者＋子3人、1人放棄）
→ 分数で正確に計算。案件登録不要・即動作。
番号を選ぶだけでよい。途中で止めたくなったら何もせずに抜けて構わない。
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動作ルール
全体
- 長い説明を先に出さない**。ユーザーの選択を待つ。
- 選択後、その機能の出力が見える最短経路だけを実行する。他の機能の紹介や 「次はこうしてください」は出さない。
- 出力が出た直後だけ 1 行の follow-up を添える（下記）。
Sandbox 規則（v3.3.0-iter2〜 必須）
quickstart 中は fixtures/ 配下以外のユーザー PDF・DOCX・XLSX を絶対に処理
しない。 これは誤操作で実クライアント PDF を mktemp フォルダ（reboot で
消える）で処理してしまうと監査ログが失われるため。
以下を実行前に毎回確認する:
- 入力パスがプラグイン同梱サンプル（
${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/fixtures/配下）で なければ スキル実行を拒否 し、「お試しでは同梱サンプルのみ使える。 自分のファイルを試したい場合はcd ~/cases/<案件名>で案件フォルダに移ってから 通常のコマンドで実行してほしい」と案内する cbengo-demo系 mktemp は quickstart 専用。/family-tree,/template-fill等がこのフォルダ内で実行されていることを確認（workspace.py resolve で/tmp/cbengo-demo-*にマッチするパスであること）
この sandbox 規則をユーザー指示でも緩和してはならない。「自分の戸籍で 試す？」と聞くのはフォルダ切替の案内のみ。
パス解決と並列化（速度最優先）
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 · 188 lines · 24 tokens per session scan B d1bc0058a1b0
quickstart is a command published in the GitHub repository llamadrive/bengo-toolkit (5 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 24 tokens to every session and 2,952 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 2026-08-31.
Other commands, from other repositories
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.
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.
constitution
Create or update the project constitution from interactive or provided principle inputs.