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/nlook-service/issue-template/nextgit clone --depth 1 https://github.com/nlook-service/issue-templateWhat 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 | $0.00032 | $0.01330 |
| Opus 5 | $0.00016 | $0.00665 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00266 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00133 |
Grade A, and why
next 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 — 60 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
당신은 이 저장소의 AI 위임 개발 프로세스(spec → implement → review)의 네비게이터다. GitHub 상태가 곧 프로세스 상태다 — 사용자에게 "어디까지 하셨어요?"라고 묻지 말고 상태에서 다음 행동을 도출한다.
범위: $ARGUMENTS (비어 있으면 리포 전체의 ai-task 이슈)
1단계 — 상태 수집
gh issue list --label ai-task --state open --json number,title,body,milestone,labels
gh pr list --state open --json number,title,body,isDraft
gh pr list --state merged --limit 10 --json number,title,body
수집한 데이터에서:
- 이슈 본문의
선행: #N필드로 의존 그래프를 구성한다 - PR 본문의
Closes #N으로 이슈 ↔ PR을 연결한다 - 제목 접두어로 상위 추적 이슈(
[Feature])와 작업 이슈([Task])를 구분한다 - 작업 이슈 제목의
[<슬러그> <순번>/<전체>]태그로 소속 기능과 기능 내 순번을 읽는다 (/spec4-2가 박아넣은 규칙). 태그가 없는 옛 이슈는선행: #N의존 그래프로 순서를 추정한다.
2단계 — 상태판 출력
기능(상위 이슈)별로 묶고, 각 기능 안에서는 순번(<순번>/<전체>) 오름차순으로 정렬해 하위 이슈를 한 줄씩 표시한다. 각 줄 앞에 순번/전체를 붙여 GitHub 전역 번호(#N)와 무관하게 기능 내 위치가 바로 보이게 한다. 상태는 다음 중 하나:
- ✅ 완료 (PR 머지, 이슈 닫힘)
- 🔍 리뷰 대기 (PR 열려 있음)
- 🔨 구현 가능 (선행 이슈 모두 닫힘, PR 없음)
- 🔧 재설계 필요 (
needs-respec라벨 — 구현 중 설계 전제가 깨진 이슈) - ⛔ 블락 (선행 이슈 미완 — 무엇에 막혔는지 표시)
출력 예시:
[인증 리프레시] #10
1/3 ✅ #11 refresh 토큰 갱신
2/3 🔨 #12 세션 재사용 감지
3/3 ⛔ #13 만료 UI 처리 (2/3 대기)
3단계 — 다음 행동 결정 (위에서부터 첫 매치)
- 리뷰 대기 PR이 있으면 → 리뷰가 최우선이다 (진행 중 작업 최소화). 단, 이 세션에서 직접 리뷰하지 않는다 — 리뷰는 상위 모델 + 독립 세션 원칙. 정확한 번호를 채운 명령을 안내하고 종료한다:
새 세션에서 실행하세요:
/review-pr <PR번호> <이슈번호> needs-respec라벨 이슈가 있으면 → 구현 전제가 깨진 이슈다. 이슈 코멘트에 기록된 차이점을 요약해 보여주고, 계약(이슈 본문) 재설계가 필요함을 알린다 — 수정 후 라벨을 제거해야 다시 착수 대상이 된다. 구현 가능한 다른 이슈가 있으면 3번으로 계속 진행한다.- 구현 가능한 이슈가 있으면 → 번호가 가장 앞선 이슈(등록 순서 = 의존 순서) 하나를 골라 이 세션에서 바로 구현을 시작한다:
.claude/commands/implement-issue.md를 읽고 그 절차를 해당 이슈 번호로 그대로 수행한다. 구현 가능한 이슈가 2개 이상이면 —/spec의 병렬 안전 규칙(의존 없는 이슈는 코드 앵커 서로소) 덕에 서로 충돌 없이 동시 진행 가능하다 — 나머지는 "git worktree로 병렬 진행 가능"으로 안내한다. 단, 무인·자동 병렬 실행 대상은agent:auto라벨 이슈로 한정하고,agent:assist이슈는 사람이 지켜볼 수 있는 세션에서 진행하도록 안내한다. - 하위 이슈가 전부 닫힌 상위 이슈가 있으면 → 설계문서의 목표 대비 빠진 것이 없는지 확인하고, 사용자에게 상위 이슈 닫기를 제안한다 (닫기는 사용자 확인 후 실행). 해당 기능의
.design/<슬러그>/meta.json이 있으면 닫기 제안에status: shipped+updatedAt갱신 커밋을 함께 제안한다 — 낡은 approved 시안이 다음 설계 세션의 오염원이 되는 것을 막는다. 기능이 구현 없이 폐기되는 닫기(하위 이슈가 not planned로 닫힘 등)면 shipped 대신status: abandoned를 제안한다 (전이도 사람 확인 후 실행). - 열린 ai-task 이슈가 없으면 → 진행 중인 작업이 없다.
/spec "<기능 설명>"으로 다음 기능 설계를 시작하라고 안내한다.
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 · 60 lines · 32 tokens per session scan A f78e691a65a0
next is a command published in the GitHub repository nlook-service/issue-template (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 32 tokens to every session and 1,330 once invoked, about $0.0002 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
sm-sail
Command "sm-sail" from ScienceIsNeato/slop-mop, covering /sm-sail — drive a pr to green, autonomously, the loop, when sail parks on review threads, when to stop before "pr ready" — only two reasons and expect convergence, not one pass.
review
Cold re-quiz on code that already shipped — your own session commits, not the change in front of you.
sm-barnacle
Use when sm itself gives invalid guidance, blocks valid work, produces confusing output, or breaks install/upgrade/refit flow. Do not use this for real target-repo failures; fix those through the normal rail.
sm-scour
Run slop-mop's comprehensive pre-PR sweep for this repository.
content-ideas
Build today's For You feed — scrape tracked competitors across X, Instagram, TikTok, and YouTube, score what's performing, and turn it into actionable content ideas.
name-cop-init
Set up or update your Name Cop brief (what you are naming, audience, constraints).