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/ramsbaby/jarvis/benchmarkgit clone --depth 1 https://github.com/Ramsbaby/jarvisWhat 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 | $0.00059 | $0.04200 |
| Opus 5 | $0.00030 | $0.02100 |
| Sonnet 5 | $0.00012 | $0.00840 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00420 |
Grade A, and why
benchmark 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 3d 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 — 338 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/benchmark — 벤치마크 실행 & 증거 기반 의사결정
주인님, 이 스킬은 "어느 모델이 좋을까?", "이 프롬프트가 더 나을까?", "접근법 A vs B 중 무엇을 택해야 할까?" 같은 질문을 감이 아닌 측정으로 답하기 위한 도구입니다. 한 줄 요약: 선택하기 전에 재보는 저울.
원본 영감: gstack/benchmark (웹 성능 회귀 감지). 그 철학("Measure, don't guess")과 Phase 구조만 계승하고, 도메인은 모델/프롬프트/접근법 비교로 전면 재설계하였습니다. 외부 gstack-* 바이너리 의존은 전부 제거하였으며, 모든 로직은 본 스킬 본문에 내재합니다.
기존 스킬과의 경계 (반드시 확인)
주인님께서 다음 스킬들과 헷갈리실 수 있어 경계를 명시합니다.
| 스킬 | 목적 | 시점 | 산출물 |
|---|---|---|---|
| /verify | 작업물 사후 검증 (7-Gate + Contrarian) | 이미 만들어진 결과물 | "이 작업물, 믿을 만한가?" |
| /office-hours | 의사결정 면담 (정성 + 정량 혼합) | 선택 직전 | 옵션/트레이드오프/권고 |
| /review | 코드 리뷰 (Dev + Reviewer) | PR/diff 단위 | 코드 품질 개선점 |
| /benchmark | 선택 전 정량 측정 (모델·접근법 자체를 저울에 올림) | 옵션이 2개 이상일 때 | 샘플별 수치 + 권고 |
한 줄 판단 기준: "이미 고른 걸 검증하는가"면 /verify. "숫자로 재봐야 결정 가능한가"면 /benchmark. "숫자 + 직관 섞어서 상의하고 싶은가"면 /office-hours.
Phase 0 — Jarvis 특화 3종 선제 조회
측정을 시작하기 전, 과거의 실패와 통찰을 먼저 꺼내 봅니다. 같은 실수를 반복하지 않기 위함입니다.
0-1. 오답노트 조회
if [ -f ~/jarvis/runtime/wiki/meta/learned-mistakes.md ]; then
grep -iE "benchmark|벤치마크|측정|모델 비교|샘플" \
~/jarvis/runtime/wiki/meta/learned-mistakes.md || \
echo "관련 오답노트 없음 — 처음 시도하는 도메인"
else
echo "오답노트 파일 없음 — 초회 실행"
fi
발견된 유사 실수 패턴은 주인님께 먼저 보고한 뒤, 해당 실수를 이번 벤치마크에서 어떻게 피할지 Phase 1 목적 정의에 반영합니다.
0-2. Eureka 재사용
if [ -f ~/jarvis/runtime/wiki/meta/eureka.jsonl ]; then
grep -iE "benchmark|모델|프롬프트|샘플|분산" \
~/jarvis/runtime/wiki/meta/eureka.jsonl | tail -5 || \
echo "관련 Eureka 없음"
else
mkdir -p ~/jarvis/runtime/wiki/meta
touch ~/jarvis/runtime/wiki/meta/eureka.jsonl
echo "Eureka 파일 초기화 완료"
fi
과거 벤치마크에서 얻은 "의외의 발견"(예: 특정 프롬프트 스타일이 지연시간을 반감시킨 사례)을 현재 설계에 반영합니다.
0-3. 조직도 포지셔닝
벤치마크는 감사팀장(Audit)과 학습팀장(Learning)의 공동 소관입니다.
- 감사팀장: Iron Law 2 (거짓 완료 선언 금지) 집행 — "측정 안 하고 결론 내기" 차단
- 학습팀장: Phase 5의 Eureka 등록과 오답노트 연계 담당 — Compound Engineering 체인
주인님께 보고 시 "감사팀장 시각: X / 학습팀장 시각: Y" 형식을 권장드립니다.
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.
- 3d ago First seen · 338 lines · 59 tokens per session scan A ac8ece8a70a6
benchmark is a command published in the GitHub repository Ramsbaby/jarvis (15 stars, last pushed 10d ago), licensed MIT. It adds 59 tokens to every session and 4,200 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 2026-08-30.
Other commands, from other repositories
bm-init
Onboard (or refresh) basemind in this repo — write basemind.toml and inject a "prefer basemind over grep/read/git" rules block into a rules file you choose (CLAUDE.local.md / AGENTS.local.md / CLAUDE.md / AGENTS.md / ai-rulez).
bm
Ask basemind anything about the current codebase — outlines, refs, callers, git history, blame, diffs, docs, memory.
harden
Run the real-OSS harden harness against the 8 canary repos.
scan
Run basemind scan against the current working tree (or a path argument).
serve
Start the basemind MCP stdio server.
bm-stats
Show the basemind dashboard — resource footprint (disk + RAM) and activity (tool calls, per-tool histogram, estimated tokens saved). Works with or without the MCP server.