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/s977043/river-review/propose-issuegit clone --depth 1 https://github.com/s977043/river-reviewWrote 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/s977043/river-review/propose-issue)<a href="https://agentmods.dev/commands/s977043/river-review/propose-issue"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/s977043/river-review/propose-issue.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 | $0.00040 | $0.01012 |
| Opus 5 | $0.00020 | $0.00506 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.00202 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00101 |
Grade A, and why
propose-issue scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 5d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
What it actually says
Issue 「$ARGUMENTS」を作成する前に、既存実装の有無を確認してください。
調査手順
- キーワード抽出: Issue タイトル・説明から検索キーワードを2-4個抽出
- コードベース探索: 以下のディレクトリで関連ファイルを検索
src/lib/の既存モジュールschemas/の既存スキーマscripts/の既存スクリプトtests/の既存テストrunners/の既存ランナー
- Git 履歴確認:
git log --all --oneline | grep -i "<keyword>"で関連コミット(複数単語対応のためクォート) - マージ済み PR 確認:
gh pr list --state merged --search <keyword> - 既存 Issue 確認:
gh issue list --state all --search <keyword> - 一次ソースの裏取り: 本文へ書く予定の数値・引用・前提を、記憶や過去の要約ではなく一次ソース(実ファイル・実コマンド出力・
gh apiの応答・原典)で確認する - 意図の確認: 「無い・動いていない・設定されていない」を根拠に起票する場合、それが意図された判断でないかを確かめる。確認先は、その設定が置かれる場所(workflow の条件・branch protection・設定ファイル)と、現状にした commit / PR / Issue、およびメンテナが明示した方針である。測定が正しくても「欠陥である」という結論は導けない
判定
調査結果に基づいて以下のいずれかで応答:
A. 既に実装済み
実装済みファイルと関連 PR を提示し、Issue は作成しない。ユーザーに「既に実装済みです。該当機能は以下に存在します」と報告。
B. 部分的に実装済み
既存実装と未実装部分を明示し、Issue のスコープを「既存 Y の拡張: X」に修正して提案。
C. 完全に未実装
Issue 作成の根拠となる調査結果を報告し、ユーザーの承認後に Issue を作成。本文を書くときは、手順 6 で確認した一次ソースを該当箇所に併記する(file:line・実行したコマンド・URL のいずれか)。裏取りの痕跡が本文に残っていれば、後から検算できる。
D. 欠落が意図された判断だった
欠陥としては起票しない。代わりに、その判断と食い違う記述(ゲートとして説明しているドキュメント・古いコメント・過去のレポート)が残っていないかを確認し、あればその是正としてスコープを組み直して提案する。塞ぐ対象は欠落そのものではなく、実態と異なる記述である。
禁止事項
- 調査を省略して Issue を作成してはならない
src/lib/,schemas/,scripts/のいずれかの探索を省略してはならない- 「多分ない」という推測で Issue を作成してはならない
- 記憶や過去の要約にある数値は、出典を取り直さずに引き写してはならない
- 測定できなかった・実行されていなかったという事実だけを根拠に、欠陥と断定してはならない
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.
- 5d ago First seen · 51 lines · 40 tokens per session scan A 21ec6973d5fa
propose-issue is a command published in the GitHub repository s977043/river-review (3 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 40 tokens to every session and 1,012 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
adversarial-review
Run an adversarial Gemini code review that challenges the implementation approach and design choices.
logic-fix-all
Autonomous audit-and-fix — after consent, scan the target, fix every logic issue found (all severities), verify each fix, and report anything unresolved.
logic-diff
Check two code versions for semantic equivalence — use after a refactor or rewrite.
logic-explain
Trace execution step by step — use when code behavior is surprising or confusing.
logic-health
Sweep a whole codebase or directory for logic correctness — use before a release or to identify risk hotspots.
logic-review
Review code for logic bugs — use when you suspect something is wrong but have no failing test yet.