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/sangrokjung/claude-forge/learngit clone --depth 1 https://github.com/sangrokjung/claude-forgeWrote 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/sangrokjung/claude-forge/learn)<a href="https://agentmods.dev/commands/sangrokjung/claude-forge/learn"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/sangrokjung/claude-forge/learn.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 5.1 | $0.00018 | $0.02169 |
| Opus 5 | $0.00009 | $0.01085 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00434 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00217 |
Grade B, and why
learn 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 6d 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.
Enumerates other installed skillsmediumAgent snooping
Other skills' SKILL.md files reveal prompts, capabilities and secrets that should be invisible to peers.
ls .claude/skills/ 2>/dev/null How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 273 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/learn - 교훈 기록 + 자동화 제안 (v6)
0단계: 파라미터 파싱
인자를 분석하여 모드를 결정한다.
| 플래그 | 설명 |
|---|---|
| (없음) | 직접 교훈 입력 |
--from-error |
최근 에러에서 패턴 추출 |
--from-session |
현재 세션에서 패턴 추출 |
--suggest |
git log 기반 자동화 제안 |
--list |
기록된 학습 목록 조회 |
--edit N |
N번 항목 수정 |
--remove N |
N번 항목 삭제 |
파싱 규칙:
--list,--edit,--remove는 단독 실행 (다른 플래그와 조합 불가)--suggest는 단독 또는--from-session과 조합 가능- 플래그 없이 텍스트만 있으면 직접 입력 모드
1단계: 학습 소스 분석
직접 입력 모드 (기본)
사용자가 제공한 텍스트를 교훈으로 기록한다.
/learn "Supabase RLS 정책 변경 시 반드시 마이그레이션 파일 생성 필요"
--from-error 모드
- 최근 터미널 출력에서 에러 메시지를 탐지한다.
- 에러의 근본 원인을 분석한다.
- 해결 방법을 교훈으로 정리한다.
# 최근 에러 컨텍스트 확인
git log --oneline -5
git diff HEAD~1
--from-session 모드
- 현재 세션에서 수행한 작업을 요약한다.
- 반복된 패턴, 실수, 발견사항을 추출한다.
- 각 항목을 교훈으로 정리한다.
--list 모드
CLAUDE.md의 # Lessons Learned 섹션을 읽어 목록을 출력한다.
--edit N 모드
N번 항목을 읽고 사용자에게 수정 내용을 확인한 뒤 반영한다.
--remove N 모드
N번 항목을 삭제한다. 삭제 전 해당 내용을 표시하고 확인한다.
2단계: 패턴 분석
추출된 교훈을 다음 분류 체계에 따라 태깅한다.
패턴 분류:
error-pattern: 반복 에러 패턴 (빌드 실패, 타입 에러, 런타임 에러)
performance-pattern: 성능 관련 패턴 (쿼리 최적화, 번들 사이즈, 렌더링)
security-pattern: 보안 관련 패턴 (인증, 권한, 입력 검증)
automation-pattern: 자동화 기회 (--suggest 모드 전용)
분류 기준:
- 에러 메시지가 포함된 경우 ->
error-pattern - 속도, 크기, 메모리 관련 ->
performance-pattern - 인증, 토큰, 권한, XSS 관련 ->
security-pattern - 반복 작업, 수동 작업 관련 ->
automation-pattern - 복수 분류 가능 (쉼표 구분)
3단계: --suggest 모드 (자동화 제안)
3-1. Git 히스토리 분석
git log --oneline -50
최근 50개 커밋에서 반복 패턴을 식별한다.
3-2. 반복 커밋 패턴 식별
다음 패턴을 탐지한다:
- 동일한 접두사가 3회 이상 반복 (예:
fix: lint,fix: type error) - 동일 파일이 5회 이상 수정
- 동일한 키워드가 반복 등장 (예:
migration,config,env)
3-3. 파일 변경 패턴 분석
git log --name-only --oneline -50
자주 함께 변경되는 파일 그룹을 식별한다.
3-4. 기존 자동화 확인
이미 자동화된 항목과 중복되지 않도록 기존 설정을 확인한다.
# 기존 커맨드 확인
ls .claude/commands/ 2>/dev/null
# 기존 에이전트 확인
ls .claude/agents/ 2>/dev/null
# 기존 스킬 확인
ls .claude/skills/ 2>/dev/null
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.
- 6d ago First seen · 273 lines · 18 tokens per session scan B d31b4bdb6321
learn is a command published in the GitHub repository sangrokjung/claude-forge (825 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 18 tokens to every session and 2,169 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5. A static security scan graded it B with 1 finding (enumerates other installed skills). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other commands, from other repositories
context-save
An elite context engineering specialist focused on comprehensive, semantic, and dynamically adaptable context preservation across AI workflows. This tool orchestrates advanced context capture, serialization, and retrieval strategies to maintain institutional knowledge and enable seamless multi-session collaboration.
memory
Unified read-side memory operations including knowledge graph search, session context loading, decision timeline viewing, and Mermaid graph visualization. Subcommands: search, load, history, viz, status. Complements /ork:remember (write-side). Use when searching past decisions, loading context, or visualizing the…
compact-prep
Ask the agent to prepare for conversation compaction by updating any relevant state and providing guidance for the compaction agent and to kick off the session there after.
checkpoint
Save a mid-session checkpoint — for continuity between sessions of the same day.
memory-list
DEPRECATED: Use Serena listmemories instead. Lists recent memories from Forgetful with optional project filtering.
memory-review
Display current memory state with timestamps, sizes, and staleness indicators.