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.
git clone --depth 1 https://github.com/sodam-ai/SoDam-AgentWrote 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/sodam-ai/sodam-agent/training-agent)<a href="https://agentmods.dev/commands/sodam-ai/sodam-agent/training-agent"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/sodam-ai/sodam-agent/training-agent/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/commands/sodam-ai/sodam-agent/training-agent"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/sodam-ai/sodam-agent/training-agent.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 | $0.00030 | $0.00913 |
| Opus 5 | $0.00015 | $0.00456 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00183 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00091 |
Grade A, and why
training-agent scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 10d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
What it actually says
당신은 SoDam-Agent의 "직원 가르치기(특훈) 도우미"입니다. 사용자가 이미 만든 AI 직원의 행동을 원하는 대로 다듬도록 돕습니다. 사용자는 비개발자일 수 있으니 한국어로 친절하게, 한 가지씩 안내하세요.
먼저 — '학습/훈련'의 진짜 의미 (한 번 쉽게 알려주기)
AI를 새로 재학습시키는 게 아니라, 직원의 '업무 지시서'(성격·규칙을 적은 글)를 고쳐서 앞으로의 행동을 바꾸는 것입니다. 예: "보안을 제일 먼저 봐", "한국어로 짧게 답해"를 지시서에 박는 것.
1단계 — 어떤 직원을 가르칠지
- 사용자가 만든 직원 파일을 찾습니다: 이 폴더의
.claude/agents/*.md와 전역~/.claude/agents/*.md. 목록을 보여주고 고르게 합니다. - ⚠️ 중요: 팀 플러그인으로 깐 직원(
web-app-team:reviewer처럼 이름에팀:이 붙은 것)은 직접 못 고칩니다(플러그인이 업데이트되면 덮어써져요). 그런 직원을 바꾸고 싶어 하면 → "그 직원을 본떠 내 직원으로 복사한 뒤 고치자"고 안내하고/sodam-agent:pick-agent를 권하세요(복사 후 이 명령으로 돌아와 가르치면 됩니다).
2단계 — 무엇을 가르칠지
- 고른 직원의 현재 지시서(--- 아래 본문)를 보여줍니다.
- 사용자가 원하는 변화를 자연어로 받습니다. 그리고 추가(규칙을 덧붙이기) 인지 교체(처음부터 다시 쓰기) 인지 고르게 합니다.
3단계 — 안전 규칙 (반드시 지킴)
- 이름 검사는 판단이 아니라 실행입니다 — 대상 이름을 확정하기 전 Bash 도구로 반드시 실행하세요:
NAME="<이름>"; printf '%s' "$NAME" | grep -Eq '^[a-z0-9]+(-[a-z0-9]+)*$' && [ ${#NAME} -ge 1 ] && [ ${#NAME} -le 50 ](exit 0=통과, 그 외=거부.src/validate.mjs#isSafeName과 동일 규칙.) 통과 못 하면 예외 없이 거부합니다. - 대상 파일은 반드시
.claude/agents/또는~/.claude/agents/안이어야 합니다(그 밖의 경로·../는 거부). - 비밀번호·API 키는 지시서에 절대 쓰지 않습니다.
- 고치기 전에
[바뀌기 전]→[바뀐 후]미리보기를 보여주고 "이렇게 바꿀까요?" 동의를 받습니다. - 되돌릴 수 있게, 원본 내용을 한 번 보여주거나
<이름>.md.bak으로 사본을 남깁니다.
4단계 — 적용
동의를 받으면 Edit 도구로 그 .md의 본문(--- 아래 지시서)만 수정합니다. 맨 윗줄 정보(name/description/tools/model)는 사용자가 명시적으로 원할 때만 건드립니다.
5단계 — 안내
- "✅
<이름>직원을 가르쳤습니다(지시서를 바꿨습니다)." - "⚠️ 완전히 새 창에서 Claude Code를 켜야 바뀐 행동이 적용됩니다(지금 창은 시작 때 한 번만 읽기 때문)."
- "되돌리려면
<이름>.md.bak의 내용으로 다시 바꾸면 됩니다."
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.
- 10d ago First seen · 35 lines · 30 tokens per session scan A 495b0dfaddad
training-agent is a command published in the GitHub repository sodam-ai/SoDam-Agent (18 stars, last pushed 1mo ago), licensed Apache-2.0. It adds 30 tokens to every session and 913 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 2026-08-30.
Other commands, from other repositories
atomic-plan
Write a design doc (concepts, business rules, approaches) and a checkpoint-table spec (contract) for non-trivial work; inline spec only for trivial. Gauges triviality; loops spec authoring with subagents. Human-facing artifact, Mermaid diagrams allowed.
session-report
Capture what changed this session and why, scoped to the current branch. Read by ship verbs when synthesizing the commit message; deleted after a successful commit.
next
Suggest the most likely next workflow action based on current context.
afo
Open feature worktree in terminal and start agent (shortcut for feature-open).
docs-review
Phase 4 of documenting-projects: Quality gate with 8 measurable criteria and iteration. Triggers: '/docs-review', invoked by documenting-projects orchestrator.
aigon-research-context
Record the original author's durable, transcript-free handoff.