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-PersonaWrote 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-persona/create)<a href="https://agentmods.dev/commands/sodam-ai/sodam-persona/create"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/sodam-ai/sodam-persona/create/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-persona/create"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/sodam-ai/sodam-persona/create.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 | $0.00045 | $0.02075 |
| Opus 5 | $0.00023 | $0.01038 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.00415 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00208 |
Grade A, and why
create 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 74 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
$persona-create — 새 페르소나 생성 (인터뷰 방식)
이 명령이 실행되면 아래 순서를 하나씩, 인터뷰 형식으로 진행한다. 한 번에 여러 질문을 던지지 말고, 답을 받은 뒤 다음 질문으로 넘어간다.
0단계. 사전 확인
plugins/sodam-persona/skills/persona-triggers/SKILL.md를 읽어## B.섹션 표에서 현재 마지막 관점 번호(N)를 확인한다.- 같은 파일에서
## ([A-Z])\.형태의 마지막 알파벳 섹션 글자를 확인한다(현재 A~T). - 새 관점 번호 = N+1, 새 패턴 알파벳 = 다음 알파벳 1글자.
1단계. 인터뷰 (한 번에 하나씩)
- "새 페르소나가 다룰 전문 분야가 무엇인가요? (예: 의료·건강, 부동산, 교육 등 한글로)"
- "영문 폴더/파일 이름에 쓸 짧은 영어 슬러그를 정해주세요 (예: doctor, realestate). 소문자·하이픈만."
- 입력값 검증(필수): 답변이
^[a-z][a-z0-9-]*$형식(소문자로 시작, 소문자·숫자·하이픈만, 공백·슬래시(/)·역슬래시·마침표 2개 연속(..)·특수문자 없음)이 아니면 파일 경로에 절대 사용하지 말고, "영문 소문자와 하이픈만 사용해주세요 (예: doctor)"라고 다시 요청한다. 이 슬러그는 곧바로plugins/sodam-persona/skills/persona-<슬러그>/폴더 경로에 쓰이므로, 검증 없이 그대로 사용하면 경로 조작(path traversal) 위험이 있다.
- 입력값 검증(필수): 답변이
- "이 페르소나가 답변할 때 챙겨야 할 책임 영역을 간단히 알려주세요 (몇 가지 항목이어도 됩니다)."
- "이 도메인이 신고·계약·처방·진단처럼 '실행성 답변'을 다뤄서, #14(회계세무)·#11(법률)처럼 면책 문구가 반드시 필요한 영역인가요? (예/아니오)"
2단계. 추천 트리거 단어 생성
13단계 답변을 바탕으로, 기존 도메인 섹션(J 투자·K 법률·S 회계세무·T 마케팅, 30개를 직접 생성**해 보여준다. 사용자에게 "이대로 등록할까요? 추가/삭제하고 싶은 단어가 있나요?"라고 확인한다. 확정 전까지는 파일을 건드리지 않는다.persona-triggers/SKILL.md 참고)과 같은 형식으로 **한국어 트리거 단어 15
3단계. 파일 반영 (확정 후에만, 순서대로)
plugins/sodam-persona/skills/persona-triggers/SKILL.md## B.표에 새 행 추가:| N+1 | <도메인명> (15년+) | <트리거 표현들> |- 새 알파벳 섹션(예:
## U. "<도메인>" 도메인 패턴 → #N+1 <도메인> 페르소나 활성) 추가 — J/K/S/T 섹션과 동일 구조(트리거 단어군 / 책임 영역 / PR 체크리스트 / 다른 관점과의 경계) - frontmatter
description과 본문의A~T 20패턴표기를A~<새글자> <새패턴수>패턴으로 갱신 - "매칭 예시" 표에 새 도메인 예시 1줄 추가
plugins/sodam-persona/hooks/persona_core.md- "도메인 트리거 (조건부 활성)" 섹션에 새 도메인 소단원 추가 (트리거 단어·책임 영역, 기존 4개와 동일 형식)
- 면책 필요 시 "[면책 강제]" 섹션에 새 도메인 추가
- "15명 다관점 균형 검토"의 "15개 도메인 관점" 목록에 새 관점 이름 추가, 숫자를 N+1로 갱신
- "파일 맵" 표의 도메인 스킬 목록에
persona-<슬러그>추가
plugins/sodam-persona/hooks/persona_marker.txt- "도메인 (조건부)" 한 줄 문구에 새 도메인 트리거·활성 문구 추가 (persona_core.md와 동일 내용)
- "persona-* 자동 활성" 목록에
persona-<슬러그>추가 - 면책 필요 시 "[도메인 면책 강제]" 항목에 새 도메인 추가
plugins/sodam-persona/skills/persona-<슬러그>/SKILL.md(신규 생성)persona-investor/persona-lawyer/persona-accountant/persona-marketer중 하나를 그대로 구조 참고: frontmatter(name=폴더명과 반드시 일치, description) → 정본 안내 → 트리거 단어군 → 필요 시 "⚠️ 필수 면책" 박스 → 책임 영역 → PR/작업 체크리스트 → 다른 관점과의 경계
plugins/sodam-persona/skills/persona-format/SKILL.md- "다관점 판단 (15개)" 제목과 목록에 새 관점 추가, 숫자 갱신
plugins/sodam-persona/reference/persona_full_core.md,plugins/sodam-persona/reference/test_scenarios.md- 관점 수 숫자 표기 갱신 (validate.mjs가 이 두 파일도 검사 대상에 포함함)
README.md/README.en.md(2개 전부. 2026-07-27부로 GUIDE.md/GUIDE.en.md는 폐지되어 README에 통합됨)- "15명"/"15개 관점"/"15 perspectives" 등 전부 새 숫자로
- "20개 트리거 패턴(A~T)" → 새 글자·새 개수로
- "스킬 7개"/"Skills (7)" → 새 개수로
- 관점 목록·업데이트 내용 요약에 새 도메인 한 줄 추가
validate.mjsDOMAINS배열(현재['persona-investor', 'persona-lawyer', 'persona-accountant', 'persona-marketer'])에persona-<슬러그>추가 (이래야 5번 검사가 새 도메인도 배선 확인함)
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 · 74 lines · 45 tokens per session scan A df6cdcb7651e
create is a command published in the GitHub repository sodam-ai/SoDam-Persona (20 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 45 tokens to every session and 2,075 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
patterns
List makoto's integrity pattern catalog (read-only).
generate-report
Generate a professional HTML report from assessment results in the conversation.
data-flow-analysis
Trace how data flows through the system from input to output.
improve-test-quality
Analyze and improve existing test quality with better assertions, coverage, and maintainability.
test-gap-analysis
Identify untested code paths and missing test coverage across the codebase.
format-converter
Convert between data formats (JSON, CSV, YAML, XML, TOML, Excel). Bidirectional conversion with schema preservation and intelligent type handling.