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/studioKjm/ai-harness-templateWrote 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/studiokjm/ai-harness-template/trd)<a href="https://agentmods.dev/commands/studiokjm/ai-harness-template/trd"><img src="https://agentmods.dev/badge/commands/studiokjm/ai-harness-template/trd.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 | $0.00035 | $0.01197 |
| Opus 5 | $0.00017 | $0.00598 |
| Sonnet 5 | $0.00007 | $0.00239 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00120 |
Grade A, and why
trd 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 7d 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 — 136 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/trd — Technical Requirements Document (기술 설계서)
3-tier layered architecture 기반 기술 설계서를 작성합니다. 바로 설계서를 작성하지 않습니다. 먼저 큰 그림을 소개하고, 논의점을 제시합니다.
워크플로우
Phase 1: 탐색 (Explore)
-
프로젝트 현황 파악
- 관련 문서 확인:
docs/,ARCHITECTURE_INVARIANTS.md, seed spec (.harness/ouroboros/seeds/) - 현재 코드베이스 구조와 상태를 파악합니다
- 기존 레이어 분리 상태를 점검합니다
- 관련 문서 확인:
-
요구사항 확인
- seed spec이 있다면
goal,constraints,acceptance_criteria기반으로 진행 - 없다면 사용자에게 기능 설명을 요청합니다
- seed spec이 있다면
Phase 2: 큰 그림 제시
3-tier layered architecture를 반드시 준수하며, 큰 그림을 사용자에게 먼저 소개합니다:
[Presentation Layer] ──→ [Logic Layer] ──→ [Data Layer]
UI/HTTP 경계 비즈니스 규칙 저장/불러오기
각 레이어별로 설명합니다:
- Presentation: 어떤 엔드포인트/페이지/컴포넌트가 필요한가?
- Logic: 어떤 비즈니스 규칙을 처리해야 하는가?
- Data: 어떤 데이터를 저장/조회/외부 연동해야 하는가?
- 그 밖에 필요한 레이어(e.g., Infrastructure, Shared)가 있다면 최소한으로 추가합니다
Phase 3: 논의점 제시
바로 구현으로 넘어가지 않습니다. 다음을 사용자에게 제시합니다:
-
기술적으로 모호한 부분
- 레이어 간 통신 방식 (DTO vs Interface vs Plain Object)
- 외부 서비스 연동 위치 (Logic vs Data)
- 에러 핸들링 전략 (어느 레이어에서 잡을 것인가)
-
중요 결정 사항
- 각 결정에 대해 resource 소모(개발 시간, 복잡도)와 impact(유지보수, 확장성)를 설명
- 기술 배경이 깊지 않은 사람도 이해할 수 있게 쉽게 설명
-
레이어 분리 전략
- 디렉토리 구조 제안
- 각 모듈이 어느 레이어에 속하는지 명시
- 레이어 간 의존성 방향 확인
Phase 4: 최종 설계서 작성
모든 논의가 완료된 후, /docs/TRD.md를 작성합니다.
TRD 구조
# Technical Requirements Document — [Feature Name]
## 1. Overview
- 목표 요약
- 아키텍처 패턴: 3-tier layered
## 2. Layer Design
### 2.1 Presentation Layer
- 엔드포인트/페이지 목록
- 요청/응답 형식 (DTO)
- 입력 검증 규칙
### 2.2 Logic Layer
- 서비스 모듈 목록
- 비즈니스 규칙 상세
- 트랜잭션 경계
### 2.3 Data Layer
- 엔티티/테이블 설계
- 레포지토리 인터페이스
- 외부 연동 목록
## 3. Layer Communication
- Presentation → Logic: [방식]
- Logic → Data: [방식]
- 데이터 전달 형식: [DTO/Interface]
## 4. Directory Structure
- 파일/디렉토리 배치 계획
## 5. Test Strategy
- Logic Layer: 단위 테스트 (순수 비즈니스 로직)
- Data Layer: 통합 테스트
- Presentation Layer: E2E / API 테스트
- 구현과 테스트 함께 작성
## 6. Decisions & Trade-offs
- 주요 결정 사항과 근거
## 7. Implementation Order
- 레이어별 구현 순서 (보통 Data → Logic → Presentation)
- 각 단계별 테스트 작성 시점
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.
- 7d ago First seen · 136 lines · 35 tokens per session scan A dd56a6142cdf
trd is a command published in the GitHub repository studioKjm/ai-harness-template (43 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 35 tokens to every session and 1,197 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
capture-feedback
Quick feedback capture with structured signals.
check-gates
Run a Pre-Action Gate check against prevention rules before executing a risky action.
show-lessons
Display promoted lessons and their corrective actions.
harness-review
Review the current change set from an opposing harness-engineering perspective.
harness-doctor
Run Harness Doctor to evaluate how ready the current repository is for reliable AI coding agent collaboration.
harness-update
Update a target repository's harness from the latest harness-starter-kit reference material.