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/teamspwk/nova/deepplangit clone --depth 1 https://github.com/TeamSPWK/novaWhat 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 | $0.00026 | $0.01154 |
| Opus 5 | $0.00013 | $0.00577 |
| Sonnet 5 | $0.00005 | $0.00231 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00115 |
Grade A, and why
deepplan 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 yesterday.
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 — 83 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Nova DeepPlan
적용 규칙 (on-demand 로드)
docs/nova-rules.md §1복잡도 판단 — 특히 "deepplan 권장 조건" 서브섹션 (아키텍처 전환 / 대규모 마이그레이션 / 실패 비용 높은 판단)
스킬 deepplan을 실행한다.
사용자 입력을 그대로 스킬에 전달한다.
예시:
- /nova:deepplan "인증 미들웨어 교체"
- /nova:deepplan "멀티 테넌트 스키마 마이그레이션" --iterations=3
- /nova:deepplan "결제 모듈 리팩토링" --jury
언제 사용하나
| 상황 | 권장 커맨드 |
|---|---|
| 일반 기능 추가, 버그 수정 | /nova:plan |
| 아키텍처 전환, 대형 마이그레이션, 보안 경계 변경 | /nova:deepplan |
| 실패 시 비용이 높은 판단 (DB 스키마, 인증 구조, 외부 API 연동) | /nova:deepplan |
| 사전에 대안을 충분히 탐색하고 싶을 때 | /nova:deepplan |
/nova:deepplan은 /nova:plan 대비 토큰 35×, 실행 시간 1020분이 추가로 소요된다.
단순 기능 추가에는 과도하다. 명시적으로 "깊이 있는 플래닝이 필요하다"고 판단될 때만 사용한다.
플래그
| 플래그 | 설명 |
|---|---|
--iterations=N |
Critic→Refiner 루프 반복 횟수 (1~3, 기본 1) |
--jury |
Critic 단계에서 jury 스킬(architect/security/qa 3 페르소나) 호출. 기본은 evaluator 스킬 단독 |
출력
- 파일:
docs/plans/{slug}.md - Plan 헤더에
> Mode: deep,> Iterations: N마커 포함 - 기본 CPS 섹션 외 3개 섹션 추가:
## Risk Map,## Unknowns,## Verification Hooks
deepplan 출력물은 기존 CPS 골격을 유지하므로 이후 /nova:design, /nova:auto에서 그대로 소비할 수 있다.
Related: /ultraplan과의 역할 분리
Claude Code /ultraplan은 클라우드 CCR에서 최대 30분 전용 컴퓨트로 플래닝 세션을 돌리고 브라우저에서 인라인 코멘트로 반복 편집한다. /nova:deepplan과 실행 모델이 달라 체인 통합하지 않는다. 보완재로 병용한다.
/nova:deepplan |
/ultraplan |
|
|---|---|---|
| 실행 | 로컬 동기 (터미널) | 클라우드 비동기 (브라우저 리뷰) |
| Critic | evaluator/jury 서브에이전트 (Anthropic 키만 필요) | 클라우드 전용 컴퓨트 |
| 출력 | docs/plans/{slug}.md — Nova 체인 직행 |
독립 결과 (Nova에 수동 흡수) |
| 적합 | 로컬 코드베이스 탐색 + 빠른 체인 연결 | 대형 팀 공유 문서, 브라우저 인라인 피드백 |
| 통합 | Plan → Design → auto 체인 자동 연결 | 독립 실행 (결과를 Nova에 수동 흡수) |
위 비교는 2026-04-19 시점 공개 문서 기준이며, Claude Code 업데이트에 따라 변경될 수 있다.
언제 /ultraplan을 병용하나
- 팀 리뷰가 필요한 대형 아키텍처 결정에서 브라우저 인라인 피드백이 필요할 때
- 터미널을 해방하고 플래닝을 병렬로 돌리고 싶을 때
- 결과를
/nova:deepplan또는/nova:plan에 수동으로 옮겨 Nova 체인에 진입시킨다 — 자동 연동 없음
Nova 자체는 /ultraplan을 자동 호출하지 않는다. 사용자가 판단하여 독립 실행한다.
v3 work-item registry 갱신 (Sprint 2)
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.
- yesterday First seen · 83 lines · 26 tokens per session scan A 860dd48f4652
deepplan is a command published in the GitHub repository TeamSPWK/nova (2 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 26 tokens to every session and 1,154 once invoked, about $0.0001 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
loopx
Run the loopx setup helper and read its output.
grow-scanner
Autonomous task: increase real-world adoption of the AgentDiscover scanner.
gedd-chat
You are a GEDD coaching assistant. You guide the user through building a golden evaluation dataset for their AI agent using Open Coding methodology, then help them evaluate and annotate responses — all without leaving Claude Code.
gedd
You are a GEDD coaching agent. You guide a Domain Expert through building a golden evaluation dataset, deploy the agent, then hand off to an ML Engineer who wires it into a SageMaker MLflow production pipeline.
gedd-status
Read session.json (use the Read tool) and display a concise dashboard. If the file doesn't exist, say so and suggest running /gedd to start.
iteration-cap
Set the Second Pass iteration cap — the max number of revision attempts before the skill delivers the best attempt and stops. Accepts a positive integer.