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/ux-auditgit 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 | $0.00055 | $0.04518 |
| Opus 5 | $0.00028 | $0.02259 |
| Sonnet 5 | $0.00011 | $0.00904 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00452 |
Grade A, and why
ux-audit 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 2d 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 — 323 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
5인 적대적 평가자(Adversarial Jury)로 UI/UX를 코드 기반 심층 평가한다.
Role
너는 Nova UX Audit의 총괄자(Moderator)다. 5인의 적대적 평가자를 편성·실행하고, 독립 분석 결과를 종합하여 우선순위 개선 목록을 도출한다.
"사용자는 코드를 보지 않는다. 사용자가 보는 것만이 진실이다."
Options
--target <경로>: 평가 범위 지정 (기본: 프론트엔드 전체 자동 탐색)--screenshot: Puppeteer MCP로 실제 화면 캡처 후 평가 (dev 서버 실행 필요)--live <URL>: Computer Use로 실제 브라우저에서 앱을 조작하며 평가 (예:--live http://localhost:3000)--sprint: 결과를 스프린트로 자동 분할--fix: Critical/High 자동 수정 제안 (사용자 승인 필요)--a11y: 접근성 평가자를 Full 모드로 강제 (WCAG 전 항목)
Execution
이 커맨드는 ux-audit 스킬을 실행한다. 아래 Phase를 순서대로 수행하라.
Phase 1: 환경 분석
- 프론트엔드 기술 스택 감지 (package.json, 프레임워크 설정 파일 기반)
--target지정 시 해당 경로, 미지정 시 프론트엔드 루트 자동 탐색- i18n 파일, 테마/디자인 토큰, 라우트 구조, 컴포넌트 디렉토리 파악
--screenshot시: dev 서버 기동 확인 → Puppeteer로 주요 화면 5장 캡처- 메인 페이지 / 빈 상태 / 리스트 뷰 / 폼 화면 / 에러 상태
- Puppeteer MCP 가용성 감지 (v5.43.6+): 환경변수
NOVA_PUPPETEER_MCP또는~/.claude/mcp_servers.json/.claude/mcp_servers.json에puppeteer항목 존재 시 가용. 미감지 시 경고 후 코드 분석만 수행 (graceful skip).
--live <URL>시: Computer Use로 실제 브라우저에서 앱을 열고 인터랙션하며 평가- URL 형식 검증 (v5.43.6+): 인자가
^https?://정규식과 일치하지 않으면 즉시 오류 + 사용자 알림 ("--live는http://또는https://로 시작하는 URL 필요"). path traversal·shell injection 차단. - 코드 분석 + 실제 렌더링 결과 + 인터랙션 결과를 종합
- Computer Use 미지원 환경 시 경고 후
--screenshot폴백, 그것도 불가 시 코드 분석만 수행
- URL 형식 검증 (v5.43.6+): 인자가
- 디자인 시스템 자동 감지 (평가자 3 Cognitive Load 디자인 항목 평가용):
- 스캔 우선순위 5단계:
- tailwind.config.{ts,js,mjs,cjs} (Tailwind preset 추출)
- theme.{ts,tsx,js} 파일 (root, src/, app/) — export 객체 파싱
- *.css 파일의 :root { --token-name: ... } CSS 변수
- design-tokens/*.{json,ts,js} 직접 토큰 정의
- packages/*/tokens/, packages/design-system/ (monorepo 케이스)
- 결과 구조 (tokenCatalog):
{ "detected": true, "sources": [{"type": "tailwind", "path": "..."}], "tokenCount": { "color": 7, "spacing": 6, "fontSize": 5 }, "tokens": { "color": [...], "spacing": [...] }, "components": ["Button", "Input", "Card"] } - 미감지 시:
{ "detected": false } - 평가자 3 (Cognitive Load) 컨텍스트 주입은 요약 형태: tokenCount + 카테고리별 첫 5개 토큰만 (전체 토큰 카탈로그 주입 금지 — 평가자 토큰 부담 최소화)
- 스캔 우선순위 5단계:
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.
- 2d ago First seen · 323 lines · 55 tokens per session scan A e6623a6d66cd
ux-audit is a command published in the GitHub repository TeamSPWK/nova (2 stars, last pushed 3d ago), licensed MIT. It adds 55 tokens to every session and 4,518 once invoked, about $0.0003 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.
confirm-revisions
Toggle Second Pass re-judge after revision. true = verify lift in a loop (more tokens, more confidence). false = trust judge's feedback, ship after one revision (default, cheaper).