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/yukurash/16minds-plugin/mindgit clone --depth 1 https://github.com/yukurash/16minds-pluginWhat 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 | $0.00030 | $0.01057 |
| Opus 5 | $0.00015 | $0.00528 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00211 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00106 |
Grade A, and why
mind 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.
What it actually says
ユーザーが /mind を実行しました。
引数: $ARGUMENTS
引数の解釈
--mode=light/--mode=middle/--mode=heavy(あるいはスペース区切りの--mode light形式)があれば取り出してモードとする。指定が無ければmiddle。- 残った引数の最初の単語をタイプ名として取り出し、小文字に正規化する(例:
INTJ→intj)。 - 残りの文字列を「お題」として扱う。
利用可能なタイプ
intj, intp, entj, entp, infj, infp, enfj, enfp, istj, isfj, estj, esfj, istp, isfp, estp, esfp
エラー処理
- 引数が空、あるいはタイプ名のみでお題が無い場合:
Usage: /mind <type> [--mode=light|middle|heavy] <topic> Example: /mind intj このAPI設計どう思う? Example: /mind enfp --mode=heavy リモートワークと出社のバランス - タイプ名が上記リストに無い場合:
利用可能なタイプ: intj, intp, entj, entp, infj, infp, enfj, enfp, istj, isfj, estj, esfj, istp, isfp, estp, esfpと返して終了。 - モード名が
light/middle/heavyのいずれでもない場合: そのことを伝えて終了。
実行
指定タイプの subagent を Task ツールで1回だけ呼び出す。プロンプトには以下を含めること:
- お題(ユーザーが渡した文字列をそのまま)
- 「あなたは指定された人格としてこのお題に対する意見を述べてください」という指示
- 下記のモード別「出力フォーマット指定」をそのまま貼り付ける
light モード出力フォーマット指定
お題に対し、以下の4行のみで答えてください。挨拶・前置き・まとめは一切不要です。
score: <1〜5の整数。あなたの価値観から見た総合評価。5=完全賛成、3=条件付き、1=完全反対>
stance: <一行の立場宣言>
key_axis: <判断に最も効いたあなたの価値観の軸(あなたの人格定義に出てくる言葉で)>
concern: <あなたの価値観から見た最大の懸念を一行>
middle モード出力フォーマット指定
お題に対し、以下の構成で約150〜250字で答えてください。あなたの口調を必ず保ってください。挨拶・前置き・まとめは不要です。
stance: <一行の立場宣言>
reasoning: <あなたの価値観からその立場に至る筋道を2〜3文で。あなたの口調で>
watchpoint: <あなたの価値観から見た見落としやすい点・推しポイント・引っかかりを1〜2文で>
heavy モード出力フォーマット指定
お題に対し、以下の構成で約300〜500字で答えてください。あなたの口調を必ず保ってください。挨拶・前置き・まとめは不要です。
stance: <一行の立場宣言>
reasoning: <あなたの価値観からその立場に至る筋道を、具体例や反例を交えて3〜5文で>
strongest_case: <あなたの立場が最も強くなるケース・前提条件を1〜2文で>
weakest_case: <あなたの立場が崩れるケース・前提条件を1〜2文で(自分でも認める弱点)>
出力
subagent が返した内容をそのまま、加工せず表示する。先頭に ### <TYPE>(<mode>) のような見出しを1行だけ付けてよい。
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 · 73 lines · 0 tokens per session scan A 09e78909ee2e
mind is a command published in the GitHub repository yukurash/16minds-plugin (5 stars, last pushed 9d ago), licensed MIT. It adds 30 tokens to every session and 1,057 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 2026-08-31.
Other commands, from other repositories
git
Git operations with intelligent commit messages and workflow optimization.
checklist
Generate a custom checklist for the current feature based on user requirements.
clarify
Identify underspecified areas in the current feature spec by asking up to 5 highly targeted clarification questions and encoding answers back into the spec.
specify
Create or update the feature specification from a natural language feature description.
analyze
Perform a non-destructive cross-artifact consistency and quality analysis across spec.md, plan.md, and tasks.md after task generation.
converge
Assess the current codebase against the feature's spec, plan, and tasks, then append any remaining unbuilt work as new tasks to tasks.md so implement can complete it.