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 instructions/benewende-dev/fadlie/claude-mdgit clone --depth 1 https://github.com/benewende-dev/fadlieWrote 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/instructions/benewende-dev/fadlie/claude-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/benewende-dev/fadlie/claude-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/benewende-dev/fadlie/claude-md.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 | $0.05873 | $0.05873 |
| Opus 5 | $0.02936 | $0.02936 |
| Sonnet 5 | $0.01175 | $0.01175 |
| Haiku 4.5 | $0.00587 | $0.00587 |
Grade B, and why
fadlie CLAUDE.md scanned grade B with 1 finding 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 3d 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.
Asks for rootmediumPrivilege escalation
A mod that escalates privileges can change anything on the machine, not only the project.
Autre piège : le conteneur tourne sous un autre utilisateur, un `chmod 600` How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 334 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Fadlie — notes de travail
Un agent qui trouve la même donnée vivant dans plusieurs systèmes que le graphe ne relie pas — et la gouvernance qui s'arrête à cette frontière invisible. Écrit pour le hackathon Build with DataHub — The Agent Hackathon, échéance 10 août 2026, 17 h 00 EDT. Notation du 17 au 31 août : la démonstration doit vivre jusque-là, pas jusqu'à la remise.
Le problème, mesuré sur le vrai graphe
Jeu showcase-ecommerce (le jeu de démonstration fourni par le concours),
chargé sur notre propre instance DataHub Core v1.7.0. Mesures du 6 août 2026 —
scripts/mesurer-catalogue.py les refait toutes. Un chiffre qu'on ne peut
pas refaire tourner est une opinion.
- 67 jeux de données, 7 plateformes : snowflake (14), dbt (13), postgres (12), s3 (12), tableau (8), powerbi (6), looker (2).
- Le lignage est dense : 40 jeux sondés, 40 reliés.
order_detailsa 24 ascendants et 17 descendants. - Le sens manque : 80 % des jeux sans description, 70 % sans propriétaire, 76 % sans domaine, 21 % des colonnes décrites (175 / 816).
- Deux jeux sur 67 portent l'étiquette
PII_Data. Trois marquages en tout. Or 20 jeux sur 67 contiennent des colonnes qui en ont l'air — un écart de 18.order_detailsà lui seul porte 17 colonnes de noms, e-mails, téléphones et adresses, présentes sur quatre plateformes à la fois. - Le cas qui résume tout :
ORDER_DETAILS_REPLICA(snowflake), descendant direct, 55 colonnes dont 17 sensibles, aucune déclaration. Une copie littérale de la donnée personnelle, invisible à qui interroge le catalogue.
Conséquence nommable : on ne peut pas honorer une demande d'effacement sur une donnée qu'on ignore être personnelle. Et le catalogue ne dit pas « je ne sais pas » — il répond « deux jeux », avec l'assurance de celui qui a cherché.
Où est vraiment le trou (mesurer-jumeaux.py)
Une première hypothèse a été écartée par la mesure : « le nom de colonne ne
survit pas au lignage, il faut un modèle pour apparier ». Faux. Là où le lignage
relie et où le schéma est recopié, l'égalité de noms suffit — 18 colonnes
marquées sur 18 retrouvées dans ORDER_DETAILS_REPLICA et looker/order_details,
et 18 sur 18 à la casse près dans powerbi/ORDER_DETAILS. Ne pas rebâtir ce
problème : il n'existe pas.
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.
- 3d ago First seen · 334 lines · 5,873 tokens per session scan B 82082ddb9f11
fadlie CLAUDE.md is an instructions file published in the GitHub repository benewende-dev/fadlie (0 stars, last pushed 24d ago), licensed Apache-2.0. It adds 5,873 tokens to every session, about $0.0294 per session on Opus 5. A static security scan graded it B with 1 finding (asks for root). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other instructions, from other repositories
datahub AGENTS.md
AGENTS.md instructions for datahub-project/datahub, covering datahub — agent development guide, code navigation (lsp), essential commands, java code and python code.
datahub CLAUDE.md
Claude Code instructions for datahub-project/datahub, a project described as: The Context Platform for your Data and AI Stack.
slack-perseus-agent AGENTS.md
AGENTS.md instructions for Perseus-Computing-LLC/slack-perseus-agent, covering project context — perseus for slack, what this is, how it works, key files and build rules.
Bags-SDK-hackathon CLAUDE.md
Instructions for outerheaven199X/Bags-SDK-hackathon, covering bags hackathon — token launch assistant, auto-scan trigger (critical — always follow), when the user already has a topic, scout launch flow (localhost — no exceptions) and hard rules for launches.
intelligent-terminal rust.instructions.md
Concise Rust coding conventions for this repository.
InvestSkill GEMINI.md
Gemini CLI instructions for yennanliu/InvestSkill, covering investskill — gemini cli setup & usage guide, installation & setup, quick start, navigate to the investskill directory and start gemini cli (loads gemini.md automatically).