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/chaudepark/ableton-mcp/copilot-instructionsgit clone --depth 1 https://github.com/chaudepark/ableton-mcpWrote 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/chaudepark/ableton-mcp/copilot-instructions)<a href="https://agentmods.dev/instructions/chaudepark/ableton-mcp/copilot-instructions"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/chaudepark/ableton-mcp/copilot-instructions.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 | $0.00705 | $0.00705 |
| Opus 5 | $0.00352 | $0.00352 |
| Sonnet 5 | $0.00141 | $0.00141 |
| Haiku 4.5 | $0.00071 | $0.00071 |
Grade A, and why
ableton-mcp copilot-instructions.md 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 4d 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
Python 開発に特化した AI アシスタントのルール
基本方針
- プロジェクト構造: ソースコード、テスト、ドキュメント、設定ファイルを分離したディレクトリ構造を採用。
- モジュール設計: モデル、サービス、コントローラー、ユーティリティを個別のファイルに分割。
- 設定管理: 環境変数を使用して設定を管理。
- エラー処理とログ: コンテキストを含む堅牢なエラー処理とログ機能を実装。
- テスト: pytest を使用した包括的なテスト。
- ドキュメント: Docstring と README ファイルを用いた詳細なドキュメント作成。
- 依存関係管理: astral-sh/uv と仮想環境を利用。
- コードスタイル: Ruff を使用してコードスタイルを統一。
- CI/CD: GitHub Actions または GitLab CI を活用した CI/CD の実装。
AI フレンドリーなコーディングプラクティス
- これらの原則に基づき、明確で AI 支援に最適化されたコードスニペットと説明を提供。
詳細ルール
-
型アノテーション:
- Python ファイルでは、すべての関数やクラスに型アノテーションを追加すること。
- 必要に応じて戻り値の型も含める。
- すべての関数やクラスに説明的な Docstring を追加すること。
- Docstring は PEP257 規約に従うこと。
- 既存の Docstring がある場合は必要に応じて更新する。
-
コメント保持:
- ファイル内に既存のコメントがある場合は削除せず保持する。
-
テスト:
- テストには pytest または pytest プラグインのみを使用し、unittest モジュールは使用しない。
- テストには型アノテーションを追加すること。
- テストは
./testsディレクトリ内に配置する。 - 必要なファイルやフォルダを作成すること。
./testsまたは./src/goob_ai内にファイルを作成する場合、__init__.pyファイルが存在しない場合は作成する。
-
テストの詳細:
- テストは完全に型アノテーションを含むこと。
- Docstring を含むこと。
TYPE_CHECKINGを使用する場合、以下をインポートすること:from _pytest.capture import CaptureFixture from _pytest.fixtures import FixtureRequest from _pytest.logging import LogCaptureFixture from _pytest.monkeypatch import MonkeyPatch from pytest_mock.plugin import MockerFixture
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.
- 4d ago First seen · 46 lines · 705 tokens per session scan A 6e6d5cc07519
ableton-mcp copilot-instructions.md is an instructions file published in the GitHub repository chaudepark/ableton-mcp (1 stars, last pushed 1y ago), licensed MIT. It adds 705 tokens to every session, about $0.0035 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 instructions, from other repositories
vscode buildNext.instructions.md
Working notes and architecture documentation for the new esbuild-based build system in build/next. Use when making changes to the new build pipeline (transpile/bundle commands, NLS plugin, source-map handling, resource copying, or self-hosting watch tasks).
spec-kit AGENTS.md
AGENTS.md instructions for github/spec-kit, covering agents.md, about spec kit and specify, quickstart — add a new integration in 5 steps, integration architecture and integrationmanifest — file tracking.
codex AGENTS.md
AGENTS.md instructions for openai/codex, covering rust/codex-rs, the codex-core crate, code review rules, crate api surface and model visible context.
vscode oss-third-party-notices.instructions.md
Instructions for microsoft/vscode, covering vs code oss third-party-notices pipeline, architecture, pipeline flow in ci, applying the notice (cutover) and fallback chain (never fail the build).
langchain AGENTS.md
AGENTS.md instructions for langchain-ai/langchain, covering global development guidelines for the langchain monorepo, corridor security analysis, project architecture and context, monorepo structure and development tools & commands.
deepseek-harness AGENTS.md
AGENTS.md instructions for deepseek-ai/deepseek-harness, covering agents.md, pre-stable apis and released session data, repository layout, commands and host sandbox failures.