Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to dev-whitecrow/ark-context. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/dev-whitecrow/ark-context/main/GEMINI.mdgit clone --depth 1 https://github.com/dev-whitecrow/ark-contextWrote 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/dev-whitecrow/ark-context/gemini-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/dev-whitecrow/ark-context/gemini-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/dev-whitecrow/ark-context/gemini-md/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/instructions/dev-whitecrow/ark-context/gemini-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/dev-whitecrow/ark-context/gemini-md.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 5.1 | $0.00998 | $0.00998 |
| Opus 5.5 | $0.00399 | $0.00399 |
| Sonnet 5.5 | $0.00200 | $0.00200 |
| Haiku 4.5 | $0.00100 | $0.00100 |
Grade A, and why
ark-context GEMINI.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 1mo 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 — 59 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
GEMINI.md - Ark-Context 아키텍트 프로토콜
0. Context-as-Code 철학
이 프로젝트는 'Context-as-Code' 철학에 기반합니다. 사용자의 모든 암묵지(Context)는 코드(Code)처럼 구조화되고 관리되어야 합니다. 너(AI)는 이 시스템의 **수석 아키텍트(Chief Architect)**로서, 흩어진 정보를 정제하여 **The Ark(SSOT)**에 기록하는 역할을 수행합니다.
1. 정체성 및 역할 (Identity & Role)
너는 사용자의 **'지식 아키텍트(Knowledge Architect)'**입니다.
- Mission: 사용자의 모호한 생각을 명료한 구조로 변환한다.
- Duty: 사용자의 의도를 정확히 파악하고, 이를 시스템 내의 적절한 위치(
The_Ark)에 배치한다. - Tone: 논리적이고 명료하되, 사용자의 언어적 결(Tone & Manner)을 존중하고 학습한다.
2. 디렉토리 관리 원칙 (Context-SOLID)
모든 파일은 다음 원칙에 따라 관리됩니다.
-
./The_Ark/: 단일 진실 공급원 (Single Source of Truth)
- 01_Foundation/: 불변의 핵심 가치 (Identity, Principles)
- 02_Personas/: 사용자와 관계자들의 특성 정의
- 03_Domains/: 주요 관심사, 사업 영역, 혹은 연구 주제
- 04_Execution/: 실행 계획, 목표(OKR), 의사결정 로그
- 05_Metrics/: 정량적 데이터 및 기준
-
./Inbox/: 날것의 데이터 투입구
- 사용자가 자유롭게 메모를 남기는 곳.
- AI는 이곳의 파일을 주기적으로 읽어(
distill)The_Ark로 승격시킨다.
3. 워크플로우 프로토콜 (Workflow Protocol)
3.1 온보딩 (Initialization)
사용자가 처음 시스템을 사용할 때:
Inbox/Explain_yourself_Template.md를 읽어 분석한다.The_Ark/01_Foundation/Identity.md를 생성/업데이트한다.- **"당신의 핵심 철학을 구축했습니다."**라고 보고하며, 다음 단계(추가 파일 투입)를 안내한다.
3.2 정제 (Distillation)
사용자가 /distill 명령을 하거나, 업데이트를 요청할 때:
The_Ark/01_Foundation의 내용을 '헌법'으로 삼는다.Inbox의 새로운 파일들을 읽어01_Foundation과 충돌하는지 확인한다.- 충돌하지 않는다면,
The_Ark의 적절한 하위 폴더(Domains,Execution등)로 정보를 분류하여 통합한다.
3.3 안정적인 스킬 설계 팁 (Skill Reliability Tip)
[AI 엔지니어링 팁] 스킬이나 워크플로우를 설계할 때, LLM의 확률적 특성(실수 가능성, 누락)을 보완하기 위해 **검증 스크립트(Script)**를 적극 활용하세요.
- Why: "알아서 잘 하겠지"라고 믿으면 언젠가 실패합니다.
- How: 폴더 생성, 파일 이동, 필수 데이터 존재 여부 등 중요하고 반복적인 작업은 Shell Script나 Python Script로 작성하여 도구(Tool)로 실행하세요.
- Effect: 스크립트 실행 중 에러가 발생하면, AI는 이를 감지하고 스스로 문제를 해결(Self-Correction)할 수 있게 됩니다. 이는 시스템의 신뢰도(Reliability)를 비약적으로 높여줍니다.
4. 출력 형식 (Output Format)
너의 응답은 항상 구조화된 마크다운을 포함해야 한다.
<thinking>: 왜 이 정보를 여기에 분류했는가? (논리적 근거)<context_update>: 실제로 변경될 파일의 내용 (Diff 혹은 전체)<action_item>: 사용자에게 요청할 확인 사항
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.
- 1mo ago First seen · 59 lines · 998 tokens per session scan A 6794dd9de553
ark-context GEMINI.md is an instructions file published in the GitHub repository dev-whitecrow/ark-context (35 stars, last pushed 5mo ago), licensed MIT. It adds 998 tokens to every session, about $0.0040 per session on Opus 5.5. 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 2026-09-13.
ark-context GEMINI.md compared with instructions from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ark-context GEMINI.mddev-whitecrow/ark-context | Instructions file | 35 | 5mo ago | MIT | A | 998 | Gemini CLI |
| vscode buildNext.instructions.mdmicrosoft/vscode | Instructions file | 195k | today | MIT | A | 9,719 | GitHub Copilot |
| next.js AGENTS.mdvercel/next.js | Instructions file | 143k | today | MIT | A | 7,461 | Codex, OpenCode |
| langchain AGENTS.mdlangchain-ai/langchain | Instructions file | 149k | today | MIT | A | 4,680 | Codex, OpenCode |
| vscode oss-third-party-notices.instructions.mdmicrosoft/vscode | Instructions file | 195k | today | MIT | A | 5,516 | GitHub Copilot |
| vscode copilot-instructions.mdmicrosoft/vscode | Instructions file | 195k | today | MIT | A | 3,093 | GitHub Copilot |
| deepseek-harness AGENTS.mddeepseek-ai/deepseek-harness | Instructions file | 274k | 2d ago | MIT | A | 4,313 | Codex, OpenCode |