Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to Hashi-Kazu/ai-test-process-mcp. 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/Hashi-Kazu/ai-test-process-mcp/main/AGENTS.mdgit clone --depth 1 https://github.com/Hashi-Kazu/ai-test-process-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/hashi-kazu/ai-test-process-mcp/agents-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/hashi-kazu/ai-test-process-mcp/agents-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/hashi-kazu/ai-test-process-mcp/agents-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/hashi-kazu/ai-test-process-mcp/agents-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/hashi-kazu/ai-test-process-mcp/agents-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 | $0.01243 | $0.01243 |
| Opus 5 | $0.00622 | $0.00622 |
| Sonnet 5 | $0.00249 | $0.00249 |
| Haiku 4.5 | $0.00124 | $0.00124 |
Grade A, and why
ai-test-process-mcp AGENTS.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 9d 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 — 27 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
ai-test-process-mcp
AIによるテストプロセス支援MCPサーバー。Phase 1 はテスト計画書のドラフト生成・レビュー・修正と、Test Design 技法エンジン。TypeScript + @modelcontextprotocol/sdk。
必須ルール
- 自明な修正(typo・1〜2行・設定値変更)はmainが直接対応する。不具合修正は原因が自明な場合(例:直前のコミットで壊したことが明らか)のみ自明扱い。原因調査が必要な場合は非自明として即
plannerを起動する。 - 非自明なタスク(新しいresource/toolの追加、既存ロジックの変更など)はmainが調査せず、
plannerに調査・仕様策定・引き渡し票生成を依頼する。 - mainはplanner票を編集・要約せず実装担当へ渡す。デフォルトは
feature-dev、ユーザーが明示した場合だけcodexexec --sandbox workspace-writeを使う。 planner・feature-devはエージェント定義上model: inheritのため、Agent起動時にmodelパラメータを明示しない限りmain自身のモデルをそのまま継承する。mainはタスクの複雑さ・調査範囲の広さに応じて、単純な調査や小規模な実装にはSonnet、複雑な設計判断や広い調査が必要なタスクにはOpusというように、起動のたびにmodelを明示指定し、トークン効率が良くなるよう調整する。acceptance-testは機械的なテスト実行のみのためmodel: haiku固定のまま変更しない。- codexを使う場合、planner→実装担当(feature-dev相当)の引き継ぎはcodex内部の自動委譲に任せず、mainが必ず仲介する。plannerの
codex exec実行が完了したら一度プロセスを終了させ、その出力(票)を使ってmainが改めてトップレベルのcodex execを起動する。理由: サンドボックス内部からの自己再帰呼び出し(自分自身をサブプロセスとして再起動)はPATHが制限されnpmのグローバルbinを含まないため、内部委譲に任せるとcodexコマンド未検出で失敗することがある。 - codexを使う場合、
codex execが失敗したら原因により対応を分ける。- タイムアウトによる失敗: リトライ前に
git status -sbとgit diff --statで変更が既に反映されていないか確認する。反映済みなら再実行しない。未反映なら、より長いタイムアウトで再実行してよい。 - タイムアウト以外の失敗(コマンド未検出・権限エラー等): 停止してユーザーに報告する。自動でfeature-dev実装へ切り替えない。
- タイムアウトによる失敗: リトライ前に
- Codexは並列起動しない。
- 受け入れテストは明示指示時のみ
acceptance-testを使い、planner票をそのまま渡す。 - テストFAILが実装バグなら報告を添えて実装担当(feature-dev、または明示指定時はCodex)へ戻し、設計・仕様の問題だけplannerへ戻す。
- 新しいresource/toolを追加する際は、
src/resources/<name>.ts+src/tools/<name>.tsを新設し、それぞれのindex.tsに1行登録を足すパターンに従う(server.ts本体は変更しない)。プラグインローダーやレジストリのような抽象化は追加しない。 - 新しい決定的検査を追加するときは、「宣言」と「実体」の照合を必ずセットで実装する。宣言されたIDやラベルの一致だけを見る検査は追加しない。網羅率・カバレッジ率のように「達成度」を数値で提示する検査は、その数値の根拠が成果物本文から裏付けられることまで検査する。
- JSTQB/実務ベースのテスト知識は
src/resources/配下に構造化データとして保持し、原典の逐語転載はしない(著作権上、パラフレーズのみ)。 - ツールのレンダリングロジック(例:
renderTestPlan())はMCP登録から独立した純関数として実装し、test/でvitestにより単体テストする。 - サブエージェント定義(
.claude/agents/*.md,.codex/agents/*.toml)は同期成果物。直接編集せず、正本C:\Claude Code\_agent-templates\*.mdを編集してsync-agents.ps1を実行する。
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.
- 9d ago First seen · 27 lines · 1,243 tokens per session scan A f48a74c738ca
ai-test-process-mcp AGENTS.md is an instructions file published in the GitHub repository Hashi-Kazu/ai-test-process-mcp (0 stars, last pushed 26d ago), licensed MIT. It adds 1,243 tokens to every session, about $0.0062 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
next.js AGENTS.md
AGENTS.md instructions for vercel/next.js, covering next.js development guide, codebase structure, monorepo overview, core package: packages/next and other important packages.
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 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).
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.