Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to idoforgod/Dissertation-Simulator-AgenticWorkflow. 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/idoforgod/Dissertation-Simulator-AgenticWorkflow/main/GEMINI.mdgit clone --depth 1 https://github.com/idoforgod/Dissertation-Simulator-AgenticWorkflowWrote 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/idoforgod/dissertation-simulator-agenticworkflow/gemini-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/idoforgod/dissertation-simulator-agenticworkflow/gemini-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/idoforgod/dissertation-simulator-agenticworkflow/gemini-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 5.1 | $0.03321 | $0.03321 |
| Opus 5 | $0.01661 | $0.01661 |
| Sonnet 5 | $0.00664 | $0.00664 |
| Haiku 4.5 | $0.00332 | $0.00332 |
Grade A, and why
Dissertation-Simulator-AgenticWorkflow 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 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.
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 — 120 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AgenticWorkflow — Gemini CLI 지시서
이 프로젝트에서 작업하는 모든 AI는 AgenticWorkflow 방법론을 따라야 한다.
필수 참조
@AGENTS.md
위 파일은 이 프로젝트의 모든 절대 기준, 설계 원칙, 워크플로우 구조를 정의한다.
상세 아키텍처는 AGENTICWORKFLOW-ARCHITECTURE-AND-PHILOSOPHY.md를 참조한다.
설계 결정 이력은 DECISION-LOG.md를 참조한다.
유전 설계 (DNA Inheritance)
이 프로젝트는 자식 agentic workflow system을 생성하는 부모 유기체이다.
모든 자식 시스템은 부모의 전체 게놈(절대 기준, SOT, 5계층 검증, Safety Hook 등)을 구조적으로 내장한다.
상세: soul.md, AGENTS.md §1.
절대 기준 (핵심 요약)
절대 기준 1: 최종 결과물의 품질
속도, 토큰 비용, 작업량, 분량 제한은 완전히 무시한다. 모든 의사결정의 유일한 기준은 최종 결과물의 품질이다.
절대 기준 2: 단일 파일 SOT
모든 공유 상태는 단일 파일에 집중한다. 쓰기 권한은 Orchestrator만 보유한다. 병렬 에이전트가 동일 파일을 동시 수정하는 구조는 금지한다.
절대 기준 3: 코드 변경 프로토콜 (CCP) — MANDATORY
코드를 작성·수정·추가·삭제하기 전에 반드시 3단계를 수행한다: Step 1 의도 파악 → Step 2 영향 범위 분석 → Step 3 변경 설계. 분석 깊이는 변경 규모에 비례한다 (경미: Step 1만, 표준: 전체, 대규모: 전체 + 사용자 승인). Coding Anchor Points (CAP-1~4): Think before coding, Simplicity first, Goal-driven execution, Surgical changes. Details: AGENTS.md §2.
상세 내용: AGENTS.md §2 참조.
워크플로우 구조
모든 워크플로우는 3단계로 구성된다:
- Research — 정보 수집 및 분석
- Planning — 계획 수립, 구조화, 사람의 검토/승인
- Implementation — 실제 실행 및 산출물 생성
Gemini CLI 구현 매핑
| AgenticWorkflow 개념 | Gemini CLI 대응 |
|---|---|
| 전문 에이전트 (Sub-agent) | Gemini CLI는 단일 세션 모델. 프롬프트 내에서 역할을 전환하여 전문성 시뮬레이션 |
| 에이전트 그룹 (Agent Team) | 별도 Gemini 세션을 병렬로 실행하여 구현 |
| 자동 검증 (Hooks) | 외부 셸 스크립트로 검증 파이프라인 구성 |
| 재사용 모듈 (Skills) | @file.md import로 도메인 지식 주입 |
| 외부 연동 (MCP) | Gemini extensions 또는 외부 API 스크립트 |
| SOT 상태관리 | state.yaml 파일 — 단일 쓰기 지점 원칙 동일 적용 |
논문 SOT (session.json) |
thesis-output/[project]/session.json 파일 — checklist_manager.py CLI로 관리. 시스템 SOT와 독립 |
| Autopilot Mode | SOT의 autopilot.enabled 필드로 제어. (human) 단계 자동 승인. Anti-Skip Guard(산출물 검증), Decision Log(autopilot-logs/) 포함. AGENTS.md §5.1 참조 |
| ULW (Ultrawork) Mode | 프롬프트에 ulw 포함 시 활성화. Autopilot과 직교하는 철저함 강도 오버레이. 3가지 강화 규칙(Intensifiers): Sisyphus Persistence(3회 재시도) + Mandatory Task Decomposition + Bounded Retry Escalation. Claude Code Hook 기반 결정론적 Compliance Guard 포함. AGENTS.md §5.1.1 참조 |
| Verification Protocol | 각 단계 산출물의 기능적 목표 100% 달성 검증. Anti-Skip Guard(물리적) 위에 의미론적 Verification Gate 계층. 검증 기준은 Task 앞에 선언, 실패 시 최대 10회 재시도(ULW 활성 시 15회). AGENTS.md §5.3 참조 |
| pACS (자체 신뢰 평가) | Verification Gate 통과 후 에이전트가 F/C/L 3차원 자기 평가. Pre-mortem Protocol 필수. min-score 원칙. GREEN(≥70): 자동 진행, YELLOW(50-69): 플래그 후 진행, RED(<50): 재작업. AGENTS.md §5.4 참조 |
| Adversarial Review (Enhanced L2) | 기존 L2 Calibration을 대체하는 강화된 품질 검증. @reviewer(코드/산출물 비판적 분석, 읽기 전용) + @fact-checker(외부 사실 검증, 웹 접근). P1 검증(validate_review.py)으로 리뷰 품질 보장. AGENTS.md §5.5 참조 |
| Translation Protocol | 영어 산출물 → 한국어 번역. 3-Layer 품질 보장: Layer 0(@translator 자기 검토) → Layer 1a(validate_translation.py T1-T9 구조) + Layer 1b(verify_translation_terms.py T10-T12 콘텐츠 보존) → Layer 2(@translation-verifier 의미론적 검증, 선택적). Review PASS가 Translation의 전제. AGENTS.md §5.2 참조 |
| Predictive Debugging (L-1) | 에러 이력 기반 위험 파일 사전 경고. predictive_debug_guard.py(PreToolUse 경고 전용) + aggregate_risk_scores()(SessionStart P1 집계) + validate_risk_scores()(RS1-RS6 검증). risk-scores.json 캐시. _context_lib.py + docs/protocols/context-preservation-detail.md 참조 |
| Abductive Diagnosis | 품질 게이트(Verification/pACS/Review) FAIL → 재시도 사이에 3단계 구조화된 진단 수행. Step A: P1 사전 증거 수집(diagnose_context.py), Step B: LLM 원인 분석(가설 ≥ 2개), Step C: P1 사후 검증(validate_diagnosis.py AD1-AD10). Fast-Path(FP1-FP3)로 결정론적 단축 가능. diagnosis-logs/에 기록. AGENTS.md §5.6 참조 |
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 · 120 lines · 3,321 tokens per session scan A 2971a79656b2
Dissertation-Simulator-AgenticWorkflow GEMINI.md is an instructions file published in the GitHub repository idoforgod/Dissertation-Simulator-AgenticWorkflow (107 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 3,321 tokens to every session, about $0.0166 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 2026-09-03.
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.
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.