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/j5ik2o/okite-ai/agents-mdgit clone --depth 1 https://github.com/j5ik2o/okite-aiWrote 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/j5ik2o/okite-ai/agents-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/j5ik2o/okite-ai/agents-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/j5ik2o/okite-ai/agents-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 | $0.05517 | $0.05517 |
| Opus 5 | $0.02759 | $0.02759 |
| Sonnet 5 | $0.01103 | $0.01103 |
| Haiku 4.5 | $0.00552 | $0.00552 |
Grade A, and why
okite-ai 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 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 634 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
大前提
- 日本語でやりとりすること
基本原則
- シンプルさの優先: すべての変更を可能な限りシンプルに保ち、コードへの影響範囲を最小限に抑える。
- 妥協の排除: 根本原因を特定すること。一時しのぎの修正は行わず、シニア開発者としての基準を維持する。
- 影響の最小化: 必要な箇所のみを変更し、新たなバグの混入を徹底的に防ぐ。
AI-DLC and Spec-Driven Development
@.agents/CC-SDD.md
Claude Code向け
.claude/skills/はシンボリックリンクですが、本体のパス(skills/)は意識しないでください。通常どおり処理してください。
Codex CLI向け
.codex/skills/はシンボリックリンクですが、本体のパス(skills/)は意識しないでください。通常どおり処理してください。
参照ドキュメント
references/*以下は参照ドキュメントです。当該プロジェクトのファイルではないので参照のみとしてください。
Rules
曖昧なサフィックスを避ける
型の命名において曖昧なサフィックスを検出し、明確な命名へ導く。
目的
- 型・モジュール名から責務・境界・契約が即座に推測できる状態を保つ
- 曖昧な語による責務の吸い込み・肥大化・境界崩壊を防ぐ
- ドメイン語彙を優先する
基本原則
- 命名は「何をするか」ではなく「何であるか」を表す
- 名前は責務・境界・依存方向を最小限の語で符号化する
- プロジェクト内で意味が一意に定義できない語はサフィックスとして使わない
禁止サフィックス
新規命名では以下を使用しない：
| サフィックス | 問題 |
|---|---|
| Manager | 「Xxxに関することを全部やる箱」になる |
| Util | 「設計されていない再利用コード」 |
| Facade | 責務の境界が不明確 |
| Service | 層や責務が未整理 |
| Runtime | 何が動くのか不明 |
| Engine | 実行体の責務が不明確 |
責務別 命名パターン
データ保持・管理
*Registry, *Catalog, *Index, *Table, *Store
選択・分岐・方針
*Policy, *Selector, *Router
仲介・調停・制御
*Coordinator, *Dispatcher, *Controller
生成・構築
*Factory, *Builder
変換・適合
*Adapter, *Bridge, *Mapper
実行・評価
*Executor, *Scheduler, *Evaluator
例外ルール
- 外部API/OSS/フレームワーク由来の名称は無理に改名しない
- 既存コードで責務が明文化されている場合のみ例外的に許容
判定フロー
- 禁止サフィックスを含むか確認
- 含む場合:
- この名前だけで責務を一文で説明できるか？
- 依存してよい層・してはいけない層が推測できるか？
- できない場合は具体名への置換案を提示
最終チェック
「この名前だけ見て、何に依存してよいか分かるか？」
分からないなら、その名前はまだ設計途中である。
Explain Skill Selection
スキルを使用する際は、選択したスキルとその選択理由を明示する。
基本原則
スキルを呼び出す前に、どのスキルをなぜ選んだかをユーザーに説明しなければならない。
AIはスキルを暗黙的に呼び出す傾向があるが、ユーザーはどのスキルが使われたか、なぜそのスキルが適切だったかを理解する必要がある。このルールはスキル選択の透明性を強制する。
ルール
MUST（必須）
- スキルを呼び出す前に、選択したスキル名を明示する
- そのスキルを選んだ理由（ユーザーのリクエストとスキルの目的の対応関係）を説明する
- 複数のスキル候補がある場合は、なぜそのスキルが最適かを述べる
MUST NOT（禁止）
- 説明なしにスキルを呼び出す
- スキル名だけ提示して理由を省略する
説明のフォーマット
スキル呼び出し前に以下の形式で説明する：
スキル: [スキル名]
目的: [このスキルを選んだ理由。ユーザーのリクエストとスキルの機能がどう対応するか]
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 · 634 lines · 5,517 tokens per session scan A 0b387dc61516
okite-ai AGENTS.md is an instructions file published in the GitHub repository j5ik2o/okite-ai (81 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 5,517 tokens to every session, about $0.0276 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 2026-09-01.
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).
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).
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.
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.
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.