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/yeongseon/kpubdata/agents-mdgit clone --depth 1 https://github.com/yeongseon/kpubdataWhat 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 | $0.03535 | $0.03535 |
| Opus 5 | $0.01767 | $0.01767 |
| Sonnet 5 | $0.00707 | $0.00707 |
| Haiku 4.5 | $0.00353 | $0.00353 |
Grade A, and why
kpubdata 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 2d 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 — 291 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AGENTS.md
목적
이 저장소는 에이전트 중심 코딩과 Codex 비중이 큰 개발을 위해 구축되었다.
이 프로젝트는 작고 안정적인 공개 API와 Provider별 어댑터를 갖춘 Python 3.10+ 프레임워크다.
먼저 읽을 문서
VALIDATION.mdPRD.mdARCHITECTURE.mdCANONICAL_MODEL.mdPROVIDER_ADAPTER_CONTRACT.mdAPI_SPEC.mdPACKAGING.md
작업 원칙
- 공개 API는 작게 유지한다.
- Provider별 특이사항을 가짜 범용 의미론으로 바꾸지 않는다.
- raw 비상구를 제거하지 않는다.
- 테스트로 증명되기 전에는 capability를 지원된다고 표시하지 않는다.
- Provider 복잡성은 Provider 어댑터 내부에 유지한다.
- 모든 동작 변경 시 테스트와 문서를 함께 갱신한다.
SUPPORTED_DATA.md는 지원 Provider/Dataset 현황의 단일 기준 문서(single source of truth)다.- Provider/Dataset의 지원 상태 또는 검증 수준이 바뀌면, 같은 PR에서
SUPPORTED_DATA.md를 반드시 업데이트한다. 지원은 fixture/unit/contract 테스트가 통과했을 때만 표시한다.실API 검증은 실 API integration 테스트가 존재하고 통과했을 때만 표시한다. 그 전에는테스트 검증으로 유지한다.
언어 정책
- Documentation: 기본적으로 한국어로 작성한다. 영어 확장은 향후 릴리스에서 계획한다.
- Code: 모든 코드(변수명, 함수명, 주석, docstring)는 한국어 우선을 따른다.
- Commit messages: Always in English.
- Issue / PR titles and descriptions: 한국어를 사용해도 되며, 영어도 괜찮다.
데이터셋 게시 규칙
참고: 데이터셋 게시(HuggingFace/Kaggle 업로드)는 kpubdata-builder에서 관리한다. 이 저장소(kpubdata)는 데이터 수집과 정규화만 담당한다. 게시 규칙은 kpubdata-builder의 AGENTS.md를 참고한다.
브랜치 규칙
- 기본 브랜치는
main이다. 절대로main에 직접 push하지 않는다. - 항상 기능 브랜치에서 작업하고 PR을 연다.
- 브랜치 이름 규칙:
feat/issue-<number>-<short-description>,fix/issue-<number>-<short-description>,docs/<short-description> main에는 절대로 force-push하지 않는다.main을 삭제하지 않는다.- 자신이 만들지 않은 브랜치를 이름 변경하거나 삭제하지 않는다.
- git 작업이 확실하지 않다면 추측하지 말고 먼저 묻는다.
계획을 작성해야 할 때
여러 파일에 걸치거나 아키텍처에 영향을 주는 작업 전에는 로컬 계획 파일에 작업 계획을 생성하거나 갱신한다.
계획에는 다음이 포함되어야 한다:
- 범위
- 영향 받는 모듈
- 위험 요소
- 검증 단계
품질 게이트
작업 완료로 표시하기 전에 다음을 실행한다:
uv sync --extra dev
uv run ruff check .
uv run ruff format --check .
uv run mypy src
uv run pytest
uv run python -m build
mkdocs build --strict
어댑터 작업 규칙
Provider 어댑터를 추가할 때:
- fixture 응답을 추가한다.
- unit 테스트를 추가한다.
- contract 테스트를 추가한다.
- capability를 정직하게 문서화한다.
call_raw가 계속 동작하게 유지한다.
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.
- 2d ago First seen · 291 lines · 3,535 tokens per session scan A 02f5d5b5dff5
kpubdata AGENTS.md is an instructions file published in the GitHub repository yeongseon/kpubdata (5 stars, last pushed 6d ago), licensed MIT. It adds 3,535 tokens to every session, about $0.0177 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
archhub-mcp CLAUDE.md
Instructions for chrisryugj/archhub-mcp, covering archhub-mcp — 프로젝트 메모, 구조, 핵심 설계 결정, 검증 and in-memory mcp client로 도구 목록 + 실호출.
ActiveInferenceJournal AGENTS.md
AGENTS.md instructions for ActiveInferenceInstitute/ActiveInferenceJournal, covering agent guide — activeinferencejournal, entry points, rules for agents and layout.
vehiclesdb AGENTS.md
AGENTS.md instructions for vehiclesdb/vehiclesdb, covering read order, invariants (never break), working rules, the curation scripts and safe things to do here.
fieldcure-mcp-publicdata CLAUDE.md
Claude Code instructions for fieldcure/fieldcure-mcp-publicdata, covering fieldcure.mcp.publicdata.kr, solution layout, build & test, credential model (adr-001) and resolution chain (lazy, per tool call).
academyinfo-mcp AGENTS.md
AGENTS.md instructions for yousunjung84-edu/academyinfo-mcp, covering agents.md — academyinfo-mcp, project identity, core release decision, dataset policy and bundled dataset.
ClawBench AGENTS.md
Instructions for TIGER-AI-Lab/ClawBench, covering clawbench -- agent context, what this is, project structure, setup and 2. configure at least one model.