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 rules/gaebalai/cursor-def-a-rule/knowledge_management_rulesgit clone --depth 1 https://github.com/gaebalai/Cursor-DEF-A-RuleWrote 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/rules/gaebalai/cursor-def-a-rule/knowledge_management_rules)<a href="https://agentmods.dev/rules/gaebalai/cursor-def-a-rule/knowledge_management_rules"><img src="https://agentmods.dev/badge/rules/gaebalai/cursor-def-a-rule/knowledge_management_rules.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 | $0.02945 | $0.02945 |
| Opus 5 | $0.01473 | $0.01473 |
| Sonnet 5 | $0.00589 | $0.00589 |
| Haiku 4.5 | $0.00295 | $0.00295 |
Grade A, and why
knowledge_management_rules 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 — 338 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Copyright (c) 2025 Jaewoo Kim
MIT License - https://opensource.org/licenses/MIT
[DEFINE] SECI 모델 통합 지식 관리 전략
SECI 모델 구조 정의
seci_model:
socialization:
definition: "암묵지에서 암묵지로 지식이전"
defa_application: "Explore→Formulate 단계에서 지식 구조화"
focus: "대화와 관찰, 모방을 통해 암묵지를 공유"
externalization:
definition: "형식지의 통합 및 체계화"
defa_application: "Explore → Formulate 단계에서의 지식 구조화"
focus: "은유, 유추, 개념화를 통한 지식의 표현"
combination:
definition: "형식지의 통합 및 체계화"
defa_application: "Formulate 단계에서의 지식 통합 및 최적화"
focus: "기존 지식과의 결합 및 새로운 지식 체계의 구축"
internalization:
definition: "형식지의 암묵지화 및 실천적 습득"
defa_application: "Act → Assess 단계에서의 실천 및 학습"
focus: "실천, 학습, 체험을 통한 지식의 내면화"
암묵지 발견 및 표출화 프로세스
tacit_knowledge_discovery:
discovery_triggers:
technical_problem_solving:
- 파일 구조에 대한 이해의 격차
- 설정 방법에 대한 오해
- 에러 패턴의 식별
- 모범사례의 발견
dialogue_process:
- 사용자(고객)의 암묵적 지식
- 프로젝트 고유의 운영 규칙
- 개발 환경의 특성
- 팀 고유의 작업 플로우
externalization_process:
- 문제의 언어화: 에러 메시지나 사용자 지적 사항의 분석
- 배경 구조의 이해: 왜 그 문제가 발생했는지에 대한 분석
- 해결책의 체계화: 여러 해결 접근법의 비교
- 일반화: 유사 사례에 적용 가능성 검토
[EXPLORE] 자동 규칙화 시스템의 다중 관점 분석
자동 규칙화 트리거 조건
auto_rule_generation_triggers:
success_criteria:
- 기술적 문제 해결에 성공했을 때
- 프로젝트 고유의 지식을 발견했을 때
- 향후 개발에 재사용 가능한 지견일 때
- 팀 전체가 공유해야 할 모범사례일 때
quality_gates:
- 명확성: 누구나 읽고 이해할 수 있는 서술
- 실용성: 실제 개발에 활용 가능한 내용
- 유지보수성: 정기적인 검토와 업데이트가 가능한 상태
- 검색성: 필요할 때 빠르게 찾을 수 있는 구조
규칙화 템플릿 구조
## [발견 일시] [기술 영역] 관련 운영 규칙
### 발견 배경
- 문제: [구체적인 문제 내용]
- 원인: [문제의 근본 원인]
- 영향: [프로젝트에 미치는 영향 범위]
### 해결 방법
- 접근 방식: [채택한 해결 방법]
- 구현: [구체적인 구현 절차]
- 검증: [해결 확인 방법]
### 향후 운영 규칙
- 예방책: [유사한 문제를 예방하는 방법]
- 체크포인트: [확인해야 할 항목]
- 예외 처리: [예상되는 예외 상황과 대응]
### 관련 파일 및 설정
- 영향 파일: [수정/확인이 필요한 파일]
- 설정 항목: [변경이 필요한 설정]
- 의존 관계: [관련 기술/라이브러리]
[FORMULATE] 통합 지식 관리 전략
DEF-A 단계별 지식 관리 접근법
defa_knowledge_management:
define_stage:
focus: "지식 요구사항 명확화 및 지식 격차 식별"
activities:
- 프로젝트 고유의 지식 요구사항 정의
- 기존 지식 베이스 분석 및 평가
- 지식 격차 및 학습 필요사항 식별
- 지식 관리 전략 수립
explore_stage:
focus: "다양한 지식원으로부터의 정보 수집 및 분석"
activities:
- 기술 문서 및 코드 베이스 분석
- 팀 구성원의 암묵지 발굴
- 외부 자료 및 베스트 프랙티스 조사
- 문제 해결 과정 기록 및 분석
formulate_stage:
focus: "지식의 통합, 구조화 및 규칙화"
activities:
- 수집된 정보의 분류 및 정리
- 지식 체계 구축 및 최적화
- 자동 규칙화 템플릿 적용
- 지식 공유 및 접근 전략 설계
act_stage:
focus: "지식의 실천, 공유 및 활용"
activities:
- 규칙 파일 작성 및 갱신
- 팀 내 지식 공유 및 학습
- 실무 적용 및 피드백 수집
- 지속적인 지식 갱신 및 개선
assess_stage:
focus: "지식 관리 효과의 평가 및 개선"
activities:
- 지식 활용 효과 측정
- 규칙의 유효성 및 실용성 평가
- 학습 효과 및 역량 향상 측정
- 지속적 개선 사이클 확립
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 · 338 lines · 2,945 tokens per session scan A 1a2d3593d98d
knowledge_management_rules is a cursor rule published in the GitHub repository gaebalai/Cursor-DEF-A-Rule (12 stars, last pushed 1y ago), licensed MIT. It adds 2,945 tokens to every session, about $0.0147 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 2026-08-30.
Other cursor rules, from other repositories
angular-20
This rule provides comprehensive best practices and coding standards for Angular development, focusing on modern TypeScript, standalone components, signals, and performance optimizations.
dev-standard
Apache Superset development standards and guidelines for Cursor IDE.
cli-error-handling
CLI command error handling patterns.
prefer-direct-imports-over-module-mocks
Prefer extracting a testable core over vi.mock / vi.resetModules when unit tests need to reach production logic entangled with config, env, or singletons.
control-plane-descriptors
Control plane descriptor and instance implementation patterns.
family-instance-domain-actions
Family instance domain action implementation patterns.