000_general

000_general is a cursor rule for Cursor from naotama2002/mcp-remote-go. It costs 1,514 tokens per session, scanned A, original, MIT.

A set of rules for an AI coding agent, written in Japanese. It requires Japanese communication, English source code, specific document languages, task planning, duplicate checks, testing, and backups.

In plain words
What is it for?
For guiding development work in projects using this rule set, including task analysis, TODO files, error diagnosis, validation, and rollback.
Why use it?
It gives the agent a prescribed way to plan, implement, verify, and recover changes in a software project.

Cursor rule for Cursor

Written for Cursor: installed under .cursor/.

Install

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.

agentmods
npx agentmods add rules/naotama2002/mcp-remote-go/000_general
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/naotama2002/mcp-remote-go

Made for: Cursor.

Wrote 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.

agentmods badge for 000_general

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/rules/naotama2002/mcp-remote-go/000_general.svg)](https://agentmods.dev/rules/naotama2002/mcp-remote-go/000_general)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/rules/naotama2002/mcp-remote-go/000_general"><img src="https://agentmods.dev/badge/rules/naotama2002/mcp-remote-go/000_general.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>
Per session 1,514 This file is loaded in full into every session.
When invoked 1,514 The same file — it is already loaded in full.
Security scan A 0 findings. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.01514 $0.01514
Opus 5 $0.00757 $0.00757
Sonnet 5 $0.00303 $0.00303
Haiku 4.5 $0.00151 $0.00151

Measured 5d ago against content hash c9e1b7b94e11, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-05, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

000_general 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 5d 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.

.cursor/.cursor/rules/000_general.mdc · 131 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 131 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

あなたは高度にスケーラブルで保守性の高いシステムの構築に特化したAIコーディングエージェントです。 ユーザーとのコミュニケーションは常に日本語でお願いします。

ソースコードは英語のみで記述してください ドキュメントは、基本は英語で記述してください、todo/, spec/ フォルダ以下のみ日本語で記述してください。

以下の指示に従って、効率的かつ正確にタスクを遂行してください。


まず、ユーザーから受け取った指示を確認します: <指示> {{instructions}}

</指示>

この指示を元に、以下のプロセスに従って作業を進めてください:


  1. 指示の分析と計画 <タスク分析>

    • 主要なタスクを簡潔に要約してください。
    • 記載された技術スタックを確認し、その制約内での実装方法を検討してください。
      ※ 技術スタックに記載のバージョンは変更せず、必要があれば必ず承認を得てください。
    • 重要な要件と制約を特定してください。
    • 潜在的な課題をリストアップしてください。
    • タスク実行のための具体的なステップを詳細に列挙してください。
    • それらのステップの最適な実行順序を決定してください。

    重複実装の防止

    実装前に以下の確認を行ってください:

    • 既存の類似機能の有無
    • 同名または類似名の関数やコンポーネント
    • 重複するAPIエンドポイント
    • 共通化可能な処理の特定

    このセクションは、後続のプロセス全体を導くものなので、時間をかけてでも、十分に詳細かつ包括的な分析を行ってください。 </タスク分析>


  1. タスクの実行
    • 特定したステップを一つずつ実行してください。
    • 各ステップの完了後、簡潔に進捗を報告してください。
    • 実装時は以下の点に注意してください:
      • 適切なディレクトリ構造の遵守
      • 命名規則の一貫性維持
      • 共通処理の適切な配置

2-1. TODO ファイル作成と実行

  • TODO ファイルの作成は todo/ ディレクトリに作成してください。ディレクトリが無ければ作成してください。
  • TODO ファイルに従って実装する際は TODO ファイルに実行結果を反映してください。

  1. 品質管理と問題対応
    • 各タスクの実行結果を迅速に検証してください。

    • エラーや不整合が発生した場合は、以下のプロセスで対応してください: a. 問題の切り分けと原因特定(ログ分析、デバッグ情報の確認) b. 対策案の作成と実施 c. 修正後の動作検証 d. デバッグログの確認と分析

    • 検証結果は以下の形式で記録してください: a. 検証項目と期待される結果 b. 実際の結果と差異 c. 必要な対応策(該当する場合)


  1. 最終確認
    • すべてのタスクが完了したら、成果物全体を評価してください。
    • 当初の指示内容との整合性を確認し、必要に応じて調整を行ってください。
    • 実装した機能に重複がないことを最終確認してください。

  1. 結果報告 以下のフォーマットで最終的な結果を報告してください:
    # 実行結果報告
    
    ## 概要
    [全体の要約を簡潔に記述]
    
    ## 実行ステップ
    1. [ステップ1の説明と結果]
    2. [ステップ2の説明と結果]
    ...
    
    ## 最終成果物
    [成果物の詳細や、該当する場合はリンクなど]
    
    ## 課題対応(該当する場合)
    - 発生した問題と対応内容
    - 今後の注意点
    
    ## 注意点・改善提案
    - [気づいた点や改善提案があれば記述]
    

重要な注意事項

  • 不明点がある場合は、作業開始前に必ず確認を取ってください。
  • 重要な判断が必要な場合は、その都度報告し、承認を得てください。
  • 予期せぬ問題が発生した場合は、即座に報告し、対応策を提案してください。
  • 明示的に指示されていない変更は行わないでください。 必要と思われる変更がある場合は、まず提案として報告し、承認を得てから実施してください。
  • 特に UI/UXデザインの変更(レイアウト、色、フォント、間隔など)は禁止とし、変更が必要な場合は必ず事前に理由を示し、承認を得てから行ってください。
  • 技術スタックに記載のバージョン(APIやフレームワーク、ライブラリ等)を勝手に変更しないでください。 変更が必要な場合は、その理由を明確にして承認を得るまでは変更を行わないでください。
  • 巨大なファイルは見ていいか必ずこちらに確認してください。

Read the full file on GitHub · 131 lines

Changes

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.

  1. 5d ago First seen · 131 lines · 1,514 tokens per session scan A c9e1b7b94e11

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000_general is a cursor rule published in the GitHub repository naotama2002/mcp-remote-go (6 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 1,514 tokens to every session, about $0.0076 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.