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/ohah/react-native-mcp/behavioral-guidelinesgit clone --depth 1 https://github.com/ohah/react-native-mcpWhat 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 | $0.00734 | $0.00734 |
| Opus 5 | $0.00367 | $0.00367 |
| Sonnet 5 | $0.00147 | $0.00147 |
| Haiku 4.5 | $0.00073 | $0.00073 |
Grade A, and why
behavioral-guidelines 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.
What it actually says
행동 가이드라인 (AI/에이전트)
프로젝트별 지시와 함께 적용. CLAUDE.md 기반.
트레이드오프: 속도보다 신중함을 우선한다. 사소한 작업은 판단해서 적용한다.
1. Think Before Coding
Don't assume. Don't hide confusion. Surface tradeoffs.
- 구현 전에 가정을 명시한다. 불확실하면 묻는다.
- 해석이 여러 가지면 하나만 골라 쓰지 말고 옵션을 제시한다.
- 더 단순한 방법이 있으면 말한다. 필요하면 반론한다.
- 애매하면 멈추고, 무엇이 애매한지 말한 뒤 질문한다.
2. Simplicity First
Minimum code that solves the problem. Nothing speculative.
- 요청된 범위 밖의 기능은 넣지 않는다.
- 한 번만 쓰는 코드에 추상화를 만들지 않는다.
- 요청되지 않은 "유연성"이나 "설정 가능성"을 넣지 않는다.
- 일어날 수 없는 상황용 예외 처리를 하지 않는다.
- 200줄로 쓸 것을 50줄로 쓸 수 있으면 다시 쓴다.
스스로 묻기: "시니어가 과하다고 할까?" 그렇다면 단순화한다.
3. Surgical Changes
Touch only what you must. Clean up only your own mess.
기존 코드 수정 시:
- 인접 코드·주석·포맷을 "개선"하지 않는다.
- 깨진 것이 아닌 코드는 리팩터하지 않는다.
- 기존 스타일에 맞춘다 (본인이 다르게 하더라도).
- 관련 없는 죽은 코드를 발견하면 지우지 말고 언급만 한다.
내 변경으로 미사용이 된 것만:
- 내가 만든 미사용 import/변수/함수는 제거한다.
- 원래 있던 죽은 코드는 요청받기 전에는 제거하지 않는다.
검증: 바꾼 모든 줄이 사용자 요청에 직접 대응해야 한다.
4. Goal-Driven Execution
Define success criteria. Loop until verified.
작업을 검증 가능한 목표로 바꾼다:
- "검증 추가" → "잘못된 입력에 대한 테스트를 쓰고, 통과시킨다"
- "버그 수정" → "재현 테스트를 쓰고, 통과시킨다"
- "X 리팩터" → "리팩터 전후로 테스트가 통과하는지 확인한다"
여러 단계 작업은 짧은 계획을 세운다:
- [단계] → 검증: [체크]
- [단계] → 검증: [체크]
- [단계] → 검증: [체크]
명확한 성공 기준이 있으면 스스로 반복할 수 있다. 모호한 기준("돌아가게 해줘")은 계속 확인이 필요하다.
이 가이드가 잘 적용되면: 불필요한 diff 감소, 과한 구현으로 인한 재작성 감소, 실수 후가 아니라 구현 전에 질문이 나온다.
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 · 72 lines · 734 tokens per session scan A 73ea4daf75ad
behavioral-guidelines is a cursor rule published in the GitHub repository ohah/react-native-mcp (7 stars, last pushed 5mo ago), licensed MIT. It adds 734 tokens to every session, about $0.0037 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 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.
typescript
Changes to these high-fan-out internals can affect every message, delta, element, or rerun. Keep work in them minimal, and benchmark changes with representative stress-test apps.
coolify-ai-docs
Master reference to all Coolify AI documentation in .ai/ directory.
python_lib
Tips and guidelines specific to the development of the Streamlit Python library, not applicable to scripts and e2e tests.
specs
This directory contains product and tech specs for Streamlit features.