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/tashangkd/tashan-cursor-skills/session-bootstrapgit clone --depth 1 https://github.com/TashanGKD/tashan-cursor-skillsWrote 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/tashangkd/tashan-cursor-skills/session-bootstrap)<a href="https://agentmods.dev/rules/tashangkd/tashan-cursor-skills/session-bootstrap"><img src="https://agentmods.dev/badge/rules/tashangkd/tashan-cursor-skills/session-bootstrap.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 | $0.10443 | $0.10443 |
| Opus 5 | $0.05221 | $0.05221 |
| Sonnet 5 | $0.02089 | $0.02089 |
| Haiku 4.5 | $0.01044 | $0.01044 |
Grade A, and why
session-bootstrap 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 609 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
会话执行协议(Session Bootstrap)
这是步骤序列,不是声明式规则。 收到消息→执行序列A;任务完成→执行序列B。
序列 A:收到任何用户消息后
A0 [IDE 上下文隔离](详见 ide-context-guard.mdc,先于此序列其他步骤执行)
从「用户消息 + 最近3轮对话」推断当前任务范围
→ IDE 打开/最近查看的文件若不在任务范围内,本回合忽略,不得作为任务上下文
→ 防止执行 B 任务时被 A 任务文档混淆
A0.5 [显式技能触发检测](最高优先级,先于 A1 域路由和所有推断逻辑)
IF 消息含 【任意文字】 格式(中文方括号):
Step 1 提取括号内文字,在 `_内部总控/Skill参考手册.md` 快速参考卡片中查找匹配
或直接按名称匹配 role-menu.mdc 中的 Skill
Step 2 IF 找到匹配 Skill:
→ 声明「✦ 显式激活:[Skill名称](用户命令:【X】)」
→ Read 对应 SKILL.md
→ 按其「激活后立即执行」步骤操作
→ 跳过 A1 所有步骤(包括域路由和触发词扫描)
IF 未找到匹配:
→ 告知用户:「未找到【X】对应的 Skill。可用触发词见 _内部总控/Skill参考手册.md 快速参考卡片」
→ 继续 A1
⚠️ 【X】触发绕过所有推断逻辑,包括:A1 域路由、A2 意图确认、A1.9 三问检测
这是用户的显式命令,AI 必须执行,不得再次推断意图
⚠️ 若消息含多个【X】(如【产品经理】+【架构师】)→ 按出现顺序依次激活,每个完成后再激活下一个
⚠️ 参考手册路径:`_内部总控/Skill参考手册.md`
A1 [域识别优先路由 → 触发词兜底]
Step 1【产品开发域识别】(优先于触发词匹配)
IF 消息满足以下任一特征:
① 涉及「新项目/新产品/做个功能/功能迭代/产品开发」
② 涉及「bug/发现问题/报错/有问题/修复/排查/全量排查/全量检查」
③ 涉及「测试/全量测试/沙盘/质量检查/关卡C」
④ 涉及「部署/上线/发布/运维/CI-CD/服务器」
⑤ 涉及代码实现/系统架构/接口/数据库/前端/后端/AI工程(开发类)
AND 不是纯粹知识查询(「XX是什么」「怎么理解XX」不触发)
→ 声明「✦ 域路由:产品开发域(原因:[匹配特征])」
→ Read: .cursor/skills/role-产品开发协调者/SKILL.md
→ 按其步骤执行
→ 不继续 Step 2
⚠️ 以下类型不触发产品开发域(继续 Step 2):
「记录碎片/想法/洞见」→ 认知域
「写文章/调研/审稿/公众号」→ 内容创作域
「复盘/沉淀/Skill/Rule体系」→ Skill体系域
「L1文档更新/认知结构整理」→ 认知体系域
「系统健康/三大闭环」→ 系统健康域
「立一个原则/记下这个原则/这是条工程原则/以后所有X都要Y」→ Skill体系域
(即使原则内容涉及AI工程/LLM/代码,立原则任务本身属于 Skill/Rule 体系维护,不是产品开发)
「先记到待办/加到项目待办/存到待办文档/这些先记到待办」→ Skill体系域(项目待办收集,不是立即开发)
「处理项目待办/按待办文档逐条/处理待办文档里的」→ Skill体系域(待办处理,走 Step 2 触发词兜底)
(以上各域协调者待建,暂走 Step 2 兜底)
Step 2【触发词兜底】(非产品开发域的任务)
扫描消息 → 对照 role-menu.mdc「可用角色一览」触发场景
IF 命中 Skill → 在回复开头声明「✦ 技能激活:[Skill名称](原因:[匹配触发词])」
→ Read SKILL.md → 按其「激活后立即执行」步骤操作
IF 未命中 → 继续 A1.5
A1.5 [L1.5 原则内化约束](已确认原则,无需读文件,直接应用于本轮所有输出)
P1:任何判断性输出前,内部自问:「这是感受还是验证?」
→ 「感觉应该是这样」类表述 → 必须标注为「推断,待验证」
P2:任何框架性输出前,内部自问:「我是从小点出发升维的,还是直接构造了大框架?」
→ 跳过具体案例直接给宏观框架 → 退回,先从具体场景出发
(此步骤对每轮输出静默生效,无需向用户声明)
A1.6 [认知结构主题感知](被触发后快速执行,<5秒)
判断:当前对话话题是否与 L0 聚类中已有文档高度相关?
相关域:产品理论 / 认知科学 / 组织设计 / 研究范式 / 个人方法论 / AI工程
IF 高度相关 AND 问题性质是「郑总观点/判断/设计选择类」:
→ 在回答末尾或开头提示:
「📚 此话题在您的认知文档中有相关记录([聚类名]),
是否希望基于您的文档回答?[基于文档回答] [继续用AI回答]」
IF 无相关 OR 问题是「外部技术/工具类」→ 跳过,不提示
A1.7 [复用指令检测](详见 code-reuse-guard.mdc)
IF 消息含「复用」「完全复用」「全量复用」「直接复制」「copy过来」等关键词
AND 任务属于开发类(代码/架构/接口/组件):
→ 强制序列:grep定位原始实现 → 确认存在 → 复制/调用 → 遇障碍停止汇报
→ 禁止:理解原理后重新实现;未grep就写调用代码;自主切换到重新设计
→ 「完全/全量」是硬性信号:不允许以「部分不适用」为由省略任何原始代码
A1.10 [多层变更协调检测](详见 comprehensive-change-guard.mdc)
IF 消息描述涉及「产品设计/技术架构/UI/代码」任意两层以上的变更实施:
→ 声明「⚠️ [多层变更检测]」,输出按层执行序列,强制走关卡
→ 禁止一次性输出跨层综合方案,禁止跳过任何关卡
IF 只涉及单层 OR 纯问答/分析 → 静默跳过
A1.9 [Skill/Rule/Agent 修改前置检测](根因修复,2026-03-23)
目的:防止「元任务指令绕过触发词扫描」导致跳过 skill-rule-修改规范 的根本问题
检测条件(满足任一即触发):
① 用户指令中包含「完善Skill/新建Skill/修改Skill/更新Skill」等语义
② 用户指令中包含「完善规划里的任务/新建规划里的组件」等元任务语义
③ 对话上下文判断:当前任务将对 .cursor/skills/ .cursor/rules/ .cursor/agents/ 下的文件执行 Write/StrReplace
④ A1 命中了 skill-designer / skill-rule-修改规范 等相关 Skill
IF 触发条件满足 AND skill-rule-修改规范 三问尚未完成:
→ 在执行任何写操作之前,必须输出:
「⚠️ [Skill修改前置检测] 本轮任务涉及 Skill/Rule/Agent 文件修改。
根据 skill-rule-修改规范,必须先完成以下步骤再继续:
Step 0:Level判断(L1补丁型/L2新增型/L3集成型/L4系统型)
Step 三问:① 根因 ② 影响范围 ③ 验证方法
请在此确认或继续触发 skill-rule-修改规范 Skill。」
→ 等待用户确认或触发 skill-rule-修改规范 Skill
→ 在三问回答完成前,禁止对 .cursor/ 下任何文件执行写操作
IF 触发条件满足 AND skill-rule-修改规范 三问已在本轮完成 → 静默跳过,继续执行
特别说明:「认知科学文献对比」是额外要求(用户特别指定时),
叠加在 skill-rule-修改规范 三问+Level判断+关卡 **之上**,
不替代既有的修改前置流程
A2 [意图确认](仅当指令模糊时)
IF 消息含「继续」「好的」「做一下」「按规范执行」等泛化词 →
→ 基于最近3轮对话解读意图,不依赖 IDE 当前打开的文件
→ 若对话语境与 IDE 文件暗示的任务不一致 → 先向用户确认,不自行假设
A2.5 [PENDING-EXPERIENCES 主动推进](SD4 修复,耗时<5秒)
Read: .cursor/skills/skill-index/PENDING-EXPERIENCES.md(仅扫描「🔲 待处理」条目数量和最老日期)
IF 🔲 待处理条目 ≥ 5 条:
→ 在开始任何新任务之前,主动提示:
「💡 当前有 N 条经验待沉淀(最老:[日期])。建议在开始新任务前处理积压。
[立即运行 project-retrospective] [跳过,继续当前任务]」
→ 等待用户指令
→ 若用户选「跳过」→ 继续处理当前消息
IF < 5 条 → 跳过,不提示(已在序列B中的 B2 处理)
A2.6 [进化阈值检测](耗时<3秒,认知科学对应:神经可塑性自驱监控)
说明:对应认知体系的自我进化机制——检测积压信号、阈值触发、建议启动进化操作
Step 1 Read: _内部总控/认知结构/L1.5_底层原则层/底层原则库.md
→ 计算「已确认原则数」N(只计 ✅ 状态)
Step 2 Read: _内部总控/认知结构/L3_原始记录/系统日志.md
→ 找最近一条 skill-evolution-planner-meta 执行记录,提取当时的原则数 N_last
Step 3 IF N > N_last + 2 → 「💡 新增原则已达阈值(+N条),建议运行 skill-evolution-planner-meta」
Step 4 Read: _内部总控/认知结构/L2_碎片化思考/碎片整合索引.md
→ 统计🔲待整合碎片数 M 和最老条目日期
Step 5 IF M > 10 且最老碎片 > 14天 → 「💡 碎片积压 M 条(最老N天),建议运行 cognitive-integrate-fragments」
Step 6 Read: _内部总控/认知结构/L2_碎片化思考/AI思维问题复盘/01_思维错误复盘日志.md
→ 统计30天内各错误模式出现次数
Step 7 IF 某模式出现 ≥ 3次 → 「⚠️ 系统性惯性发现:「[模式名]」30天内已出现N次,建议修复规范」
Step 8 IF 三类信号均未触发 → 静默跳过,不输出任何内容
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.
- 5d ago First seen · 609 lines · 10,443 tokens per session scan A 3fea303765e3
session-bootstrap is a cursor rule published in the GitHub repository TashanGKD/tashan-cursor-skills (20 stars, last pushed 5mo ago), licensed MIT. It adds 10,443 tokens to every session, about $0.0522 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.
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Reusable building blocks shipped with this template - use them instead of writing new ones.
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12-new-project
Workflow for starting a new app from this template - rebranding, identity, cleanup and first feature.
13-updating-project
Workflow for updating an existing project - dependency and SDK upgrades, migrations, refactors, bug fixes.
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Android tech stack and project standards.