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 skills/alekseiul/sprut-agent-kit/brainstormingnpx skills add AlekseiUL/sprut-agent-kit --skill brainstorminggit clone --depth 1 https://github.com/AlekseiUL/sprut-agent-kitWrote 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/skills/alekseiul/sprut-agent-kit/brainstorming)<a href="https://agentmods.dev/skills/alekseiul/sprut-agent-kit/brainstorming"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/alekseiul/sprut-agent-kit/brainstorming.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 5.1 | $0.00087 | $0.00806 |
| Opus 5 | $0.00044 | $0.00403 |
| Sonnet 5 | $0.00017 | $0.00161 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00081 |
Grade A, and why
brainstorming 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 6d 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 — 70 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Мозговой штурм
Помоги превратить сырую идею в проработанный план через структурированный диалог.
Железное правило
НЕ ПЕРЕХОДИ к реализации, пока нет одобренного плана. Даже если задача кажется простой - "простые" задачи чаще всего содержат неочевидные решения.
Процесс
1. Разведка контекста
- Проверь что уже есть (файлы, скилы, предыдущие решения)
- Загляни в
memory/- может тема уже обсуждалась - Пойми ограничения: время, ресурсы, инструменты
2. Уточняющие вопросы
- По одному за раз - не засыпай вопросами
- Предпочитай варианты выбора, а не открытые вопросы
- Фокус: цель, аудитория, критерии успеха, ограничения
- Если для контента - проверь аналитику (
skills/analytics) что лучше заходит
3. Предложи 2-3 подхода
- Каждый с плюсами и минусами
- Веди с рекомендацией и почему
- Будь конкретным - не абстракции, а конкретные шаги
- Применяй YAGNI - убери всё лишнее
4. Представь финальный план
- Масштабируй детализацию под сложность
- Простая задача = пара предложений
- Сложная = разбей на секции, утверди каждую
- Спроси одобрение перед переходом к реализации
5. Зафиксируй
- Если план стоит сохранить - запиши в
memory/или daily notes - Если это контент-план - передай в соответствующий скил (copywriter, youtube-seo)
Для контента (Telegram, YouTube)
Перед штурмом загляни в:
skills/creator-marketing/data/sprut-ai-strategy-2026-02.md- стратегия канала (канонический файл в creator-marketing)- Аналитику - что заходит (skills/analytics)
data/competitors-telegram.md- что делают другие
Фильтруй идеи через:
- Сегмент B (продвинутые) - основная ЦА
- Попадает ли в sweet spot: автоматизация + AI + практика?
- Можно ли показать результат, а не теорию?
Для автоматизаций и скилов
Фильтруй через:
- Уже есть в наших скилах? (проверь
SKILLS-MAP.md) - Будет использоваться >1 раза?
- Можно ли сделать set-and-forget?
- Что сломается если не сделать?
Принципы
- Один вопрос = одно сообщение - не перегружай
- Варианты > открытые вопросы - проще отвечать
- YAGNI - убирай фичи которые "может пригодятся"
- Конкретика > абстракция - не "можно сделать сайт", а "лендинг на Astro, 3 секции, хостинг Vercel"
- Быстро к сути - штурм не должен быть долгим, 3-5 минут диалога максимум
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.
- 6d ago First seen · 70 lines · 87 tokens per session scan A 684b85841708
brainstorming is a skill published in the GitHub repository AlekseiUL/sprut-agent-kit (63 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 87 tokens to every session and 806 once invoked, about $0.0004 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 skills, from other repositories
add-matrix
Add Matrix channel integration via Chat SDK. Works with any Matrix homeserver.
add-resend
Add Resend (email) channel integration via Chat SDK.
add-macos-statusbar
Add a macOS menu bar status indicator for NanoClaw. Shows a bolt icon with a green/red dot indicating whether NanoClaw is running, with Start, Stop, and Restart controls. macOS only.
git-commit
Generate well-formatted git commit messages following conventional commit standards.
trend-analysis
基于多维度数据进行分级评估与趋势预测，通过设定差异化增长率计算预测值，并生成对比可视化图表，适用于绩效评估、目标设定等场景。.
excel-basic-statistics-and-routing
Skill "excel-basic-statistics-and-routing" from OpenSenseNova/SenseNova-Skills, covering skill steps, 保存区间提取与汇总结果 and 保存筛选与统计结果.