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 skills add AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow --skill 1c-feature-devgit clone --depth 1 https://github.com/AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflowWrote 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/andreeved/1c-ai-feature-dev-workflow/1c-feature-dev)<a href="https://agentmods.dev/skills/andreeved/1c-ai-feature-dev-workflow/1c-feature-dev"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/andreeved/1c-ai-feature-dev-workflow/1c-feature-dev.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 | $0.00101 | $0.03647 |
| Opus 5 | $0.00051 | $0.01824 |
| Sonnet 5 | $0.00020 | $0.00729 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00365 |
Grade A, and why
1c-feature-dev 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 8d 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 — 275 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Принципы работы
- Адаптивность: количество агентов и глубина анализа зависят от сложности задачи
- Ранняя валидация: ревью плана до реализации, а не после
- Уточнение требований: выявление всех неоднозначностей до проектирования через вопросы пользователю
- Атомарные шаги: этапы реализации с критериями приемки и проверками
- Отслеживание прогресса: после завершения каждой фазы отмечай её как завершённую в списке задач
Phase 0: Инициализация и оценка сложности
Цель: понять масштаб задачи и создать структуру для работы
Начальный запрос: $ARGUMENTS
Действия:
- Создай список задач со всеми фазами
- Создай директорию
.tasks/task-[feature-name]/для хранения артефактов - Оцени сложность задачи (простая/средняя/сложная/критичная):
- Простая: небольшое изменение, очевидная реализация
- Средняя: затрагивает несколько модулей, требует понимания архитектуры
- Сложная: большая доработка, несколько подсистем, неочевидные решения
- Критичная: архитектурные изменения, влияние на всю систему, высокие риски
- Запиши оценку сложности в файл
.tasks/task-[feature-name]/phase0-complexity.md
Phase 1: Discovery
Цель: понять, что нужно построить
Действия:
- Если доработка неясна, спроси пользователя:
- Какую проблему они решают?
- Что должна делать доработка?
- Есть ли ограничения или требования?
- Резюмируй понимание и получи подтверждение от пользователя
- Сохрани подтвержденное понимание в файл
.tasks/task-[feature-name]/phase1-requirements.md:- Исходный запрос из $ARGUMENTS
- Уточняющие вопросы и ответы (если были)
- Резюме понимания задачи
- Ключевые требования и ограничения
- Подтверждение пользователя
Phase 2: Исследование кодовой базы 1C
Цель: понять существующий код и паттерны
ПРИНЦИПЫ АДАПТИВНОГО ИССЛЕДОВАНИЯ:
ТЫ ПРИНИМАЕШЬ РЕШЕНИЕ о стратегии исследования на основе:
- Оценки сложности из Phase 0
- Характера задачи (новая доработка vs расширение существующей)
- Того, насколько понятна область кодовой базы
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.
- 8d ago First seen · 275 lines · 101 tokens per session scan A 5d7fd83004cb
1c-feature-dev is a skill published in the GitHub repository AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow (153 stars, last pushed 6mo ago), licensed MIT. It adds 101 tokens to every session and 3,647 once invoked, about $0.0005 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
form-compile
A form generator for managed 1C applications. It creates Form.xml from a JSON description or from an object's 1C metadata, such as a catalogue or document.
web-test
A browser-automation tool for testing the 1C:Enterprise web client. It uses Playwright to navigate sections, fill forms, read tables and reports, and perform user actions in a browser.
skd-edit
A focused editor for 1C data composition schemas, the report definitions that describe queries, fields, filters, totals, and parameters. It changes an existing Template.xml file through specific operations.
cfe-patch-method
A generator for method interceptors in 1C extensions, which let an extension add code before or after an existing method or replace its body. It reads the original method and creates or updates the required BSL source file.
db-repo
A command for working with a 1C configuration repository, which stores versions and controls changes to configuration objects.
epf-bsp-init
A 1C external-processing setup step that adds the function needed to register a processing tool in the BSP “Additional reports and processing” section. BSP is a standard 1C library.