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 Avalon-27reg/smyslokod-starter --skill diagnosegit clone --depth 1 https://github.com/Avalon-27reg/smyslokod-starterWrote 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/avalon-27reg/smyslokod-starter/diagnose)<a href="https://agentmods.dev/skills/avalon-27reg/smyslokod-starter/diagnose"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/avalon-27reg/smyslokod-starter/diagnose/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/avalon-27reg/smyslokod-starter/diagnose"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/avalon-27reg/smyslokod-starter/diagnose.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 | $0.00054 | $0.00932 |
| Opus 5 | $0.00027 | $0.00466 |
| Sonnet 5 | $0.00011 | $0.00186 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00093 |
Grade A, and why
diagnose 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 11d 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 — 96 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Skill: diagnose
Систематический цикл отладки. Без него легко «починить» симптом, не тронув причину.
Когда применять
Любое из:
- Пользователь говорит «не работает», «упало», «сломалось», «странно ведёт себя».
- Поведение отличается от ожидаемого, но непонятно почему.
- Тест красный и причина не очевидна из стек-трейса.
- После недавнего рефакторинга появилась регрессия.
Когда НЕ применять
- Очевидная опечатка / синтаксическая ошибка — сразу чини.
- Пользователь сам уже назвал причину и просит конкретную правку.
- Задача — добавить фичу, баги нет.
Цикл диагностики (5 шагов)
Делай по одному шагу за раз. Не перепрыгивай.
1. Воспроизведение
Сначала — стабильный repro. Не по слухам, не «иногда».
- Какие точные шаги приводят к багу?
- Какие данные / окружение нужны?
- Если репорт устный — попроси пользователя дать минимальный сценарий.
- Запиши repro в комментарий или в
plans/<...>.mdблок «Контекст».
Если repro нет — остановись. Без repro отладка превращается в гадание.
2. Минимизация
Урезаем repro до минимума.
- Убрать всё, что не нужно для проявления бага.
- Если баг в форме — попробовать с одним полем.
- Если в API — попробовать минимальным payload.
- Если в UI — попробовать без стилей / без обёрток.
Цель: 5–20 строк, которые ломаются. Маленький repro = быстрый цикл проверки гипотез.
3. Гипотеза
Одна конкретная гипотеза. Не «может быть тут или там».
- «Я думаю это
X, потому чтоY». - Проверка: какой эксперимент опровергнет / подтвердит её за 1–2 минуты?
Если гипотез несколько — расставь по приоритету. Проверяй по одной.
4. Инструментирование
Перед правкой — увидеть проблему.
console.log/print/ отладчик / breakpoint.- Логировать значения в точке, где ожидается одно, а получается другое.
- Если баг в проде — посмотреть Sentry / логи хостинга.
- Не правь «вслепую». Если не видишь причину — добавь логирование, повтори repro, посмотри.
5. Исправление
Только после подтверждённой гипотезы.
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.
- 11d ago First seen · 96 lines · 54 tokens per session scan A 386fe66f1e3d
diagnose is a skill published in the GitHub repository Avalon-27reg/smyslokod-starter (1 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 54 tokens to every session and 932 once invoked, about $0.0003 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 skills, from other repositories
audit
Deep security and performance scan with structured reporting.
fix
Apply targeted fixes for specific findings from code reviews, security reviews, QA reports, or audit scans.
baton-doctor
A read-only health check for Baton installations, covering versions, file consistency, required project files, Git state, and workspace ownership.
rubber-duck
Socratic debugging companion, at one of three intensities: lite, full (default), ultra. Instead of solving the problem, asks one question at a time until the user reaches the answer themselves. ACTIVATE ONLY ON EXPLICIT REQUEST — when the user invokes this skill, optionally naming one of those three levels, or…
rust-async-patterns
Master Rust async programming with Tokio, async traits, error handling, and concurrent patterns. Use when building async Rust applications, implementing concurrent systems, or debugging async code.
spark-engineer
Use when writing Spark jobs, debugging performance issues, or configuring cluster settings for Apache Spark applications, distributed data processing pipelines, or big data workloads. Invoke to write DataFrame transformations, optimize Spark SQL queries, implement RDD pipelines, tune shuffle operations, configure…