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/b3rys/b3rys-team-os/b3os-github-workflownpx skills add b3rys/b3rys-team-os --skill b3os-github-workflowgit clone --depth 1 https://github.com/b3rys/b3rys-team-osWrote 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/b3rys/b3rys-team-os/b3os-github-workflow)<a href="https://agentmods.dev/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-github-workflow"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-github-workflow.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 | $0.00169 | $0.07141 |
| Opus 5 | $0.00084 | $0.03571 |
| Sonnet 5 | $0.00034 | $0.01428 |
| Haiku 4.5 | $0.00017 | $0.00714 |
Grade C, and why
b3os-github-workflow scanned grade C with 2 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 4d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Downloads and executes remote codehighSupply chain
curl | sh runs whatever the server returns today, which is not necessarily what it returned when this was reviewed.
curl -fsS http://127.0.0.1:7878/team/api/settings | python3 -m json.tool | grep github Makes network callslowCapability
Not a fault in itself. Listed so you know the mod talks to something, and to what.
S=$(curl -fsS http://127.0.0.1:7878/team/api/settings) How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 448 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
GitHub 워크플로 — 변경을 PR로 올려 머지까지
코드·주석·커밋·PR·문서는 인과관계와 사실로 쓴다. 회고와 사람의 발언은 저장소 밖에서 다룬다. 간결하게, 짧은 문장으로.
b3os 인프라(소스·config·registry·릴리스)를 고치면 b3os-infra-safety 를 먼저 보고 이 절차를 얹는다.
무엇을 쓰나 — 저장소에 남는 글은 사실과 인과만
저장소에 들어가는 것은 전부 공개물이다. 용도가 정해져 있다.
| 어디 | 무엇을 |
|---|---|
| README·가이드 | 하는 방법 + 확인 방법 |
| PR 본문 | 무엇이 문제인가(사실) → 왜 그렇게 되나(인과) → 어떻게 고쳤나 → 검증 결과 |
| 커밋 메시지 | 무엇을 바꿨고 왜 그게 맞는가 |
| 코드 주석 | 이 코드가 무엇을 하는가, 왜 이 조건이 필요한가 |
| 메모리·SHARED.md | 회고·리뷰는 전부 여기. 밖에 안 나간다 |
빼는 것은 회고성 서술이다 — 사고 경위, "오늘 우리가", 작업 과정의 날짜, 그 일에 관계없는 사람 이름.
이 규칙은 PR·문서만이 아니라 코드와 주석에도 적용된다. 저장소에 남거나 밖으로 나가는 글 전부가 대상이다 — 코드, 주석, 커밋 메시지, PR, 이슈, 외부 문서.
빼는 것 셋
① 팀 대화 인용. 팀장·팀원이 무슨 말을 했는지는 저장소에 남기지 않는다. 변경의 근거는 요구사항이나 측정값으로 적는다. 누가 요청했는지는 근거가 아니다 — 그게 근거라면 다음 사람은 그 말을 찾을 수 없어 판단을 재현하지 못한다.
대상은 팀 내부 대화다. 외부 출처는 인용한다 — 업스트림 이슈, 벤더 문서, 표준 문서의 문장이 우회 코드의 유일한 근거인 경우가 있다. 그건 링크와 함께 남긴다. 다음 사람이 실제로 찾아가 확인할 수 있기 때문이다.
② 자기비판·반성. "내가 놓쳤다", "이걸 몰라서 밟았다" 는 저장소 밖으로 간다. 남길 값은 후회가 아니라 무엇이 참인가다.
③ 사람에게 귀속된 리뷰 이력. "누구 리뷰에서 나왔다" 대신 무엇이 관측됐는지를 적는다.
이렇게 바꾼다
| 쓰지 않는다 | 대신 |
|---|---|
팀장님 지시 2026-07-30 |
요구사항: |
GD 결정 · 팀 리드 결정 |
제품 결정: |
팀장님 실측 · bill 지적 |
실측: · 리뷰 지적: |
codex 리뷰에서 나온 · dbak 지적 |
리뷰에서 관측된 |
오늘 4건이 조용히 사라졌다 |
이 경로에서 4건이 통보 없이 유실된다 |
내가 세 번째까지는 요청했다 |
(삭제) |
남기는 것: 관측값, 재현 조건, 인과, 검증 방법, 그리고 그 판단이 왜 맞는가.
절차가 요구하는 신원은 그대로 쓴다 — 커밋 author, Co-authored-by 를 비롯한 git trailer, PR 본문의 Submitted-by, 리뷰 승인 계정, 코드에서 참조하는 버전·날짜. 이건 인용이 아니라 추적에 필요한 사실이다.
★그중 일부는 기계가 읽는 값이다.★ Approved-by: <이름> 은 산문이 아니라 머지 게이트가 merge_approvers_normal 과 대조하는 입력이다(skills/b3os-release-ops/scripts/release-preflight.sh). 이 규칙을 "사람 이름을 빼라" 로 읽고 지우면 게이트가 깨진다.
왜 이게 규칙인가
저장소는 공개물이고, 개인 이름·역할·대화는 코드와 함께 영구히 나간다. 그리고 회고성 서술은 다음 사람에게 쓸모가 없다 — 그가 필요한 것은 "누가 언제 무엇을 말했다" 가 아니라 "지금 이 조건이 왜 이래야 하는가" 다.
회고·리뷰·교훈은 메모리와 SHARED.md 로 간다. 없애는 게 아니라 자리를 옮기는 것이다.
설정에서 읽을 값
아래 값은 이 문서에 적지 않는다. 환경마다 다르고, 문서에 박히면 그 자체가 공격 지점 안내가 된다.
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.
- 4d ago First seen · 448 lines · 169 tokens per session scan C 9694c53bf3db
b3os-github-workflow is a skill published in the GitHub repository b3rys/b3rys-team-os (11 stars, last pushed 2d ago), licensed Apache-2.0. It adds 169 tokens to every session and 7,141 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it C with 2 findings (downloads and executes remote code, makes network calls). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
fable-commander
Fable 指揮官工作流 — Fable 只做規劃/審查/決策,研究與執行派給使用者選的模型(Opus/Sonnet/Haiku subagent)。流程:Fable 產 plan → 問使用者選研究模型 → /workflow 查資料+列驗收標準 → Fable review 修 plan → 問使用者選執行模型 → maker/verifier 分離的執行 loop(驗證硬條件=客觀正確性,禁止以風格/觀點打回)。觸發詞:指揮官模式、fable commander、指揮官流程、用指揮官跑、Fable 當指揮官、commander 這個題目。.
takt
TAKT ワークフローエンジン。codex exec でサブエージェントを起動し、ワークフロー YAML(steps / initialstep)に従って マルチエージェントオーケストレーションを実行する。.
company-product-context
Compiles comprehensive company product context from PDF documents, web research, and industry knowledge.
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This skill provides a comprehensive context extraction system for large codebases. It intelligently analyzes code structure, dependencies, and relationships to extract relevant context for understanding, debugging, or modifying code.
skill-creator
Generates Anthropic Skills with complete workflow including GitHub PR creation and local download verification.
Research Synthesis Workflow
A step-by-step guide to synthesizing research from multiple sources into a coherent summary.