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 b3rys/b3rys-team-os --skill b3os-team-learning-loopgit 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-team-learning-loop)<a href="https://agentmods.dev/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-team-learning-loop"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-team-learning-loop/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/b3rys/b3rys-team-os/b3os-team-learning-loop"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-team-learning-loop.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00050 | $0.03110 |
| Opus 5 | $0.00025 | $0.01555 |
| Sonnet 5 | $0.00010 | $0.00622 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00311 |
Grade A, and why
b3os-team-learning-loop 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 9d 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 — 168 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
b3rys Team Learning Loop
이 스킬은 b3rys 팀의 weekly self-learning(주간 자가학습) 세션을 운영할 때 사용한다. 목적은 문서 작업량을 늘리는 것이 아니라, 팀 정책·스킬·개인 설정·프로젝트 운영을 실제로 개선하고 그 개선이 측정되게 만드는 것이다.
BWF와의 관계 (2026-06-22, 팀 7/7 합의): learning-loop은
b3os-bwf와 별도다. BWF=개별 과제 실행(미시) / learning-loop=주간 메타-개선(거시·cadence·승인게이트 다름). BWF 6단계의 "학습 hook"이 만든 교훈·재발사례·검증증거가 이 루프의 입력으로 흘러든다(합치지 않고 데이터만 연계).
핵심 역할
- learning-loop PM(Project Manager, 조율 담당):
agents.json에서learning_loop_pmcapability(역량)를 가진 팀원. 없으면coordinatorcapability 보유자가 fallback(대체 담당자)으로 맡는다. 코드에서는learningLoopPmId(agents)helper(도우미 함수)를 기준으로 한다. - 공동 리뷰어: 공동 리더/역할 데이터 기준으로 지정한다. learning-loop PM 단독 결론을 막고, 운영·인프라·팀 현실성 관점에서 산출물 4개를 함께 줄인다.
- {{OWNER}}: 정책·보안·공개·팀원 정체성·큰 운영 변경의 최종 승인자.
- 주제 담당자: 프로젝트별 서브주제에 따라 참여한다. 검색품질 운영리뷰처럼 별도 전문성이 필요한 서브주제는 역할·capability 데이터 기준으로 담당자를 지정한다.
원칙
- self-learning의 메인 목적은 팀 정책과 팀원 피드백 루프의 자가발전이다. 프로젝트별 운영리뷰는 그 안에 붙는 교체 가능한 서브주제다.
- 사소한 후보를 많이 올리는 것보다 실제 팀 행동을 바꾸는 후보만 남긴다. 팀원은 자기 입장에서 작은 불편도 올릴 수 있으므로 learning-loop PM과 공동 리뷰어가 과감히 줄인다.
SHARED.md는 학습 로그,TEAM-OS.md는 팀 공통 규칙,skills/b3rys-*는 반복 절차, 팀원별CLAUDE.md/AGENTS.md/IDENTITY.md/MEMORY.md는 개인 런타임·정체성·기억의 반영처다.- 정책 변경, 보안, 외부전송, 공개 가능성, 팀원 persona(정체성) 변경은 {{OWNER}} 승인 없이 반영하지 않는다.
- 매주 산출물은 짧아야 한다. 월간으로는 개선이 실제 측정되어야 한다.
- 금요일 10:00 KST에는 learning-loop PM(
learning_loop_pm보유자, 없으면coordinatorfallback)이 {{OWNER}}에게 정리된 결과를 보낸다. 보고는 learning-loop PM과 공동 리뷰어가 줄인 간결한 작업목록이어야 하며, 단순 회고가 아니라 다음 실행으로 이어져야 한다. - learning-loop PM은 {{OWNER}}가 매번 시키지 않아도 이 프로젝트를 계속 진행한다. learning-loop 자체의 품질, 측정 지표, 서브주제 운영 방식, 자동화 수준을 Tasks 칸반에서 PM 과제로 관리한다.
주간 운영 흐름
금요일 05:00 KST self-learning 세션에서 실행한다. 자동화가 있더라도 파일을 바로 고치는 것이 아니라 후보를 만들고, 필요한 경우 공동 리뷰와 {{OWNER}} 승인 gate를 거친다. 금요일 10:00 KST에는 learning-loop PM이 {{OWNER}}에게 정리된 결과를 메시지로 보낸다.
- 입력 수집
- 지난 1주일
rules/SHARED.md신규 항목과 stale(낡음)/중복 후보 - Tasks 칸반에서 반복적으로 멈춘 과제, owner 혼선, handoff 실패, 완료 기준 누락
- team bus/audit log에서 라우팅 실패, 중복 위임, 응답 가시성 문제
- 프로젝트별 서브주제 지표와 실패 사례
- 팀원별 설정 파일에 반영할 후보
- 지난 1주일
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.
- 9d ago First seen · 168 lines · 50 tokens per session scan A 17cf69f0a159
b3os-team-learning-loop is a skill published in the GitHub repository b3rys/b3rys-team-os (12 stars, last pushed yesterday), licensed Apache-2.0. It adds 50 tokens to every session and 3,110 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 2026-08-30.
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