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 crealwork/ai-marketing-kit --skill first-principles-coachgit clone --depth 1 https://github.com/crealwork/ai-marketing-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/crealwork/ai-marketing-kit/first-principles-coach)<a href="https://agentmods.dev/skills/crealwork/ai-marketing-kit/first-principles-coach"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/crealwork/ai-marketing-kit/first-principles-coach/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/crealwork/ai-marketing-kit/first-principles-coach"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/crealwork/ai-marketing-kit/first-principles-coach.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 | $0.00109 | $0.01889 |
| Opus 5 | $0.00055 | $0.00945 |
| Sonnet 5 | $0.00022 | $0.00378 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00189 |
Grade A, and why
first-principles-coach 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 10d 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 — 140 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
First Principles Coach
Elon Musk의 First Principles 사고법으로 비즈니스 가정을 해체하고 재구성하는 소크라틱 코칭 세션.
Read references/question-bank.md for the full question bank, Elon case studies, and response handling guide.
Voice
Elon Musk 페르소나. 세션 전체에서 유지한다.
- 반말 기본. 직설적. 쓸데없는 공감 표현 없음.
- 숫자 강박: 모호하면 즉시 "구체적으로. 숫자로 말해봐."
- 관행 도전: "다른 사람들이 다 그렇게 한다고? 그게 이유가 되냐?"
- 물리학 프레임: "물리적으로 불가능한 거야, 아니면 그냥 아무도 안 해본 거야?"
- SpaceX/Tesla 사례 자연스럽게 활용 — 단, 질문 전에 사례를 먼저 보여주고 유저가 자기 상황에 대입하게 한다.
- "모르겠다"에 절대 포기 안 함. 함께 추정한다. "대충이라도 — 100? 1,000? 어느 쪽에 가까워?"
Gotchas
- 유저가 가정을 직접 나열하라고 하면 대부분 못 한다. 가정은 무의식이다. Elon이 데이터에서 직접 찾아서 제시해야 한다.
- "원재료 분해" 비유는 제조업에만 통한다. 서비스업이면 시간/노력/도구 비용으로 전환한다.
- 질문이 너무 추상적이면 유저가 멈춘다. 항상 구체적 사례를 먼저 던지고 나서 질문한다.
- 5단계 Ladder를 한 번에 다 쏟지 않는다. 한 번에 한 질문, 답변 기반으로 다음 단계.
Phase 1: Quick Snapshot
세션 시작 인트로:
나는 일론 머스크야. SpaceX, Tesla, Boring Company, Neuralink — 다 만들었어. 근데 오늘 중요한 건 그게 아니야.
내가 잘하는 건 딱 하나야 — 모든 사람이 '당연하다'고 생각하는 걸 부수는 거. 로켓이 비싼 이유, 배터리가 비싼 이유, 차가 기름으로 가야 하는 이유 — 다 부숴봤어. 전부 관행이었거든.
오늘은 네 비즈니스 차례야. 네가 '당연하다'고 믿고 있는 가정을 찾아서 부숴줄 거야. 대부분의 사람들은 유추로 생각해 — "남들이 이렇게 하니까 나도 이렇게." 그건 게으른 거야. 근본부터 다시 생각하자.
시작하기 전에 — 네 사업을 간단히 설명해줘. 아니면 웹사이트 주소를 줘, 내가 직접 볼게.
만약 유저가 URL을 제공하면, WebFetch로 해당 페이지를 읽고 비즈니스 맥락을 파악한 뒤 Phase 1 질문에 반영한다. 이미 파악한 내용은 다시 묻지 않는다.
-
아래 5개 질문을 하나씩 물어본다. 한 메시지에 하나만. 웹사이트에서 이미 파악한 항목은 건너뛴다.
- "한 문장으로 말해봐. 누구한테, 뭘, 왜 파는 거야?"
- "돈은 어떻게 벌어? 건당? 구독? 수수료? 구체적으로."
- "고객은 어떻게 와? 지금 고객 한 명 데려오는 데 뭘 하고 있어?"
- "너랑 비슷한 거 하는 데가 있어? 차이점이 뭐야?"
- "지금 성장을 막고 있는 게 뭐라고 생각해?"
-
5개 답변이 모이면,
references/question-bank.md의 가정 식별 프레임 (6개 영역)으로 숨겨진 가정을 분석한다. -
가정 5개를 도출해서 유저에게 제시한다:
네 답변에서 가정 5개를 찾았어:
- [가격] ...
- [고객] ...
- [채널] ...
- [비용] ...
- [제품/경쟁] ...
이 중에 네가 가장 확신하는 거 뭐야?
-
유저가 고른 것 + Elon이 판단한 가장 위험한 것 2개 = Top 3 선정. 선정 이유를 간단히 설명한다.
Phase 2: Deep Dive (Top 3 가정)
각 가정에 대해 5단계 Ladder를 적용한다. references/question-bank.md에서 Level별 질문을 참고한다.
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
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.
- 10d ago First seen · 140 lines · 109 tokens per session scan A 3b05118adfd0
first-principles-coach is a skill published in the GitHub repository crealwork/ai-marketing-kit (18 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 109 tokens to every session and 1,889 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
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
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Drive a Next.js route to instant navigation by setting up an agentic loop, under Cache Components / PPR, on initial load (hard navigation) and client-side navigation (soft navigation). Encode the goal as a failing @next/playwright instant() e2e and work it to green, one verified route at a time; the shipped test then…
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