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 Crearize/ai-dev-helm --skill feature-documentationgit clone --depth 1 https://github.com/Crearize/ai-dev-helmWrote 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/crearize/ai-dev-helm/feature-documentation)<a href="https://agentmods.dev/skills/crearize/ai-dev-helm/feature-documentation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/crearize/ai-dev-helm/feature-documentation/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/crearize/ai-dev-helm/feature-documentation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/crearize/ai-dev-helm/feature-documentation.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 | $0.00077 | $0.04079 |
| Opus 5.5 | $0.00031 | $0.01632 |
| Sonnet 5.5 | $0.00015 | $0.00816 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00408 |
Grade A, and why
feature-documentation 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 — 305 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Feature Documentation Skill - 機能・サービス・知識ドキュメント化
目的
プロジェクトに関する 「あとから読めば分かる」資産 を蓄積するためのスキル。
会話履歴・PR description・CHANGELOG はあくまで「いつ・誰が・何をしたか」の記録に過ぎず、「この機能は何で、なぜそうなっているのか」を後から再構築するのは難しい。 本スキルは、機能や前提条件などを 永続ドキュメント として残し、「次に触る人(人間でも AI でも)が単独で理解できる状態」を維持することを目的とする。
適用範囲(何を書くか)
このスキルは「機能詳細だけ」のものではなく、以下のすべてを対象とする:
| 種別 | 例 |
|---|---|
| 機能 / サービス | 認証機能、決済サービス、通知バッチ など |
| 業務要件 / ユースケース | ユーザー登録フロー、注文確定フロー など |
| プロジェクト前提条件 | 想定ユーザー、対応ブラウザ、SLA、想定負荷 など |
| 全体像 / README 的な内容 | システム構成、リポジトリ構成、用語集、ドメイン語彙 など |
| 横断的なルール / 設計判断 | 例外設計方針、リトライ戦略、命名規約のうち本プロジェクト固有のもの |
開発プロセスや汎用的なコーディング規約は
documents/development/配下のドキュメントを使う。本スキルが扱うのは「このプロジェクト固有の事実・判断」。
発火タイミング(必須)
以下のいずれかに該当する場合、本スキルを必ず実行する。
自動発火(AI 側で判断して実行)
- 新しい機能・サービスを実装したとき
- 例: 新しい API エンドポイント群、新しいバッチ、新しい画面 / 機能ブロック
- 既存の機能・サービスの仕様 / 振る舞いを変更したとき
- 例: API レスポンス形式の変更、認可ルールの変更、外部サービス連携の変更
- プロジェクトの前提条件 / 構成が変わったとき
- 例: 採用技術の変更、依存サービスの追加、対応ブラウザの更新
executing-plans/subagent-driven-developmentの各タスク完了時- タスクが「機能の追加・変更」を含むなら、本スキルを呼び出してから次のタスクに進む
quality-check実行時の前提条件quality-checkは本スキルが完了している(または対象なしと判断されている)ことを前提とする
手動発火
- ユーザーが
feature-documentationスキルを明示的に呼び出した場合 - ユーザーが「このプロジェクトの〜をドキュメントにまとめて」と依頼した場合
実行フロー
Step 1: ドキュメント対象の特定
↓
Step 2: 保存場所の決定(既存ドキュメントの探索)
↓
Step 3: 新規作成 or 更新の判断
↓
Step 4: ドキュメントの作成 / 更新
↓
Step 5: 関連ドキュメントとの整合性チェック
↓
Step 6: コミット(確認は求めない)
Step 1: ドキュメント対象の特定
直近の変更(または会話の文脈)から、ドキュメント化すべき対象を 1 件以上特定する。
判断基準:
git diff origin/main...HEAD --name-onlyで得られるファイルのうち、以下に該当するものは対象候補- 新規追加された機能ファイル群(同一ディレクトリ配下にまとまっている場合は 1 機能として扱う)
- 公開 API / 公開インターフェースの追加・変更
- 設定ファイル / インフラ定義の意味のある変更
- 単純なリファクタリング・バグ修正・依存パッケージのバージョンアップは 対象外 としてよい(ただし振る舞いが変わる場合は対象)
判断に迷う場合は対象として扱う(更新する側に倒す)。 ユーザーには確認しない。過不足は後で調整可能だが、書かれていないことは検出できない。
複数の対象がある場合は、対象ごとに Step 2 以降を繰り返す。
Step 2: 保存場所の決定
2-1. 既存ドキュメントの探索
以下を順に検索し、対象に関連する既存ドキュメントがあるか確認する:
# プロジェクトでよく使われるドキュメントディレクトリを検索
ls -la documents/ docs/ 2>/dev/null
# 対象機能名・関連キーワードで全文検索
git ls-files '*.md' | xargs grep -l "<キーワード>" 2>/dev/null
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 Changed · -4 lines 0142e186bc66
- 1mo ago First seen · 309 lines · 77 tokens per session scan A ecb42c870d1e
feature-documentation is a skill published in the GitHub repository Crearize/ai-dev-helm (5 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 77 tokens to every session and 4,079 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5.5. 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
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…
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
next-cache-components-adoption
Turn on Cache Components in a Next.js app and resolve the blocking routes it surfaces. Use when the user wants to enable, adopt, or migrate to Cache Components, flip the cacheComponents flag, work through a flood of blocking-prerender / instant validation errors, run the cache-components-instant-false codemod, or…
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…
insight-error-page
Write or audit an insight-kind error page for the Next.js dev overlay. Use when creating a new errors/ .mdx page, auditing an existing one, or checking that a page matches the framework fix cards. Covers page structure, title alignment, FixCard cards with Copy prompt button, code snippets, terminology verification…