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/crearize/ai-dev-helm/self-improvementnpx skills add Crearize/ai-dev-helm --skill self-improvementgit 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/self-improvement)<a href="https://agentmods.dev/skills/crearize/ai-dev-helm/self-improvement"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/crearize/ai-dev-helm/self-improvement.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 | $0.00043 | $0.01614 |
| Opus 5 | $0.00022 | $0.00807 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.00323 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00161 |
Grade A, and why
self-improvement 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 today.
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 — 142 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Self Improvement Skill - 自己改善ハーネス
目的
セッション中に見つかったハーネス・ルール・スキルの改善点を、作業完了前にユーザーへ提示し、承認された内容だけを同じブランチ内で反映する。
改善は次回以降の作業品質を高めるための恒久対応として扱う。一時的な回避策や場当たり的なルール追加は禁止する。
実行タイミング
quality-check の最終段階、.quality-check-passed を作成する前に必ず実行する。
フラグはコミット紐付け型(作成時の HEAD を記録した JSON)であり、hook に消費されない。承認された改善の反映先がハーネスファイル(CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules / .claude/** / .codex/** / .cursor/** / skills/project/** / skills/superpowers/** / .github/review-*.md / documents/development/coding-rules/**)のみであれば、フラグ作成後・マージ前に追加コミットしてもフラグは無効化されず、再レビューサイクルは不要。例外: 上記グロブに含まれていてもゲート制御面ファイル(skills/project/quality-check/**・skills/project/_schemas/**・skills/project/test-recommendation/**・.github/review-*.md・hook 実体/登録ファイル等 — 正確な集合は quality-check SKILL.md「ハーネスのみ変更の免除」のカーブアウトを正とする)への追加コミットはフラグを無効化し、hook が Gate control-plane changed: でブロックする。この場合は quality-check の再実行が必要。
以下のタイミングでも必要に応じて実行する:
- マージ依頼または PR 作成依頼を受けたとき
- 同じ種類のエラーや手戻りが繰り返されたとき
- ユーザーからルール不足や運用改善の指摘を受けたとき
- 既存の CLAUDE.md / AGENTS.md / スキル手順が実態と合っていないと判明したとき
Step 1: 改善候補の抽出
セッションで発生した事実から、改善候補を抽出する。
候補にしてよいもの:
- ルールやスキルの欠落により判断がぶれた
- 同じエラーや確認不足が繰り返された
- サーバー起動、テスト、レビュー、ブランチ運用などの手順が曖昧だった
- ユーザーが同じ種類の指示を繰り返す必要があった
- 実装とドキュメント、設計、運用ルールに乖離があった
候補にしてはいけないもの:
- 一度限りの偶発的なミス
- プロジェクト固有ではない一般論
- 検証されていない推測
- テスト無効化、エラー握りつぶし、型キャスト逃げなどのその場しのぎ
- ユーザーの明示指示と矛盾する改善
Step 2: 改善案の分類
各候補を反映先ごとに分類する。
| 反映先 | 使う条件 |
|---|---|
CLAUDE.md / AGENTS.md / .cursorrules |
AI の基本動作、確認条件、自律性、品質ゲートに関する改善 |
documents/development/coding-rules/ |
実装規約、命名、設計、テスト、セキュリティなどのプロジェクトルール |
skills/project/*/SKILL.md |
手順化すべき運用、品質チェック、サーバー起動、ブランチ運用 |
.github/review-*.md |
レビュー観点やチェックリストの追加 |
| README / docs | 利用者向け説明、セットアップ手順、FAQ |
Step 3: ユーザー確認
改善候補は必ずユーザーに提示し、適用可否を確認する。
提示形式:
作業完了前の自己改善候補です。適用するものを選んでください。
1. [反映先] 改善タイトル
根拠: セッション中に発生した事実
変更案: どのファイルに何を追加・修正するか
期待効果: 次回以降どう改善されるか
適用 / 見送り / 内容修正
ユーザーが見送った候補は適用しない。判断材料が不足している候補は、調査してから再提示する。
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.
- today Changed 94c2d7423d72
- 4d ago First seen · 142 lines · 43 tokens per session scan A 40692962ea65
self-improvement is a skill published in the GitHub repository Crearize/ai-dev-helm (4 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 43 tokens to every session and 1,614 once invoked, about $0.0002 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
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
brainstorming
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
auto-perf-optimize
Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.
chat-perf
Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.
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…