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/server-startupnpx skills add Crearize/ai-dev-helm --skill server-startupgit clone --depth 1 https://github.com/Crearize/ai-dev-helmWhat 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 | $0.00052 | $0.01392 |
| Opus 5 | $0.00026 | $0.00696 |
| Sonnet 5 | $0.00010 | $0.00278 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00139 |
Grade A, and why
server-startup 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 3d 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 — 136 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Server Startup Skill - 開発サーバー起動
禁止事項(最重要)
以下は絶対に禁止。違反は許容されない。
- ポート変更禁止: プロジェクトで指定されたポート以外での起動は禁止
- ポート競合時に別ポート使用禁止: 必ず既存プロセスを停止する
- 片方だけの起動禁止: 再起動時はフロントエンド・バックエンド両方を必ず再起動する
- 停止確認省略禁止: 作業完了後はポートがLISTENしていないことまで確認する
適用対象
以下の作業では、必ずこのスキルを使用する。
- 開発サーバーの起動・再起動
- E2Eテスト
- ブラウザ検証
- UI実装後の動作確認
- API疎通確認
worktree内で作業している場合は、worktree-parallel スキルで渡されたポートレジストリ(メインチェックアウト直下の .worktrees/.ports.json)で割り当てられたポートを「プロジェクト指定ポート」として扱う。
再起動手順(必須)
サーバーを使う作業の開始時は、必ず以下の手順を順番に実行すること。
Step 1: 既存プロセスの停止(毎回必ず実行)
起動前に必ず既存プロセスを確認し、動いていれば停止する。 この手順をスキップしてはならない。
Windows(MSYS/Git Bash):
# ポート確認と停止
netstat -ano | grep ":[PORT] " | grep LISTENING
# LISTENINGがあれば → taskkill //PID <PID> //F
Windows(PowerShell):
$connections = Get-NetTCPConnection -LocalPort [PORT] -State Listen -ErrorAction SilentlyContinue
$connections | Select-Object -ExpandProperty OwningProcess -Unique | ForEach-Object {
Stop-Process -Id $_ -Force
}
macOS / Linux:
# ポート確認と停止
lsof -i :[PORT]
# プロセスがあれば → kill -9 <PID>
なぜ必須か: 古いプロセスが残っていると、新しいプロセスが
EADDRINUSEで起動失敗し、 古い(コード変更が反映されていない)サーバーが動き続ける。
Step 2: バックエンド起動
プロジェクトの CLAUDE.md に記載されたバックエンド起動コマンドを実行する。 worktree内では、渡されたポートレジストリのバックエンド割当ポートを使用する。
Step 3: フロントエンド起動
プロジェクトの CLAUDE.md に記載されたフロントエンド起動コマンドを実行する。 worktree内では、渡されたポートレジストリのフロントエンド割当ポートを使用する。
Step 4: 起動確認(両方確認すること)
バックエンド・フロントエンドの両方がレスポンスを返すことを確認する。
両方が正常応答するまで起動完了とみなさない。
Step 5: 起動失敗時のログ確認
バックグラウンド実行したコマンドの出力を必ず確認し、
EADDRINUSE、FAILED TO START、Error 等がないことを確認する。
サーバー停止手順(作業完了後に必須)
E2Eテストやサーバーを使う作業が完了したら、必ずサーバーを停止すること。 サーバーを起動したまま放置すると、プロセスが大量に残りリソースを消費する。
停止手順
Windows(MSYS/Git Bash):
netstat -ano | grep ":[PORT] " | grep LISTENING
# LISTENINGがあれば → taskkill //PID <PID> //F //T
Windows(PowerShell):
$connections = Get-NetTCPConnection -LocalPort [PORT] -State Listen -ErrorAction SilentlyContinue
$connections | Select-Object -ExpandProperty OwningProcess -Unique | ForEach-Object {
Stop-Process -Id $_ -Force
}
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.
- 3d ago First seen · 136 lines · 52 tokens per session scan A 6fd0e599fd98
server-startup is a skill published in the GitHub repository Crearize/ai-dev-helm (4 stars, last pushed 8d ago), licensed MIT. It adds 52 tokens to every session and 1,392 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 2026-08-31.
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…