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 danielgap/openclaw-planitor --skill pipeline-judge-dualgit clone --depth 1 https://github.com/danielgap/openclaw-planitorWrote 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/danielgap/openclaw-planitor/pipeline-judge-dual)<a href="https://agentmods.dev/skills/danielgap/openclaw-planitor/pipeline-judge-dual"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/danielgap/openclaw-planitor/pipeline-judge-dual/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/danielgap/openclaw-planitor/pipeline-judge-dual"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/danielgap/openclaw-planitor/pipeline-judge-dual.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 | $0.00088 | $0.03620 |
| Opus 5 | $0.00044 | $0.01810 |
| Sonnet 5 | $0.00018 | $0.00724 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00362 |
Grade A, and why
pipeline-judge-dual 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 11d 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 — 313 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Pipeline — FASE 9: Judge Dual-LLM
Dos LLMs evalúan el plan desde perspectivas complementarias. Planitor sintetiza ambas evaluaciones y produce un informe de calidad unificado con validación fiscal, scoring de completitud y feedback documentado.
Cuándo se ejecuta
Después de FASE 8 (Investor Pack). Cuando plan-final.md e investor-evidence-pack.md están generados.
Input
| Fuente | Ruta |
|---|---|
| Plan final | projects/{proyecto}/plan-final.md |
| Todos los artefactos | projects/{proyecto}/v{n}/ |
| Research web | projects/{proyecto}/research-web.json |
| Research benchmarks | projects/{proyecto}/research-benchmarks.json |
Output
| Producto | Ruta |
|---|---|
| Evaluación Juez A | projects/{proyecto}/v{n}/judge/JUDGE-A.json |
| Evaluación Juez B | projects/{proyecto}/v{n}/judge/JUDGE-B.json |
| Informe final sintetizado | projects/{proyecto}/v{n}/JUDGE-REPORT.json |
| Feedback para re-run | projects/{proyecto}/v{n}/judge/FEEDBACK-FOR-RERUN.json |
Los Dos Jueces
| Agente | Modelo | Enfoque |
|---|---|---|
modelo-a |
modelo-principal |
Analítico-riguroso — fact-check numérico, coherencia interna, verificación de cálculos, consistencia de datos entre secciones, validación contra artefactos fuente |
modelo-b |
modelo-secundario |
Estratégico-creativo — viabilidad del modelo, diferenciación real, fuerza de la propuesta, calidad narrativa, persuasión del documento, honestidad estratégica |
Ventaja dual-LLM: Un modelo detecta errores y inconsistencias mecánicas; el otro evalúa si el plan realmente convencería a un inversor/banco. La síntesis produce una evaluación completa y equilibrada.
Paso 1: Launch Paralelo
ejecutar como sub-tarea(id=modelo-a, task:
"Lee skills/pipeline-judge-dual/SKILL.md para entender el formato.
Lee plan-final.md en projects/{proyecto}/.
Lee TODOS los artefactos en projects/{proyecto}/v{n}/.
Lee research-web.json y research-benchmarks.json en projects/{proyecto}/.
Tu ENFOQUE: analítico-riguroso.
Ejecuta fact-check exhaustivo:
1. NÚMEROS: ¿Coinciden break-even, márgenes, cash flow entre secciones y artefactos?
2. COHERENCIA INTERNA: ¿Buyer persona consistente? ¿Pricing igual en todas las secciones?
3. DATOS vs FUENTES: ¿Los datos del plan coinciden con GROUND-TRUTH y research?
4. SENSIBILIDAD: ¿3 escenarios presentes? ¿Variable make-or-break identificada?
5. REDUNDANCIA: ¿Datos repetidos? ¿Secciones duplicadas?
6. COMPETENCIA: ¿URLs verificadas? ¿Mínimo 3 competidores?
7. ESTACIONALIDAD: ¿Basada en datos INE? ¿Zona emisora/receptora correcta?
8. DATOS ANTIGUOS: ¿Hay datos >6 meses sin marcar ⚠️?
9. UNIT ECONOMICS: ¿LTV/CAC ≥ 3:1 en escenario base? ¿Techo de facturación?
10. CURVA DE INGRESOS: ¿Realista para el sector? ¿Efecto novedad modelado?
11. FISCALIDAD — IVA: ¿Se desglosa IVA repercutido (21%) vs IVA soportado? ¿Se contempla IVA soportado en inversiones?
12. FISCALIDAD — IRPF: ¿Se estima IRPF por tramos sobre beneficios? ¿Se incluyen retenciones?
13. FISCALIDAD — CUOTA AUTÓNOMOS: ¿Se incluye cuota RETA mensual (~300€/mes mínimo)?
14. FISCALIDAD — RÉGIMEN FISCAL: ¿Se indica régimen fiscal (módulos vs estimación directa)? ¿Es coherente con el modelo?
15. FISCALIDAD — DEDUCCIONES: ¿Se identifican deducciones fiscales aplicables (inversión en equipo, I+D, creación empleo)?
16. COMPLETITUD: ¿El plan tiene TODAS las secciones obligatorias? Verificar checklist:
- Resumen ejecutivo
- Análisis de mercado (TAM/SAM/SOM)
- Competencia con URLs
- Modelo de negocio (9 bloques Canvas)
- Plan financiero 3 años
- Análisis de sensibilidad
- Plan operativo
- Riesgos y mitigación
- Plan de financiación
- Timeline con hitos
- Análisis fiscal (IVA, IRPF, cuota autónomos, régimen)
- Plan regulatorio / marco legal
- Plan de salida/liquidación
Para cada issue: clasificar como crítico/warning/sugerencia.
Scores 1-10 por criterio.
Genera un JUDGE-REPORT.json.
Escríbelo en projects/{proyecto}/v{n}/judge/JUDGE-A.json"
)
ejecutar como sub-tarea(id=modelo-b, task:
"Lee skills/pipeline-judge-dual/SKILL.md para entender el formato.
Lee plan-final.md en projects/{proyecto}/.
Lee TODOS los artefactos en projects/{proyecto}/v{n}/.
Tu ENFOQUE: estratégico-creativo.
Evalúa como un inversor/banco leería el plan:
1. PROPUESTA DE VALOR: ¿Es realmente diferencial o 'me too'? ¿Convence?
2. MODELO DE NEGOCIO: ¿Es sostenible y escalable? ¿O es un trabajo disfrazado?
3. NARRATIVA: ¿El plan engancha? ¿Se lee de tirón? ¿O es aburrido y genérico?
4. HONESTIDAD: ¿Hay optimismo infundado? ¿Se ocultan riesgos? ¿Edulcoración?
5. DIFERENCIACIÓN: ¿La ventaja competitiva es defendible? ¿O fácil de copiar?
6. VIABILIDAD ESTRATÉGICA: ¿El GTM tiene sentido? ¿Los canales son realistas?
7. PERSUASIÓN: ¿Convince a un inversor escéptico? ¿Y a un banco conservador?
8. CALIDAD DE CONSULTORÍA: ¿Se aplicaron frameworks de expertos? ¿O solo se nombraron?
9. PROPÓSITO: ¿Resuelve un problema real? ¿O es una solución buscando problema?
10. FACTOR X: ¿Tiene algo que lo hace memorable y diferente de otros planes del sector?
Para cada issue: clasificar como crítico/warning/sugerencia.
Scores 1-10 por criterio.
Genera un JUDGE-REPORT.json.
Escríbelo en projects/{proyecto}/v{n}/judge/JUDGE-B.json"
)
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.
- 11d ago First seen · 313 lines · 88 tokens per session scan A a64621448021
pipeline-judge-dual is a skill published in the GitHub repository danielgap/openclaw-planitor (5 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 88 tokens to every session and 3,620 once invoked, about $0.0004 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.
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