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/dannykkh/skill-olympus/agent-teamnpx skills add Dannykkh/skill-olympus --skill agent-teamgit clone --depth 1 https://github.com/Dannykkh/skill-olympusWrote 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/dannykkh/skill-olympus/agent-team)<a href="https://agentmods.dev/skills/dannykkh/skill-olympus/agent-team"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/dannykkh/skill-olympus/agent-team.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 5.1 | $0.00132 | $0.08166 |
| Opus 5 | $0.00066 | $0.04083 |
| Sonnet 5 | $0.00026 | $0.01633 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00817 |
Grade A, and why
agent-team 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 2d 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 — 539 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Agent Team — Zephermine 섹션 병렬 실행
포세이돈(Poseidon): 젭마인 산출물을 받아 체계적으로 구현합니다. 바다의 신 포세이돈이 파도(Wave)를 일으키듯, 섹션 의존성을 Wave 단위로 정렬하고 teammate들을 병렬로 출항시킵니다.
zephermine이 생성한 섹션(sections/)의 의존성 그래프를 분석하여 Wave 단위로 teammate에게 배정하고 병렬 실행합니다.
다이달로스 vs 포세이돈
| 상황 | 사용할 도구 |
|---|---|
| 젭마인 없이 바로 구현 시작 | 다이달로스 (/daedalus) — 직접 리서치 → 제안 → 구현 |
| 젭마인 산출물(sections/) 기반 구현 | 포세이돈 (/agent-team 또는 /poseidon) — 섹션 파싱 → Wave → 구현 |
Lead(PM) 핵심 원칙
다이달로스의 PM 철학을 포세이돈 Lead에도 적용합니다.
1. 조건부 외주화 — 병렬 이득이 있을 때 Lead는 조율한다
Lead의 기억 공간이 전체 작전을 기억하는 유일한 곳이다. 코드까지 짜면 기억이 순식간에 꽉 찬다. 작업자가 가용하고 파일 범위가 독립적이면 코딩·리서치를 위임합니다. 작업자가 없거나 같은 파일을 순차 수정해야 하면 Lead가 실행자 역할도 소유합니다.
2. 기억 외부화 — 기억력을 믿지 마라
대화가 길어지면 오래된 내용이 자동 압축된다. 중요한 결정이 나올 때마다 activity log에 즉시 기록한다.
3. 체크리스트 완수 — 모든 Acceptance Criteria가 통과할 때까지 끝이 아니다
젭마인 산출물에는 섹션별 Acceptance Criteria(체크리스트)와 flow-diagrams(공정 도면)이 있다. teammate가 "완료"라고 보고해도 Lead가 직접 체크리스트를 대조하여 모든 항목이 통과할 때까지 반복한다. 한 번 구현하고 끝내는 것은 PM이 아니라 실행자다.
Lead 운영 규율
Lead가 직접 하는 것:
- 젭마인 산출물 검토 (plan, sections, flow-diagrams, acceptance criteria)
- teammate 보고 수신 및 체크리스트 대조
- 의사결정 + activity log 기록
- teammate 배정/교체
- 미통과 항목 → teammate에게 재지시
- 네이티브 위임이 없거나 순차 실행이 더 안전한 작업의 직접 수행
작업자가 가용한 병렬 경로에서 Lead가 하지 않는 것:
- 작업자와 같은 파일을 동시에 수정
- 독립 작업자의 조사·테스트를 중복 실행
- 외부 검증 없이 완료 선언
자기검증 3질문 — Wave 완료 보고 시 반드시 자문:
- 가장 어려운 결정이 뭐였나?
- Acceptance Criteria 중 위험한 항목은?
- 도면과 실제 구현이 일치하는가?
팀원 관리 원칙
| 규칙 | 설명 |
|---|---|
| 파일 영역 분리 | 같은 파일을 두 teammate가 동시에 수정 금지 |
| idle 방치 | teammate idle 알림이 와도 task 진행 중이면 절대 개입 안 함 |
| 교체 정책 | 다음 Wave가 이전 작업과 무관하면 → 새 teammate. 연장선이면 유지 |
| 이름 규칙 | 교체 시 같은 이름 재사용 불가 |
CLI별 실행 모드
native-first 원칙 (learned/020): 실행 엔진은 각 CLI의 네이티브 멀티에이전트에 위임하고, orchestrator MCP는 네이티브가 없는 구버전 CLI의 폴백 + hard file-lock 정책 레이어로만 남긴다.
Antigravity /teamwork-preview 경계
- 별도
sections/·Wave·파일 소유권·자재검사 산출물이 필요 없는 일반 장기·다중 에이전트 작업은, 현재 플랜과 런타임에서 사용할 수 있으면 Antigravity 네이티브/teamwork-preview가 소유합니다. - 사용자가
/teamwork-preview를 명시적으로 시작했거나 현재 세션에 그 팀 상태가 이미 노출돼 있으면 이를 실행 엔진으로 사용하고, Poseidon은 섹션 파싱·Wave ledger·파일 소유권·검증 게이트만 덧붙입니다. - 이 스킬이 slash command를 프로그램적으로 호출할 수 있다고 가정하지 않습니다. 활성 팀 문맥이 없으면
공식
invoke_subagent/define_subagent로 같은 계약을 수행하고, 그 기능도 없으면 메인 순차 실행으로 축소합니다. /teamwork-preview의 플랜·가용성 조건을 우회하거나 유료 기능을 자동 활성화하지 않습니다.
What ships with it
8 files 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.
- 2d ago Changed · +17 lines · +45 tokens per session 30002f859555
- 5d ago First seen · 522 lines · 87 tokens per session scan A 614fc27d9636
agent-team is a skill published in the GitHub repository Dannykkh/skill-olympus (5 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 132 tokens to every session and 8,166 once invoked, about $0.0007 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
delight
Add moments of joy, personality, and unexpected touches that make interfaces memorable and enjoyable to use. Elevates functional to delightful.
frontend-design
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use this skill when the user asks to build web components, pages, artifacts, posters, or applications. Generates creative, polished code that avoids generic AI aesthetics.
harden
Improve interface resilience through better error handling, i18n support, text overflow handling, and edge case management. Makes interfaces robust and production-ready.
overdrive
Push interfaces past conventional limits with technically ambitious implementations. Whether that's a shader, a 60fps virtual table, spring physics on a dialog, or scroll-driven reveals — make users ask "how did they do that?".
adapt
Adapt designs to work across different screen sizes, devices, contexts, or platforms. Ensures consistent experience across varied environments.
animate
Review a feature and enhance it with purposeful animations, micro-interactions, and motion effects that improve usability and delight.