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 Dannykkh/skill-olympus --skill verify-implementationgit 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/verify-implementation)<a href="https://agentmods.dev/skills/dannykkh/skill-olympus/verify-implementation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/dannykkh/skill-olympus/verify-implementation/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/dannykkh/skill-olympus/verify-implementation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/dannykkh/skill-olympus/verify-implementation.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 | $0.00032 | $0.01742 |
| Opus 5 | $0.00016 | $0.00871 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.00348 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00174 |
Grade A, and why
verify-implementation 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 7d 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 — 236 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
구현 검증
목적
프로젝트에 등록된 모든 verify-* 스킬을 순차적으로 실행하여 통합 검증을 수행합니다:
- 각 스킬의 Workflow에 정의된 검사를 실행
- 각 스킬의 Exceptions를 참조하여 false positive 방지
- 발견된 이슈에 대해 수정 방법을 제시
- 사용자 승인 후 수정 적용 및 재검증
실행 시점
- 새로운 기능을 구현한 후
- Pull Request를 생성하기 전
- 코드 리뷰 중
- 코드베이스 규칙 준수 여부를 감사할 때
실행 대상 스킬
이 스킬이 순차 실행하는 검증 스킬 목록입니다. /manage-skills가 스킬을 생성/삭제할 때 이 목록을 자동 업데이트합니다.
(아직 등록된 검증 스킬이 없습니다)
워크플로우
Step 1: 소개
위의 실행 대상 스킬 섹션에 나열된 스킬을 확인합니다.
선택적 인수가 제공된 경우, 해당 스킬만 필터링합니다.
등록된 스킬이 0개인 경우:
## 구현 검증
검증 스킬이 없습니다. `/manage-skills`를 실행하여 프로젝트에 맞는 검증 스킬을 생성하세요.
이 경우 워크플로우를 종료합니다.
등록된 스킬이 1개 이상인 경우:
실행 대상 스킬 테이블의 내용을 표시합니다:
## 구현 검증
다음 검증 스킬을 순차 실행합니다:
| # | 스킬 | 설명 |
|---|------|------|
| 1 | verify-<name1> | <description1> |
| 2 | verify-<name2> | <description2> |
검증 시작...
Step 2: 순차 실행
실행 대상 스킬 테이블에 나열된 각 스킬에 대해 다음을 수행합니다:
2a. 스킬 SKILL.md 읽기
해당 스킬의 skills/verify-<name>/SKILL.md를 읽고 다음 섹션을 파싱합니다:
- Workflow — 실행할 검사 단계와 탐지 명령어
- Exceptions — 위반이 아닌 것으로 간주되는 패턴
- Related Files — 검사 대상 파일 목록
2b. 검사 실행
Workflow 섹션에 정의된 각 검사를 순서대로 실행합니다:
- 검사에 명시된 도구(Grep, Glob, Read, Bash)를 사용하여 패턴 탐지
- 탐지된 결과를 해당 스킬의 PASS/FAIL 기준에 대조
- Exceptions 섹션에 해당하는 패턴은 면제 처리
- FAIL인 경우 이슈를 기록:
- 파일 경로 및 라인 번호
- 문제 설명
- 수정 권장 사항 (코드 예시 포함)
2c. 스킬별 결과 기록
각 스킬 실행 완료 후 진행 상황을 표시합니다:
### verify-<name> 검증 완료
- 검사 항목: N개
- 통과: X개
- 이슈: Y개
- 면제: Z개
[다음 스킬로 이동...]
Step 3: 통합 보고서
모든 스킬 실행 완료 후, 결과를 하나의 보고서로 통합합니다:
## 구현 검증 보고서
### 요약
| 검증 스킬 | 상태 | 이슈 수 | 상세 |
|-----------|------|---------|------|
| verify-<name1> | PASS / X개 이슈 | N | 상세... |
| verify-<name2> | PASS / X개 이슈 | N | 상세... |
**발견된 총 이슈: X개**
모든 검증 통과 시:
모든 검증을 통과했습니다!
구현이 프로젝트의 모든 규칙을 준수합니다:
- verify-<name1>: <통과 내용 요약>
- verify-<name2>: <통과 내용 요약>
코드 리뷰 준비가 완료되었습니다.
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.
- 7d ago First seen · 236 lines · 32 tokens per session scan A c9c4cb5047f3
verify-implementation is a skill published in the GitHub repository Dannykkh/skill-olympus (5 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 32 tokens to every session and 1,742 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 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
project-audit
Repository audit for non-website projects (CLI, libs, backend, monorepo). Use when: "project-audit", "project audit", "repo audit", "code audit".
adversarial-review
Critical review (min. 5 findings). Modes: code, audit, plan. Use when: "review", "critical review", "code review", "plan review", "audit review".
audit-runner
Autonomous audit runner (separate sessions, no context limit). Use when: "audit-runner", "autonomous audit", "audit automatically".
refactor-team
Launch parallel refactoring agents: one restructures code in an isolated worktree, one writes tests to lock behavior, one reviews the result. Use when: "refactor team", "refactor-team", "safe refactor", "restructure code".
inline-review
Quick self-review checklist after code changes. Lightweight alternative to adversarial-review. Use when: "review my changes", "self-review", "quick review", "check my work", or automatically after significant edits.
debug-team
Launch parallel debugging agents for systematic root-cause analysis. Use when: "debug team", "help me debug", "debug-team", "find the bug".