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/devswha/oh-my-gajae-code/deep-onboardingnpx skills add devswha/oh-my-gajae-code --skill deep-onboardinggit clone --depth 1 https://github.com/devswha/oh-my-gajae-codeWrote 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/devswha/oh-my-gajae-code/deep-onboarding)<a href="https://agentmods.dev/skills/devswha/oh-my-gajae-code/deep-onboarding"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/devswha/oh-my-gajae-code/deep-onboarding.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 | $0.00100 | $0.01715 |
| Opus 5 | $0.00050 | $0.00857 |
| Sonnet 5 | $0.00020 | $0.00343 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00171 |
Grade A, and why
deep-onboarding 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 5d 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 — 74 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Deep Onboarding (깊은 온보딩)
문서가 빈약한 저장소를 추측으로 설명하지 않는다. 기본 응답과 산출물은 한국어로 쓰되, 코드 식별자·명령·경로·정확한 인용은 원문 그대로 보존한다.
불변 경계
- 분석 대상 저장소를 기본 출력 위치로 삼거나 조용히 수정하지 않는다.
- 사용자에게서 정확히 하나의 출력 디렉터리를 명시적으로 확인받기 전에는 파일·디렉터리·설정·Git 상태를 바꾸지 않는다.
- 확인 뒤에도 합의한
project-map.md,adr-proposals.md,handoff.md세 Markdown 파일만 작성한다. 디렉터리를 만들거나 다른 파일을 고치지 않는다. git commit, stage, push, tag, release를 하지 않는다.
증거 표기
대화와 세 산출물의 주장마다 아래 중 하나를 붙인다. 한 문장에 여러 종류가 섞이면 문장을 나눈다.
- 관찰 사실 (Observed):
read/search/find로 직접 확인한 내용. 도구, 경로, 줄 앵커 또는 검색 결과를 함께 적는다. - 사용자 진술 (User statement): 사용자가 직접 말한 목적·제약·정정. 저장소 증거인 것처럼 바꾸지 않는다.
- 추론 (Inference): 관찰 사실이나 사용자 진술에서 도출한 잠정 해석. 근거와 신뢰도를 적고 확정 사실로 승격하지 않는다.
Phase 1 — 읽기 전용 증거 조사
이 단계의 도구는 read, search, find만 사용한다. 실행, 설치, 생성, 수정, Git 명령, 네트워크 활동을 하지 않는다. 분석 대상의 파일 내용·메타데이터·관례만 읽는다.
- 저장소 지침, 최상위 구조, 매니페스트, 진입점, 테스트, 설정, 배포·운영 흔적을 좁은 범위부터 조사한다. 파일을 짐작해서 열지 말고
find/search로 위치를 찾은 뒤read한다. - 채팅에 아래 두 개의 잠정 결과를 제시한다.
- 증거 기반 프로젝트 맵: 목적, 경계, 주요 디렉터리, 진입점, 실행·빌드·테스트 흐름, 데이터·제어 흐름, 외부 의존성, 설정·비밀 경계를 각 주장별 증거와 함께 정리한다.
- 불확실성 목록: 증거가 없거나 서로 충돌하는 책임자·배포 방식·운영 경로·의사결정·용어를 나열하고, 각각이 중요한 이유를 적는다.
- 빈 칸은 추론으로 채우지 않는다. 관찰 사실과 추론을 분리하고, 프로젝트 맵이 잠정이라는 점을 분명히 한다.
Phase 2 — 토폴로지 인터뷰와 확인
Phase 1의 불확실성 중 결과물의 구조·안전·의사결정에 영향을 주는 핵심 불확실성 하나만 한 번에 질문한다. 답을 받은 뒤에는 그 답을 사용자 진술 (User statement) 으로 기록하고, 새 증거와 충돌하면 충돌을 숨기지 않는다.
- 질문 하나에 답이 오면 프로젝트 맵을 갱신하고 다음 핵심 불확실성이 남았는지 판단한다. 사소한 선호나 이미 증거로 답한 질문은 묻지 않는다.
- 서비스 경계, 소유권, 실행 환경, 의존 흐름, 배포 경로를 포함한 토폴로지를 텍스트로 다시 보여 준다.
- "이 토폴로지와 미확인 항목이 맞나요?"라고 확인받는다. 사용자의 정정은 관찰 사실이 아니라 사용자 진술로 보존하며, 확정되지 않은 연결은 추론으로 남긴다.
- 사용자가 인터뷰를 중단하거나 답을 모르면 현재의 불확실성을 보존한 채 Phase 3의 미리보기로 갈 수 있다. 답을 만들어 내지 않는다.
Phase 3 — 산출물 미리보기와 쓰기 승인
먼저 아래 세 파일의 미리보기를 채팅으로 보여 준다. 이 시점까지는 읽기 전용이며 파일을 작성하지 않는다.
| 파일명 | 계약 |
|---|---|
project-map.md |
증거 표기가 있는 잠정 프로젝트 맵, 토폴로지, 주요 흐름, 경계, 불확실성 목록을 담는다. |
adr-proposals.md |
관찰된 결정 맥락, 대안, 트레이드오프, 근거, 미해결 질문을 담은 제안만 담는다. 이미 승인된 ADR이나 사실을 꾸며 내지 않는다. |
handoff.md |
다음 담당자가 시작할 위치, 확인된 사실, 진행 중인 판단, 위험, 미해결 질문, 재조사 방법을 담는다. |
What ships with it
2 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.
- 5d ago First seen · 74 lines · 100 tokens per session scan A cea094481565
deep-onboarding is a skill published in the GitHub repository devswha/oh-my-gajae-code (34 stars, last pushed 16d ago), licensed MIT. It adds 100 tokens to every session and 1,715 once invoked, about $0.0005 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 2026-08-30.
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…