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 eaglesakura/agent-skills --skill engineer-software-designgit clone --depth 1 https://github.com/eaglesakura/agent-skillsWrote 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/eaglesakura/agent-skills/engineer-software-design)<a href="https://agentmods.dev/skills/eaglesakura/agent-skills/engineer-software-design"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/eaglesakura/agent-skills/engineer-software-design.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 | $0.00171 | $0.01161 |
| Opus 5 | $0.00086 | $0.00580 |
| Sonnet 5 | $0.00034 | $0.00232 |
| Haiku 4.5 | $0.00017 | $0.00116 |
Grade A, and why
engineer-software-design 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 6d 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.
What it actually says
エンジニア / 詳細設計
主題は どう実装するか を、ジュニアエンジニアが手を動かせる粒度で提案することである。
要件の洗い出しそのものは engineer-software-requirement の役目である。
いつ使うか
- 要件（または要件セクション付き計画）があり、実装差分・手順が必要なとき
/coding.designや Plan の詳細設計フェーズ- 「ジュニアが作業可能」な計画へ落とし込むとき
要件が曖昧なまま詳細設計だけ求められた場合は、先に不足要件を指摘するか engineer-software-requirement へ戻す。
アセットディレクトリ
../../assets/apm_modules/**/coding-xm3/.apm/assets/
入力
必須に近いもの
- 要件定義、または要件が書かれた既存計画ファイル
- 関連プロンプト（意図の補足）
計画ファイルの場所は workspace-agent-temporary（.ai-agent/plan/）に従う。職能粒度は agent-job-description のジュニア定義に合わせる。
ガードレール
- プロダクションコードは変更しない（計画ファイルとレビュー用 Markdown のみ）
- 抽象方針のまま「あとは実装で」と逃げない。差分が書けないなら要件不足として止める
設計の基本
- 関連 SKILL / ドキュメントを積極的にロードする
- ドキュメントの
DO/推奨に沿って提案する（DO NOTは example・ナレッジ側）
実行手順
ステップ1. 要件確認
- 要件定義・計画・追加プロンプトから完了条件を把握する
- 変更対象の箇所（パッケージ／レイヤー）を特定する
- 要件が抽象的すぎる場合は詳細設計を進めず、不足点を返す
ステップ2. 関連ドキュメント確認
- アーキテクチャ／レイヤー構成ドキュメント
- コーディング規約
- 既存の類似実装パターン（近い Usecase / Screen / Repository 等）
- 不明点は推測で埋めず確認する
ステップ3. 変更提案
{assets}/coding/design.md（詳細設計テンプレート）をロードする（プロンプト指示による軽微なフォーマット差は可）- 具体的な変更差分を提示する（前後コードまたは同等の完全手順）
- 編集対象すべてのファイルツリー（
[New]/[Del]/ 変更はサフィックスなし） - 十分なコードコメント方針とテストコード提案
- ステップ・バイ・ステップの実装手順
ステップ4. 出力前チェック
-
agent-job-descriptionのジュニアが実装可能な粒度か - ファイルツリー・差分・手順・テストが揃っているか
{assets}/coding/design.md（詳細設計テンプレート）に沿って計画へ出力する
満たすべき品質
ジュニアが「方針に従って」ではなく、提示差分を写経・手順実行で完了できること。
- ファイルツリーによる全体像
- わかりやすい差分（疑似コードですべての分岐が追えるレベル以上）
- 詳細なコードコメント
- 十分なテスト提案（ケースと期待値）
- 実装手順がチェックリストで分割されていること
What ships with it
1 file 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.
- 6d ago First seen · 83 lines · 171 tokens per session scan A 0f8af967f2c5
engineer-software-design is a skill published in the GitHub repository eaglesakura/agent-skills (2 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 171 tokens to every session and 1,161 once invoked, about $0.0009 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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