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/fhdumont/code-ai-template/grillingnpx skills add FHDumont/code-ai-template --skill grillinggit clone --depth 1 https://github.com/FHDumont/code-ai-templateWhat 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 | $0.00081 | $0.00799 |
| Opus 5 | $0.00041 | $0.00400 |
| Sonnet 5 | $0.00016 | $0.00160 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00080 |
Grade A, and why
grilling 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.
What it actually says
Interrogue o dono sem trégua até chegarem a entendimento compartilhado. Modele o assunto como uma árvore de decisão: toda decisão ramifica nas decisões que penduram nela.
Trabalhe a árvore em rodadas. A fronteira é toda decisão cujos pré-requisitos já estão resolvidos — as perguntas que dá pra fazer agora, sem chutar respostas que você ainda não ouviu. Pergunte a fronteira inteira numa rodada só: numere cada pergunta e dê a sua recomendação. Depois espere as respostas do dono antes da rodada seguinte.
Cada pergunta sai neste formato:
❓ **Q1** — **<título da pergunta>**: <corpo, que pode ter vários parágrafos e alternativas numeradas>
➡️ <sua recomendação>
Cada rodada de respostas reformata a árvore — decisão resolvida empurra a fronteira pra fora e destrava o que dependia dela. Recompute a fronteira e faça a rodada seguinte. Pergunta cuja resposta depende de outra ainda aberta nesta rodada pertence a uma rodada posterior, não a esta.
Achar fato é seu trabalho, nunca do dono. Quando uma pergunta da fronteira precisa de um fato do ambiente (código, filesystem, gh, docs), dispare um subagente pra achar — não pergunte o que você pode olhar. E não bloqueie: exploração rodando é pré-requisito não resolvido, então só as perguntas a jusante dela esperam o subagente; faça o resto da fronteira agora. As decisões são do dono: ponha cada uma na mesa e espere.
Termo afiado entra no glossário. Quando a conversa negocia o nome de um conceito — o dono corrige uma palavra sua, ou vocês escolhem entre dois nomes —, registre em CONTEXT.md na mesma passada: uma linha de definição, o descartado sob _Evitar_. A partir dali, use esse termo em tudo.
Fechamento — grave a spec
A interrogação termina quando a fronteira está vazia: todo galho da árvore visitado, nada suposto em silêncio. Antes de gravar, confirme com o dono que chegaram ao entendimento compartilhado.
Confirmado, escreva a spec em docs/SETUP.md no formato de templates/spec-fase.md — objetivo, escopo com o NÃO entra explícito, passos com nomes de arquivo/símbolo auditados contra o código (não hipóteses), etapas com um commit cada, critério de pronto verificável, e a linha final Model/effort de execução: <modelo> · <effort>. Etapa que pede model/effort diferente do da sessão ganha o sufixo delegar a subagente: <modelo> · <effort> (critério em CLAUDE.md §Model e effort).
Cada decisão da árvore aparece na spec como escopo, passo ou critério — decisão que o dono tomou e não sobreviveu ao papel foi tempo dele jogado fora. Decisão de arquitetura que o dono tomou aqui vira ADR (AGENTS.md §Regra de migração), inclusive o "não vamos fazer", com status rejeitado.
Gravada a spec, pare. A execução é outra sessão.
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 First seen · 33 lines · 81 tokens per session scan A 025d82247617
grilling is a skill published in the GitHub repository FHDumont/code-ai-template (2 stars, last pushed 22d ago), licensed MIT. It adds 81 tokens to every session and 799 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.
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…