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/ggombee/code-forge/setupnpx skills add ggombee/code-forge --skill setupgit clone --depth 1 https://github.com/ggombee/code-forgeWhat 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 | $0.00074 | $0.07235 |
| Opus 5 | $0.00037 | $0.03617 |
| Sonnet 5 | $0.00015 | $0.01447 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00724 |
Grade A, and why
setup 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 yesterday.
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 — 751 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/setup 스킬
프로젝트의 .claude/profile.json을 읽어 스택에 맞는 CLAUDE.md를 자동 생성한다.
동작 흐름
profile.json 존재 → Step 2로 바로 진행 (기존 파싱)
profile.json 없음 → Step 1 대화형 온보딩
ARGUMENT 처리
$ARGUMENTS 없음 → .claude/profile.json 자동 탐색
$ARGUMENTS 있음 → 파일 경로로 인식 (예: /setup .claude/profile.json)
$ARGUMENTS --profile → 코딩 프로필 생성만 실행 (아래 "코딩 프로필" 섹션 참조)
코딩 프로필 (/setup --profile)
/setup --profile 또는 "코딩 스타일 분석해줘" 요청 시 실행. /setup 기본 흐름에서는 묻지 않는다.
흐름:
- Step 1에서 감지한 스택 정보(또는 package.json 분석)를 기반으로 분석 카테고리를 동적 선택
- 프로젝트 코드를 실제로 읽고 (주요 디렉토리에서 2-3개 파일 샘플링) 패턴 분석
- 결과를
.candidate/profile.md에 저장 (레거시.claude/coding-profile.md는 폴백으로만) - 사용자에게 결과 보여주고 수정 여부 확인
스택별 분석 카테고리 (동적 선택):
| 카테고리 | 적용 스택 | 분석 내용 |
|---|---|---|
| 추상화 습관 | 모든 스택 | 중복 코드 추출 기준, 함수/모듈 분리 기준 |
| 모듈/컴포넌트 설계 | React/Vue → 컴포넌트, Python/Go → 모듈/클래스 | 분리 기준, 계층 구조 |
| 상태/데이터 관리 | React → hooks/Query, 백엔드 → ORM/캐시 | 데이터 흐름 |
| 타입/스키마 | TS → interface/type, Python → type hints, Go → struct | 엄격도 |
| 에러 처리 | 모든 스택 | try-catch 전략, 에러 계층 |
| 네이밍/스타일 | 모든 스택 | 네이밍, early return, 비동기 |
| 폴더 구조 | 모든 스택 | 기능별/레이어별 |
| 커밋 스타일 | 모든 스택 | git log 분석 |
| 테스트 전략 | 모든 스택 | 단위/통합/E2E 비율 |
| 프레임워크 특화 | 감지된 것만 | Next.js→SSR, Django→view, Go→interface 등 |
감지 못한 스택이면: 범용 카테고리(추상화, 에러, 네이밍, 폴더, 커밋)만 분석 + Claude가 코드를 읽고 해당 언어에 맞는 질문 동적 생성
참조 템플릿: ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/.candidate/code-analysis-prompt.md (React/TS 예시)
생성 경로: .candidate/profile.md (local, 우선) 또는 ~/.claude/coding-profile.md (global, 레거시 폴백)
선택 UI 규칙
모든 선택은 AskUserQuestion 도구를 사용하여 인터랙티브 선택 UI로 제시한다. 텍스트로 > 커서를 출력하거나 숫자/Y/n 입력을 받지 않는다.
구현 방식
AskUserQuestion도구를 호출하여 클릭 가능한 선택지를 보여준다- 감지된 항목이 있으면 해당 옵션의 label에
(Recommended)를 붙여 첫 번째에 배치한다 options에 없는 선택은 사용자가 "Other"를 통해 자유 입력할 수 있다 (자동 제공됨)- 한 번에 최대 4개 질문까지 묶을 수 있지만, 의존 관계가 있으면 순차적으로 묻는다
예시
AskUserQuestion({
questions: [{
question: "이 설정을 어디에 적용할까요?",
header: "설치 위치",
options: [
{ label: "이 프로젝트에만 (.claude/)", description: "현재 프로젝트에만 적용" },
{ label: "전역 설정 (~/.claude/)", description: "모든 프로젝트에 적용" }
],
multiSelect: false
}]
})
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.
- yesterday First seen · 751 lines · 74 tokens per session scan A 813eab378f4e
setup is a skill published in the GitHub repository ggombee/code-forge (13 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 74 tokens to every session and 7,235 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 2026-08-30.
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