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 Global-mindee/WAY --skill ai-slop-cleanergit clone --depth 1 https://github.com/Global-mindee/WAYWrote 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/global-mindee/way/ai-slop-cleaner)<a href="https://agentmods.dev/skills/global-mindee/way/ai-slop-cleaner"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/global-mindee/way/ai-slop-cleaner/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/global-mindee/way/ai-slop-cleaner"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/global-mindee/way/ai-slop-cleaner.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 | $0.00080 | $0.01915 |
| Opus 5 | $0.00040 | $0.00958 |
| Sonnet 5 | $0.00016 | $0.00383 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00192 |
Grade A, and why
ai-slop-cleaner 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 11d 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 — 109 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
ai-slop-cleaner (AI 슬로프 정리)
AI가 생성한 코드 슬로프를 범위를 벗어나지 않고 의도된 동작을 바꾸지 않으면서 정리한다. 작동은 하지만 비대하거나 반복적이거나 약하게 테스트되었거나 과도하게 추상화된 코드를 위한 경계 있는 정리 워크플로다.
언제 사용하나
- 사용자가 명시적으로
deslop,anti-slop,AI 슬로프라고 말할 때 - 노이즈가 많거나 반복적이거나 과도하게 추상적인 코드를 정리·리팩터하려는 요청
- 후속 구현이 중복 로직·죽은 코드·래퍼 계층·경계 누수·약한 회귀 커버리지를 남겼을 때
--review로 리뷰 전용 안티슬로프 패스를 원할 때- 목표가 새 기능 전달이 아니라 단순화·정리일 때
언제 쓰지 않나
- 과제가 주로 새 기능 빌드·제품 변경일 때
- 점진적 정리가 아니라 광범위한 재설계를 원할 때
- 단순화·안티슬로프 의도 없는 일반 리팩터일 때
- 동작이 너무 불명확해 테스트나 구체적 검증 계획으로 보호할 수 없을 때
실행 자세 (핵심 원칙)
- 삭제 우선 (deletion-first): 추가보다 삭제를 선호한다.
- 회귀 테스트 선행: 가능한 한 먼저 집중 회귀 테스트로 동작을 잠근 뒤 편집한다. 테스트를 먼저 둘 수 없으면 코드를 건드리기 전에 검증 계획을 명시적으로 기록한다.
- 사용자가 명시적으로 동작 변경을 요청하지 않는 한 동작을 보존한다.
- 코드 편집 전에 정리 계획을 먼저 작성한다.
- 새 유틸리티·패턴을 도입하기 전에 기존 것을 재사용한다.
- 사용자가 명시 요청하지 않는 한 새 의존성을 추가하지 않는다.
- diff는 작고 되돌리기 쉽고 냄새(smell)에 집중하게 유지한다.
슬로프 분류표 (편집 전 분류 의무)
| 분류 | 정의 |
|---|---|
| 중복 (duplication) | 반복 로직, 복사-붙여넣기 분기, 중복 헬퍼 |
| 죽은 코드 (dead code) | 미사용 코드, 도달 불가 분기, 낡은 플래그, 디버그 잔재 |
| 불필요한 추상화 (needless abstraction) | 통과만 하는 래퍼, 가림막 fallback, 투기적 간접화, 단일 사용 헬퍼 계층 |
| 경계 위반 (boundary violations) | 숨은 결합, 잘못 배치된 책임, 잘못된 계층의 import·부수효과, 미검증 대체 경로 |
| 누락된 테스트 (missing tests) | 잠기지 않은 동작, 약한 회귀 커버리지, 엣지케이스 공백 |
| UI/디자인 기본값 | AI가 만든 인터페이스를 검토 안 된 것처럼 보이게 하는 일반적 시각 패턴 |
UI/디자인 리뷰 체크리스트 (절대 금지가 아닌 검토 프롬프트)
명확한 근거가 있는 의도된 브랜드·접근성·정보 밀도·디자인 시스템 선택은 유지한다.
- 한국어 가독성: 본문 텍스트가 11~12px 부근이면 표시 — 한국어 본문은 검증된 고밀도 예외가 아니면 14px 이상이 일반적
- 그림자 절제: 모든 표면·로고·배경·카드·아이콘의 박스 그림자를 질문 — 높이감·상호작용을 명확히 하는 곳에만 유지
- 콘텐츠 위계: 제목이 이미 메시지를 전달하면 반복적 eyebrow/제목/설명/추가
<p>채우기 제거 - 팔레트 근거: 브랜드·시스템 근거 없는 기본 AI 블루/퍼플(특히
#3B82F6류)을 도전 - 레이아웃 리듬: 제품 맥락이 리듬·강조·비대칭을 필요로 할 때 지나치게 완벽한 3·4열 균일 그리드 회피
- 그라디언트 절제: 브랜드가 의도적으로 그 시각 언어를 소유하지 않는 한 극단적 그라디언트 완화
워크플로
-
현재 동작을 먼저 보호한다 (회귀 테스트 선행)
- 무엇이 그대로 유지되어야 하는지 식별한다.
- 편집 전에 필요한 최소 회귀 테스트를 추가하거나 실행한다.
- 테스트를 먼저 둘 수 없으면 코드를 건드리기 전에 검증 계획을 명시적으로 기록한다.
-
코드 전에 정리 계획을 쓴다
- 요청된 파일·기능 영역으로 패스를 한정한다.
- 제거할 구체적 냄새를 나열한다.
- 가장 안전한 삭제부터 위험한 통합 순으로 작업을 정렬한다.
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.
- 11d ago First seen · 109 lines · 80 tokens per session scan A 1a83ba315927
ai-slop-cleaner is a skill published in the GitHub repository Global-mindee/WAY (11 stars, last pushed 3d ago), licensed MIT. It adds 80 tokens to every session and 1,915 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.
Other skills, from other repositories
aster-config
Reference for aster.yaml, covering review models, analyzers, focus areas, include/exclude globs, minconfidence, and the permissions block that gates edits. Use when creating or editing aster.yaml, choosing hypothesis/verify models, enabling semgrep or ast-grep, or configuring edit permissions.
aster-fix-workflow
Pipe aster review findings into aster fix to generate and apply patches safely, using review --json, fix --findings-json, dry-run inspection, --apply, and permission gating. Use when asked to auto-fix review findings, apply aster's suggested edits, or build a review-then-fix pipeline.
aster-review-ci
Run aster code reviews non-interactively in CI, GitHub Actions, or from another agent. Covers aster review --pr, --json, --stream, --comment, diff-from-stdin, token handling, and filtering findings. Use when wiring aster into a pipeline, posting PR comments, or parsing review output programmatically.
gh-pr-workflow
Working with GitHub pull requests, issues, and the API through the gh CLI. Use whenever the task involves reviewing, creating, or commenting on a PR or issue, or calling the GitHub API.
refactor-safely
Renaming, moving, and restructuring code without breaking behavior. Use when the task is a rename, a file move, an extract, or any restructuring the user expects to be behavior-neutral.
review
Review pull requests and code changes for actionable correctness, regression, security, compatibility, and test issues. Use for read-only PR review passes that must produce concise human findings plus a machine-readable verdict.