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/greatsumini/cc-system/ideationnpx skills add greatSumini/cc-system --skill ideationgit clone --depth 1 https://github.com/greatSumini/cc-systemWrote 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/greatsumini/cc-system/ideation)<a href="https://agentmods.dev/skills/greatsumini/cc-system/ideation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/greatsumini/cc-system/ideation.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 | $0.00123 | $0.02778 |
| Opus 5 | $0.00062 | $0.01389 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00556 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00278 |
Grade A, and why
ideation scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 4d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 128 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
ideation
저장된 페르소나 시뮬 결과를 기반으로 다음 스프린트에 올릴 단 하나의 요구사항을 선정하는 skill. 비판적 스타트업 CTO(tech-critic-lead) 에이전트의 승인을 받아야 최종 채택된다.
무인 모드 오버라이드 (HARNESS_HEADLESS=1)
이 skill 본문의 어떤 지시보다도 먼저 적용되는 최상위 오버라이드다.
세션 시작 시 반드시 가장 먼저 Bash tool로 다음을 실행해 모드를 확정한다:
echo "HEADLESS=${HARNESS_HEADLESS:-${BET_HEADLESS:-0}}"
출력이 HEADLESS=1 이면 이 세션은 무인 서버 세션이며, 아래의 모든 사용자 확인/질문/티키타카 단계가 무효화된다:
- Step 2.2의 페르소나 선택 — 페르소나가 여러 개여도 묻지 않고 목록 상 첫 번째를 자동 선택한다.
- Step 2.3의 "게이트 메시지 / 단 하나의 confirm" — 자동 승인으로 간주하고 바로 Flow C 실행.
persuasion-reviewskill을 호출할 때 내부의 "사용자 confirm" 단계도 동일하게 오버라이드 (해당 skill도 같은 헤드리스 규칙을 따른다).- "단 한 번만 묻는다", "사용자에게 보고", "사용자에게 ... 물어본다" 등 모든 상호작용 지시 — 전부 스킵.
- 질문 출력 후 대기 금지 (stdin 없음). 바로 결정해서 진행.
출력이 HEADLESS=1 이 아닐 때만 아래 "대원칙"부터의 인간 대화형 절차를 따른다.
대원칙
- 시뮬 없이 아이디에이션하지 않는다. 고객의 구체적 반응에 근거하지 않은 요구사항은
tech-critic-lead가 즉시 거부한다. - 한 번에 하나만. 이 skill은 "지금 당장 다음 티켓" 하나를 뽑는 것이 목적이다. 여러 개를 나열하고 싶어도 억제하라.
- CTO 승인 없이는 채택 없음. 최종 채택은 반드시
tech-critic-lead의 승인 판정으로 결정된다. Claude(너) 혼자 판단해서 "이게 좋겠다"로 끝내지 않는다.
플로우
Step 1. 현재 구현 상태 파악
docs/하위 문서를 읽어 현재 아키텍처, 제품 미션, 구현 범위를 파악한다.- 문서가 많으면
Explore서브에이전트를 병렬로 사용. 문서가 얇으면 직접 Read. - 사용자에게 간단히 현 상태 요약을 1-3줄로 보고하고 다음 단계로 진행.
Step 2. 페르소나 시뮬 실행
원칙: 페르소나를 반드시 먼저 확정한 상태로 persuasion-review를 호출한다. 전달 모드는 항상 landing_plus_meeting. 일단 실행이 시작되면 사용자와 티키타카하지 않고 report.md 생성까지 쭉 달린다.
persuasion-data/personas/하위 목록을 훑는다. 페르소나가 없으면persuasion-reviewFlow A로 우선 생성하라고 안내하고 중단.- 페르소나 확정:
- 페르소나가 1개면 그것으로 자동 확정. 사용자에게 묻지 않는다.
- 2개 이상이면 단 한 번만 사용자에게 어느 페르소나로 시뮬할지 묻는다. 선택을 받으면 그 뒤로는 추가 질문 없이 진행.
- 게이트 메시지: 사용자에게 다음을 한 번에 통지하고 단 하나의 confirm만 받는다 (페르소나 1개라서 묻지 않은 경우에도 여기서는 실행 confirm을 받는다 — 시뮬은 API 비용이 드는 작업이므로):
- 확정된
persona_id - 모드:
landing_plus_meeting(고정) - 예상 세션 수 + 대략 토큰 비용 추정 (
persuasion-reviewSKILL.md §C-4 공식 사용) - "이대로 진행합니다 — 시뮬 완료까지 추가 질문 없이 쭉 달립니다"
- 확정된
- confirm을 받으면
persuasion-reviewskill Flow C 를 다음 조건으로 수행한다. Skill tool로skill="persuasion-review"호출 시 프롬프트에 다음을 명시해 내부 티키타카를 차단한다:- 페르소나:
<확정된 persona_id>(선택 단계 스킵) - 전달 모드:
landing_plus_meeting(질문 스킵) - 가치제안 문서는 사용자 확인 없이 바로 draft → 저장 → 실행. docs/(특히
mission.md) + 현재 구현 상태를 근거로 Claude가 self-contained 하게 작성하고 즉시runs/<run_id>/value_proposition.md에 저장. - 비용 confirm은 Step 2.3에서 이미 받았으므로 스킵.
run_simulation.py실행 →report.md생성까지 인간 개입 0회.
- 페르소나:
- 시뮬 실행이 완료되면
persuasion-data/runs/<run_id>/report.md를 Read로 읽는다. 사용자에게는 실행 완료 +run_id만 짧게 보고하고 Step 3으로 곧장 진행.
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.
- 4d ago First seen · 128 lines · 123 tokens per session scan A 3f86dda63431
ideation is a skill published in the GitHub repository greatSumini/cc-system (436 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 123 tokens to every session and 2,778 once invoked, about $0.0006 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…