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/hsuanyulee/polaris/refinementnpx skills add HsuanYuLee/polaris --skill refinementgit clone --depth 1 https://github.com/HsuanYuLee/polarisWrote 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/hsuanyulee/polaris/refinement)<a href="https://agentmods.dev/skills/hsuanyulee/polaris/refinement"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/hsuanyulee/polaris/refinement.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 | $0.00135 | $0.06160 |
| Opus 5 | $0.00068 | $0.03080 |
| Sonnet 5 | $0.00027 | $0.01232 |
| Haiku 4.5 | $0.00014 | $0.00616 |
Grade A, and why
refinement 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 today.
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 — 345 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
refinement — 第一關:凍結 assertion
這一站只做一件事:把成功的定義變成人簽得下去的 assertion,鎖起來。
鎖起來之後,做法怎麼變都不用回來問人;只有成功的定義本身錯了才需要回到這裡重簽。
要不要立案的判斷不在這裡,在 driving-work-to-done。走到這一站表示那個判斷已經做過
而且說出來了。
手上正在做別的事、但長出了一個不能消失的東西時,不要走完這一整站。 開一張種子單, 記下前因後果就好,然後回去做原本那張:
bash .claude/skills/refinement/scripts/open-seed-issue.sh \
--issues issues --namespace <命名空間> --slug <名字> --note '<前因後果>'
它建目錄、寫下前因後果、記一個「還沒簽 assertion」的狀態、commit,然後就結束——不簽 assertion、
不決定領域、不開 worktree。那些是接手的人在這一站要做的事,而那時候才有人真的想過怎麼
算成功。種子單會出現在 next --across-issues 的答案裡(標成 seed:),所以它拿得給另一個
session 開工。
接手一張種子單就是從這一站的第一步開始走,走到 init——init 認得它身上那個種子狀態,
會把它升級成真的輪次並說出來,不需要先手動刪掉任何東西。
單的形狀
一張單是一個目錄:
issues/ 你自己的 git repo,框架 repo 忽略它
{命名空間}/ 自己的框架工作、某家公司、某個專案——你決定怎麼分
{格}/
{單號}/
index.md 正文含凍結塊 fence,其餘是可以改的部分
.spine/loop-state.json 輪次
.spine/measurement-ledger.json 量測命令登錄
.spine/placement.json 它現在該在哪一格——流程算出來寫在這裡,不搬目錄
命名空間叫什麼不影響任何判定——流程逐個走過去,不從名字推導行為。開一張新的單時, 放進它該屬於的命名空間;不確定放哪就開一個新的,命名空間本身沒有註冊表要維護。
issues/ 不歸框架版控。 它記的是你在做什麼、為什麼這樣定義成功;換一個人用同一套
框架,這裡的內容完全不一樣。空殼由這一站自己帶著——它在這支 skill 的
templates/issues/ 底下,跟 skill 一起搬走。第一次使用時:
R=.claude/skills/refinement
mkdir -p issues
cp $R/templates/issues/README.md issues/README.md
cp $R/templates/issues/gitignore.example issues/.gitignore
git -C issues init
git -C issues add . && git -C issues commit -m "issues: 開始"
它仍然必須是一個 git repo——理由見下方〈凍結 = commit〉。verify 從檔案自己的路徑解析
repo,會自動跟著 issues/ 進它自己的歷史,不需要告訴它。
凍結塊與可以改的那部分同檔——一個工作被迫產生的東西是這一份與 code,純文件類的只有這一份。這是
設計意圖,不是一個被量的門檻:那幾個檔案是流程自己寫的,數量恆定,對常數設門檻只會是儀式。
交付時被真的判定的是「舊層還撐著沒有」,見 verify-ac。
問出只有人知道的事
assertion 簽的是「怎麼算成功」。但有幾件事同樣只有人回答得出來,而且它們決定assertion 本身寫得對 不對:這一版到底要做什麼、什麼時候要、提出的人真正想解決什麼、拿什麼測。
單裡寫的「這一層不用改」「維持現狀」「out of scope」是待證主張,不是事實。 那是提單的 人當時的推測,而範圍抄錯的代價要到判定那一站才看得到。定範圍之前實跑一次去驗它——證實了就 寫進去並註明驗過,證偽了就把它拉回範圍內。直接抄進 assertion 等於把別人的假設簽成自己的定義。
What ships with it
8 files 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.
- scripts/check-plan-answers.sh 16 KB runs code
- scripts/frozen-assertion-fence.sh 17 KB runs code
- scripts/open-seed-issue.sh 19 KB runs code
- scripts/record-outreach.sh 6.5 KB runs code
- scripts/selftests/check-plan-answers-selftest.sh 9.1 KB runs code
- scripts/selftests/record-outreach-selftest.sh 3.8 KB runs code
- templates/issues/gitignore.example 124 B
- templates/issues/README.md 2.2 KB
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.
- today Changed 7f262f192a57
- 5d ago First seen · 345 lines · 135 tokens per session scan A 55f0c6c21546
refinement is a skill published in the GitHub repository HsuanYuLee/polaris (5 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 135 tokens to every session and 6,160 once invoked, about $0.0007 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
research-topic-compiler
Product Research / 产品研究编译器:当用户要围绕一个产品问题做系统调研、竞品证据、替代方案、行业信号、 用户与市场研究、最佳实践提炼、产品候选池、本地 HTML 研究看板、可视化研究报告或跨职能 Dashboard 时使用。 当用户只有大白话、模糊方向、业务愿望或 Roadmap/PRD 前置材料想法,需要先转成清晰研究目标、研究问题和输出要求时也使用。 适合把研究转成 Research Project、学习报告、证据矩阵、PM 决策看板、候选池、模板、实践任务、业务判断、商业化输入或高门槛应用研究前置。适合“系统研究一个主题” “整理到…
prd-architect
PRD 架构师 / 需求文档起草:当用户要把一个产品想法、需求草稿、脑暴结果或功能说明整理成 PRD 时使用。 可用中文唤起:“帮我写 PRD”“帮我选 PRD 模板”“把这个需求整理成 PRD”“判断该用轻量 PRD 还是标准 PRD” “补一张可编辑 Draw.io 核心流程图”“PRD 里加架构图”。 会在 PRD-lite、PRD-standard、PRD-ai-native 中选择一个模板资产按需加载,并在需要时加载 mockup handoff、 Draw.io 图示或开发 handoff 附录;页面型 PRD 默认联动生成项目 UI 对齐的 HTML、关键截图和正文证据。 不用于直接编码、单纯画…
brainstorming
设计脑暴 / 实现前方案校准:当用户想把已基本成立的想法、功能方向或产品问题,在写 PRD、画 mockup 或进入开发计划前,先比较方案、确认取舍、对齐 UI/视觉约束,并收敛成可执行设计 spec 时使用。 可用中文唤起:“先脑暴一下方案”“先不要写 PRD,帮我设计几种路径”“参考 brainstorming 把这个需求变成设计 spec” “实现前先讨论设计”。问题还没定义清楚时先用 ai-collaboration-calibration;已有方案要压力测试时用 grill-me; 直接写 PRD 时用 prd-architect;grill-me 返回精确设计 gap 时,本 Skill 只输出 Design…
complex-exploration
复杂探索资产化 / Complex Exploration:当用户面对复杂、不确定、多轮迭代的产品策略、Roadmap、商业化定价、竞品定位、复杂 PRD 前置探索、项目复盘或方法论沉淀任务时使用。它先判断任务类型,暴露隐含假设,重构真正问题,规划探索路径和中间产物,并在结束后沉淀认知、结构、方法论、工具和影响力资产。不用于简单润色、翻译、摘要、明确执行任务;问题只需早期认知校准时优先用 ai-collaboration-calibration,已有方案要压力测试时用 grill-me,系统专题研究用 research-topic-compiler。.
decision-research
决策调研 / Decision-Driven Research:当用户面对一个具体决策需要找信息时使用——「有没有现成方案」 「怎么接入 X 平台」「这个技术可行吗」「业界怎么做 Y」「选 A 还是 B」「桌面端应该怎么定位」 「高级版和基础版怎么拉开差异」「这个产品方向对不对」。 核心行为:先框定研究层级和问题类型,再锚定决策问题,枚举竞争假设,主动找反对证据, 用排除逻辑给出有立场的结论。支持技术选型、产品策略、商业判断、竞品定位等所有需要做决定的调研。 可用中文唤起:「帮我调研」「有没有现成方案」「这个怎么接」「技术上可行吗」「帮我选一个」 「这个产品方向对不对」「我们应该怎么定位」「行业怎么做」。 与…
prd-review
PRD 评审 / 需求评审:当用户已有 PRD 初稿、handoff、需求文档或产品方案,需要从 PM、研发、测试视角找缺口、 冲突、不可实现点和不可测试点时使用。可用中文唤起:“帮我审 PRD”“从研发和测试视角挑问题” “这个需求文档能不能交付开发”“帮我给 PRD 出修改草案”“检查 PRD 图示是否缺失或不可编辑”。 不用于凭空生成 PRD 初稿、直接写代码,或对 PRD 背后的成熟方案做一问一答压力测试;方案压测用 grill-me。.