Getting it into your agent
It runs from inside its repository, so the clone comes first — what it calls does not travel with the file alone.
git clone --depth 1 https://github.com/jtprogru/bear-skillsnpx agentmods add skills/jtprogru/bear-skills/bear-doctorWrote 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/jtprogru/bear-skills/bear-doctor)<a href="https://agentmods.dev/skills/jtprogru/bear-skills/bear-doctor"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/bear-doctor/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/jtprogru/bear-skills/bear-doctor"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/bear-doctor.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 | $0.00114 | $0.00838 |
| Opus 5 | $0.00057 | $0.00419 |
| Sonnet 5 | $0.00023 | $0.00168 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00084 |
Grade A, and why
bear-doctor 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 12d 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 — 59 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
bear-doctor — Диагностика установки
Сначала запусти проверку
bear-skills doctor
Она проходит по пяти направлениям: требования доменов, битые симлинки, каналы установки, коллизии имён, пересекающиеся триггеры. Возвращает 1, если нашла проблему, и 0, если только предупреждения.
Не диагностируй по памяти и не гадай — сначала данные.
Как читать вывод
«домен X не ставится: требует env / бинарь» — не поломка, а незаданное условие. Человек мог не знать, что скилл, которого он ждёт, не установлен. Скажи прямо, чего не хватает и как это дать.
Битый симлинк — репозиторий переехал или был удалён. Лечится bear-skills sync. Если репозитория нет вообще, установка делалась из другого места: найди его, прежде чем переустанавливать.
Оба канала разом — самая коварная. Симлинки и копии в одном каталоге дают дубли имён и непредсказуемое срабатывание: файл один, а версии разные. Надо снять один канал целиком, а не удалять отдельные файлы:
bear-skills uninstall # снять симлинки
node bin/install.js --uninstall # снять копии
Коллизия имён — наш скилл называется так же, как чужой в skills-lock.json. Один затирает другой при установке. Лечится переименованием нашего, потому что чужой мы не контролируем.
Пересекающиеся триггеры — два скилла заявляют одну и ту же пусковую фразу в описании. Именно отсюда берётся «вызывается не тот скилл». Лечится правкой description обоих: развести формулировки и добавить взаимные отсылки вида «для такого случая — другой скилл».
Если проблема в срабатывании
Когда doctor чист, а нужный скилл всё равно не вызывается, посмотри статистику:
bear-skills stats
Скилл, ни разу не сработавший за всю историю, почти наверняка имеет проблему в description: модель по нему не находит скилл. Триггерные фразы должны быть теми, которыми человек реально формулирует задачу, а не описанием возможностей.
Отдельно проверь, что скиллов не стало слишком много: они конкурируют за срабатывание, и точность падает с ростом числа. Установка по доменам под текущую работу лучше, чем всё разом.
What ships with it
1 file 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.
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.
- 12d ago First seen · 59 lines · 114 tokens per session scan A 09989e3003c0
bear-doctor is a skill published in the GitHub repository jtprogru/bear-skills (1 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 114 tokens to every session and 838 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 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
Pair Programming
AI-assisted pair programming with multiple modes (driver/navigator/switch), real-time verification, quality monitoring, and comprehensive testing. Supports TDD, debugging, refactoring, and learning sessions. Features automatic role switching, continuous code review, security scanning, and performance optimization with…
md-audit
Read-only code quality audit — scan the current working directory for common issues (bugs, dead code, security hotspots, missing error handling) and return a prioritised findings report. No files are edited. Use when asked to "audit the code", "quick audit", "find issues", "code scan", or "what's wrong with this…
cocoreview
CocoReview — structured code review with six-severity findings vocabulary, progressive disclosure architecture, and universal anti-pattern baseline. Invoked via $review [file] [--complexity] [--security] [--architecture] [--language ].
review-loop
Run the adversarial verification loop — implement, then hand the change to a fresh checker that did not write it, fix what it finds, and re-dispatch until APPROVE. Use before claiming any behavioural change is done, and on requests like "review loop", "adversarial review", "independent review", "get this verified"…
audit
Project health audit and health check — architecture, performance, tests, dependencies, code quality. Use when assessing overall project health, before releases, or after refactors.
sonarqube-mcp
Provides SonarQube and SonarCloud integration patterns via the Model Context Protocol (MCP) server. Enables quality gate monitoring, issue discovery and triaging, pre-push code analysis, and rule education directly in the agent workflow. Use when the user wants to check quality gates, search for Sonar issues, analyze…