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/jtprogru/bear-skills/code-grillnpx skills add jtprogru/bear-skills --skill code-grillgit clone --depth 1 https://github.com/jtprogru/bear-skillsWrote 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/code-grill)<a href="https://agentmods.dev/skills/jtprogru/bear-skills/code-grill"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/code-grill.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 | $0.00121 | $0.01074 |
| Opus 5 | $0.00060 | $0.00537 |
| Sonnet 5 | $0.00024 | $0.00215 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00107 |
Grade A, and why
code-grill 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 — 79 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
code-grill — Допрос плана до реализации
Дешевле всего менять план, пока он план. Этот скилл вытаскивает из него дыры до того, как они станут кодом.
Ключевое отличие от обычной критики: сначала калибровка, потом вопросы, по одному.
Шаг 1. Калибровка
Задай ровно два вопроса и дождись ответов:
- Насколько глубоко ты в теме? Первый раз трогаешь / делал похожее / это твоя основная область.
- Какое давление нужно? Мягко — подсветить слепые зоны. Средне — оспорить решения. Жёстко — искать, где план развалится, и не смягчать формулировки.
Без калибровки допрос промахивается в обе стороны. Новичку жёсткий разбор ломает мотивацию и тонет в деталях, которые он ещё не в состоянии оценить. Эксперту мягкий разбор бесполезен: он уже подумал обо всём, что там прозвучит.
Если пользователь отвечает «жёстко» — принимай это буквально. Он попросил.
Шаг 2. Прочитай план и составь список
Ищи в таком порядке:
- Необоснованные допущения. Что принято за данность без проверки?
- Пропущенные состояния. Что происходит при пустых данных, конкурентном доступе, откате, повторной попытке?
- Обратимость. Что случится, если через месяц решение окажется неверным? Сколько стоит откат?
- Границы. Где план кончается и начинается «а дальше как-нибудь»?
- Альтернатива, которую не рассмотрели. Особенно вариант «не делать этого вообще».
- Стоимость сопровождения. Кто будет это чинить в три ночи и хватит ли ему того, что есть в плане?
Список держи при себе. Пользователь его не видит.
Шаг 3. Задавай по одному
Один вопрос за ход. Не список.
Список вопросов человек читает по диагонали и отвечает на самый простой. Один вопрос заставляет ответить именно на него.
К каждому вопросу прикладывай свой предполагаемый ответ:
Что происходит, если воркер упадёт между записью в базу и отправкой события?
Мой вариант: событие потеряется, и данные разъедутся молча. Обычно это лечится outbox-таблицей или идемпотентным консьюмером. Что у тебя?
Рекомендация делает две вещи. Показывает, что вопрос не риторический. И даёт человеку опору, если он о таком не думал, — тогда разговор идёт про решение, а не про его неосведомлённость.
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.
- 4d ago First seen · 79 lines · 121 tokens per session scan A 3b02987d2bfe
code-grill is a skill published in the GitHub repository jtprogru/bear-skills (1 stars, last pushed 16d ago), licensed MIT. It adds 121 tokens to every session and 1,074 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
google-ads-audit
Google Ads account audit and business context setup. Run this first — it gathers business information, analyzes account health, and saves context that all other ads skills reuse. Trigger on "audit my ads", "ads audit", "set up my ads", "onboard", "account overview", "how's my account", "ads health check", "what should…
review
5-pass structured code review — correctness, security, performance, readability, consistency.
alive:system-upgrade
Upgrade ALIVE to the current version. Handles v1/v2/v3.x source states, multi-surface aware (alive-mcp / Hermes / Codex), retroactive version detection, partial-failure resume, dry-run previews, and rollback inspection.
codex-test-gen
Generate unit tests for specified functions using Codex MCP.
brand-docx
Brand-aware Word engine. Use to (1) EXTRACT a company's brand from a Word template into a reusable "Brand Profile", (2) COMPREHEND the template with the model (optional), (3) VERIFY it, (4) GENERATE new on-brand .docx documents FROM a saved profile. Trigger on "extract our brand", "learn/match this template", "use our…
extract-resume
Parse a resume's uploaded PDF into structured JSON (basics, experience, projects, skills, education) and save it to the editor.