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 jtprogru/bear-skills --skill code-senior-reviewgit 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-senior-review)<a href="https://agentmods.dev/skills/jtprogru/bear-skills/code-senior-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/code-senior-review/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/code-senior-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/code-senior-review.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 | $0.00127 | $0.01047 |
| Opus 5 | $0.00063 | $0.00524 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00209 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00105 |
Grade A, and why
code-senior-review 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 9d 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 — 65 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
code-senior-review — Ревью плана глазами сеньора
Скилл исходит из того, что план перед ним написан добросовестно, но с ограниченным опытом. Задача — довести его до уровня, на котором по нему можно работать, не наступив на известные грабли.
Шаг 1. Собери контекст, прежде чем судить
Ревью без контекста превращается в набор общих мест. Нужны два источника.
Кодовая база. Как в этом проекте уже решены похожие задачи? Какие библиотеки, слои, соглашения приняты? План, идущий поперёк устоявшихся решений, должен это обосновывать — или он просто их не заметил.
Текущие практики. Здесь обязателен веб-поиск. Практики в Go, Kubernetes и вокруг инфраструктуры меняются быстрее, чем обучаются модели: рекомендация, верная на момент cutoff, сегодня может быть устаревшей или прямо вредной. Проверяй актуальность того, что собираешься советовать, особенно если советуешь конкретную библиотеку, флаг или паттерн.
Если веб-поиска нет — скажи об этом прямо и пометь советы, которые опираются на возможно устаревшие знания.
Шаг 2. Диагностируй ошибку высоты
Самая частая проблема плана — не неправильность, а неверный масштаб. Две зеркальные формы:
Туман на сложном. «Реализовать синхронизацию» одной строкой, хотя именно здесь вся сложность: конфликты, порядок, повторные попытки, частичные отказы. План проскочил место, где нужно было думать.
Утопание в мелочах без общей картины. Двадцать пунктов про названия полей и структуру каталогов, и ни одного про то, зачем это делается и как пользователь этим воспользуется. План детален там, где детали очевидны.
Часто обе формы соседствуют в одном документе. Назови их явно, с указанием на конкретные пункты.
Шаг 3. Разбери по существу
Помимо высоты смотри:
- Что сломается первым. Не абстрактные риски, а конкретное место, которое отвалится раньше остальных.
- Чего нет. Миграция данных, обратная совместимость, откат, наблюдаемость, что видит пользователь при отказе.
- Что сделано сложнее, чем нужно. Обобщение под будущие требования, которых может не быть.
- Порядок работ. Правильные шаги в неправильном порядке дают состояние, из которого тяжело откатиться.
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.
- 9d ago First seen · 65 lines · 127 tokens per session scan A 28bc0af5b163
code-senior-review is a skill published in the GitHub repository jtprogru/bear-skills (1 stars, last pushed 21d ago), licensed MIT. It adds 127 tokens to every session and 1,047 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
gemini
Cross-model second opinion from Google Gemini — a different AI reviewing the same changes, with deep Google ecosystem knowledge. Three modes: review (pass/fail gate for Google Ads campaigns, SEO metadata, or code), challenge (adversarial stress-test that tries to break your changes), and consult (open Q&A with Gemini…
ocr
AI-powered multi-agent code review. Simulates a team of Principal Engineers reviewing code from different perspectives. Use when asked to review code, check a PR, analyze changes, or perform code review.
OCR Review-to-Approval Loop
Drive a PR to an approved code review by looping OCR's multi-agent review and address steps. Runs /ocr:review then /ocr:address repeatedly until the review verdict is APPROVE, then one final /ocr:address for leftover suggestions, posting every review and every address round to the GitHub PR as comments. Use when the…
code-review
A code-review skill that examines changes for requirement fit, correctness, security, maintainability, and performance. It reports findings with risk levels.
receiving-code-review
Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions - requires technical verification rather than performative agreement or blind implementation.
code-to-doc
A code-reading tool that turns a module's implementation into four current-state documents: architecture, API surface, data model, and code map. A monorepo is a repository containing multiple related projects, and the tool can account for that structure as well as other supported project layouts.