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 obsidian-note-criticgit 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/obsidian-note-critic)<a href="https://agentmods.dev/skills/jtprogru/bear-skills/obsidian-note-critic"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/obsidian-note-critic/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/obsidian-note-critic"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/obsidian-note-critic.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 | $0.00087 | $0.02809 |
| Opus 5 | $0.00044 | $0.01404 |
| Sonnet 5 | $0.00017 | $0.00562 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00281 |
Grade A, and why
obsidian-note-critic 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 — 247 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Обзор
Скилл анализирует заметку по четырём осям:
- Похожие знания — что уже есть в базе по этой теме
- Противоположные взгляды — альтернативные подходы, конкурирующие идеи
- Противоречия — где заметка расходится с существующими знаниями
- Аргументированная критика — слабые места в логике, формулировках, полноте охвата
Корневая папка хранилища: ~/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/SecondBrain/
Язык вывода: Русский, технические термины на английском.
Алгоритм
1. Прочти заметку
Прочитай полное содержимое. Зафикси для себя:
- Главный тезис — что утверждается или описывается (одна фраза)
- Ключевые утверждения — 3–7 конкретных заявлений из текста
- Домен — область знаний (SRE, DevOps, карьера, менеджмент и т.д.)
- Источники — есть ли поле
sources,links, цитаты или это сугубо личное мнение - Уверенность — поле
confidence, если есть
2. Поиск похожих тем
Используй mcp__obsidian-hybrid-search__myvault_search с несколькими формулировками, чтобы поймать разные углы одной темы. Хорошая практика — дать три запроса: русский, английский, и один «от противного» (что это НЕ такое или чем оно отличается).
queries: [главный тезис, ключевая концепция, английский эквивалент]. Параметры гибридного поиска — см. CLAUDE.md.
Пропусти саму анализируемую заметку (обычно rank 1). Собери наиболее релевантные результаты.
3. Поиск противоположных взглядов
Сформулируй запросы, которые ловят альтернативные подходы или критику: queries: ["альтернатива [тезис]", "критика [подход]", "против [концепция]", "недостатки [метод]"]. Параметры гибридного поиска — см. CLAUDE.md; threshold здесь имеет смысл брать ниже обычного — противоположные темы дальше по смыслу.
Также: если заметка про практику X — поищи «когда X не работает», «ограничения X», «X vs Y».
4. Анализ противоречий
Сравни содержимое заметки с найденными похожими заметками. Ищи:
- Прямые противоречия — заметка A утверждает X, заметка B утверждает не-X
- Терминологические расхождения — одно понятие называется по-разному, что создаёт путаницу
- Контекстные конфликты — утверждение верно в одном контексте, ошибочно в другом
- Устаревшие знания — более поздняя заметка обновляет или отменяет эту
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 · 247 lines · 87 tokens per session scan A 2319472d9030
obsidian-note-critic is a skill published in the GitHub repository jtprogru/bear-skills (1 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 87 tokens to every session and 2,809 once invoked, about $0.0004 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
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…
receiving-code-review
Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions - requires technical verification rather than performative agreement or blind implementation.
code-review
A code-review skill that examines changes for requirement fit, correctness, security, maintainability, and performance. It reports findings with risk levels.
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.
refactoring-and-tech-debt
Use when tracking tech debt across a codebase, when planning a refactor, when deciding whether to rewrite vs incrementally improve, when a workaround has appeared in three places, or when a refactor PR is about to be combined with feature work.