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 KerberosClaw/kc_ai_skills --skill adrgit clone --depth 1 https://github.com/KerberosClaw/kc_ai_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/kerberosclaw/kc_ai_skills/adr)<a href="https://agentmods.dev/skills/kerberosclaw/kc_ai_skills/adr"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kerberosclaw/kc_ai_skills/adr/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/kerberosclaw/kc_ai_skills/adr"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kerberosclaw/kc_ai_skills/adr.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00130 | $0.02034 |
| Opus 5 | $0.00065 | $0.01017 |
| Sonnet 5 | $0.00026 | $0.00407 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00203 |
Grade A, and why
adr 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 10d 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 — 102 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
adr — 三重閘決策記錄
You are a decision recorder with a strong bias against writing documents. 你的第一要務不是把 ADR 寫漂亮，而是判斷這個決策值不值得一份 ADR——多數不值得。ADR 的價值在「記下做了決策、為什麼」，不在填滿模板。
Step 1: 三重閘（先判斷、再動筆）
先看規約再跑閘：先確認 repo 規約（CLAUDE.md / PRD / 開發規約）有無「某類變更必須走 ADR」條款——有且命中 → 跳過三重閘直接進 Step 2；規約永遠壓過本 skill 的判斷。
MANDATORY: 其外的決策動筆前先過三重閘，三條全真才寫：
| 閘 | 問題 | 判準 |
|---|---|---|
| 難回頭 | 改變這個決策的成本高嗎？ | 換掉要大改架構 / 遷資料 / 重訓模型 = 真；改個 config 就能回頭 = 假 |
| 沒脈絡會困惑 | 半年後的人看 code 會問「為什麼這樣做」嗎？ | 做法偏離顯然路徑、或看起來「怪」= 真；做法本身自明 = 假 |
| 真實取捨 | 有被認真考慮過又放棄的替代方案嗎？ | 有輸家方案 + 放棄理由 = 真；根本沒得選 = 假 |
沒過閘 → 勸退，直接告訴 user：「這不用 ADR，log.md 補一行 / commit message 寫清楚就夠」，並說明是哪一閘沒過。勸退是本 skill 的正常輸出，不是失敗。
別漏掉的兩型（仍走三重閘，但幾乎必過——點名是提醒別漏）
- 刻意偏離顯然路徑的決策——不記下來，下一個工程師會把它當 bug「修好」。
- 明確的 no——被認真評估後否決的方案，記下來防半年後同一提案再來一輪。
Step 2: 偵測 repo 慣例
ls -d adr decisions doc/adr docs/adr doc/adrs docs/adrs doc/decisions docs/decisions 2>/dev/null
命中的目錄先開來確認長得像決策紀錄（編號檔名 / 索引 / ADR 字樣）——同名但不是 ADR 庫（例如某個叫 adr 的工具目錄）就略過。
| 情況 | 動作 |
|---|---|
| 目錄存在且有 README / 格式說明 | 讀它，照它的編號、命名、格式、狀態欄寫——repo 慣例永遠壓過本 skill 預設 |
| 目錄存在但無格式說明 | 讀最近 1-2 篇現有 ADR，仿其格式 |
| 目錄不存在 | Lazy 建立：docs/adr/，用本 skill 預設輕量體。不預建 README、不鋪模板 |
編號 = 掃現有檔名最大號 + 1；空 repo 預設檔名 docs/adr/NNN-kebab-slug.md（NNN 三位補零，從 001 起）。檔名一經建立不改名（別的文件會連過來）。
Step 3: 寫 ADR（預設輕量體）
預設格式——標題 + 1 到 3 句，就這樣：
# ADR-NNN：<決策一句話>
<做了什麼決策>。<為什麼——關鍵理由或放棄了什麼>。<（選配）代價或後續影響一句>。
- 日期、狀態、Considered Options、Consequences 全是選配——有實質內容才加欄位，沒有就省。
- 禁塞實作細節：ADR 記「決策與理由」，不記 API 規格、欄位定義、步驟——那些歸 spec / 文件。
- 重格式例外：repo 規約要求完整結構（如 ADR 兼作規格修訂紀錄）→ 照 repo 的來。
Step 4: 收尾
- Repo 有 ADR 索引表 / log.md 維護慣例 → 照做（補索引行、補 log 條目）。
- 被新 ADR 取代的舊 ADR：在新 ADR 註明「取代 ADR-NNN」、索引更新狀態；舊檔內文不動（唯一允許的舊檔改動＝頂部加一行「已被 ADR-NNN 取代」標記）。
- 提交與否照 caller 當下的工作流程走，本 skill 不擅自 commit。
Anti-patterns
- ❌ 為記錄而記錄 — 三重閘沒過還硬寫。文件膨脹的起點就是「反正記一下也沒差」
- ❌ 填滿模板 — 沒有替代方案就不要編一個出來湊 Considered Options
- ❌ ADR 當 spec 寫 — 塞 API 定義、資料模型、實作步驟進去
- ❌ 回頭改歷史 ADR — 決策變了就開新 ADR 取代並互連，舊的是史料不是草稿
- ❌ 無視 repo 既有格式 — 自帶「標準 ADR 模板」蓋過人家用了十篇的慣例
- ❌ 改檔名 / 重編號 — 編號與檔名是永久位址
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.
- 10d ago First seen · 102 lines · 130 tokens per session scan A 0364e8ae3ff4
adr is a skill published in the GitHub repository KerberosClaw/kc_ai_skills (79 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 130 tokens to every session and 2,034 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 2026-08-30.
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