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 kimsanguine/hplan --skill hitlgit clone --depth 1 https://github.com/kimsanguine/hplanWrote 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/kimsanguine/hplan/hitl)<a href="https://agentmods.dev/skills/kimsanguine/hplan/hitl"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kimsanguine/hplan/hitl.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 5.1 | $0.00058 | $0.03718 |
| Opus 5 | $0.00029 | $0.01859 |
| Sonnet 5 | $0.00012 | $0.00744 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00372 |
Grade A, and why
hitl 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 8d 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 — 311 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Core Goal
- 에이전트의 각 작업마다 적절한 자동화 레벨(1~5)을 결정하고, 인간이 개입해야 할 트리거 조건을 명시하여 신뢰성과 안전성을 확보
- 가역성(되돌릴 수 있는가)과 오류 영향도(피해 범위)의 2축 매트릭스를 통해 객관적으로 자동화 경계를 결정
- Approval Gate, Confidence Threshold, Periodic Audit, Escalation Chain, Shadow Mode 등 5가지 HITL 패턴 중 업무 특성에 맞는 것을 선택
Trigger Gate
Use This Skill When
- 에이전트가 의사결정, 송금, 고객 대면, 데이터 삭제 등 "중요한 작업"을 할 때
- "충분히 정확할까?"보다는 "100% 자율이어도 될까?"라는 고민이 있을 때
- 에이전트의 오류가 고객 손실, 법적 책임, 평판 손상으로 이어질 수 있을 때
- 초기 배포 또는 새로운 에이전트를 출시할 때 (사용자 신뢰 구축 전)
Route to Other Skills When
- HITL 설계가 완료된 후 에이전트 프롬프트와 인스트럭션을 작성해야 할 때 →
deliver/agent-setup— Failure Handling에 HITL 전략 반영 - 에이전트의 신뢰도를 측정하고 Full Autonomous로 전환할지 판단해야 할 때 →
operate/metrics-design - 에이전트 제품을 외부에 출시할 때 신뢰 구축 시퀀스를 설계해야 할 때 →
architect/strategy - 빌드 시점 PreToolUse 차단 (PRD/spec 파일 작성을 게이트 미통과 시 막기) →
hooks/gate_guard.py(hplan plugin). 이 skill의 hitl은 agent 런타임 — 시점이 다름.
Boundary Checks
- 설계 vs 운영: HITL은 "어디에 인간이 개입할지를 설계"하는 것이지, 실제로 인간을 배치하거나 모니터링 대시보드를 만드는 것은 아님 — 구현은 팀이 담당
- 모든 작업에 필수: HITL은 선택이 아니라 필수 — 완전 자율 에이전트(Level 5)는 극히 제한적인 경우에만 정당화됨 (낮은 오류 영향도 + 높은 가역성)
Human-in-the-Loop Design
에이전트의 가장 위험한 기본값: "전부 자동화하자"
완전 자율 에이전트는 이론적으로 매력적이지만, 현실에서는:
- 할루시네이션이 조용히 실행됨 → 잘못된 결정이 누적
- 에러가 발생해도 아무도 모름 → 피해가 증폭
- 사용자 신뢰 상실 → 에이전트 전체를 불신
Human-in-the-Loop(HITL)은 어디에 인간 판단을 넣을지 의도적으로 설계하는 것입니다.
자동화 스펙트럼 (5단계)
모든 에이전트 작업은 이 스펙트럼 위에 놓입니다:
Level 1: Manual — 에이전트가 정보 제공, 인간이 모든 판단 + 실행
Level 2: Suggest — 에이전트가 추천, 인간이 승인 후 실행
Level 3: Act-and-Report — 에이전트가 실행 후 결과 보고, 인간이 검토
Level 4: Act-and-Escalate — 에이전트가 실행, 이상 시에만 인간 개입
Level 5: Full Autonomous — 에이전트가 판단 + 실행 + 모니터링 전부
⚠️ Level 5는 에이전트 오류의 영향이 극히 낮은 경우에만 적용. 대부분의 에이전트는 Level 2~4가 적합합니다.
개입 지점 결정 매트릭스
작업별로 자동화 레벨을 결정하는 2축 매트릭스:
오류 영향도
낮음 → 높음
가 높음 │ Level 4 │ Level 2 │
역 │ (자동+ │ (인간 │
성 │ 이상 │ 승인 │
│ 감지) │ 필수) │
낮음 │ Level 5 │ Level 3 │
│ (완전 │ (실행후 │
│ 자동) │ 보고) │
What ships with it
5 files 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.
- 8d ago First seen · 311 lines · 58 tokens per session scan A ffa987c66fc8
hitl is a skill published in the GitHub repository kimsanguine/hplan (2 stars, last pushed 22d ago), licensed MIT. It adds 58 tokens to every session and 3,718 once invoked, about $0.0003 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
codex-setup
Initialize sd0x-dev-flow infrastructure for Codex CLI and other non-Claude agents. Generates AGENTS.md, installs the commit-msg hook, copies runner scripts. The pre-push gate is opt-in via --with-push-gate. Use when setting up a new project or after updating skills.
smart-rebase
Smart partial rebase for squash-merge repositories. Auto-detect which commits to keep/drop when base branch was squash-merged into target. Use when: user says 'rebase', 'partial rebase', 'base already merged', 'smart rebase', or /smart-rebase. Not for: simple git rebase (the developer runs it — Claude never executes…
recap-doc
Post-development recap document generator. Use when: AI/Codex has implemented a feature and the user needs a guided walkthrough of what changed and why, with blind-spot detection and anticipated questions. Not for: Q&A follow-up (use /recap-ask), technical share-out for teammates (use /tech-brief), or generic code…
runbook
Generate and update feature release runbooks from existing docs and codebase. Use when: creating operational runbook, release handbook, deployment checklist, pre-release preparation. Not for: incident response (v2), code review (use codex-code-review), architecture design (use architecture).
test-review
Test coverage review via Codex exec. Use when: reviewing test sufficiency, identifying coverage gaps, test quality audit. Not for: generating tests (use codex-test-gen), code review (use codex-code-review). Output: coverage analysis + gap report.
debug
Interactive debugging workflow with hypothesis-driven probe loop. Use when: unknown bugs, script errors, silent failures, troubleshooting. Not for: known bugs (use bug-fix), GitHub issue analysis (use issue-analyze), code understanding (use code-explore). Output: debug report with probe journal + root cause + fix.