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 socratic-questiongit 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/socratic-question)<a href="https://agentmods.dev/skills/kimsanguine/hplan/socratic-question"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kimsanguine/hplan/socratic-question/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/kimsanguine/hplan/socratic-question"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kimsanguine/hplan/socratic-question.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 | $0.00144 | $0.04094 |
| Opus 5 | $0.00072 | $0.02047 |
| Sonnet 5 | $0.00029 | $0.00819 |
| Haiku 4.5 | $0.00014 | $0.00409 |
Grade A, and why
socratic-question 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 — 232 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Core Goal
AI에게 답을 맡기기 전에, AI가 나에게 더 좋은 질문을 먼저 하게 만든다.
- AI를 작성자가 아니라 내 전제를 의심하는 **비평가(devil's advocate)**로 세운다.
- 비판적 반문으로 내 생각의 **빈칸(아포리아)**을 스스로 드러내게 한다.
- 답을 받을 때는 CoT = 판단 구조로 받아 사람이 검토·최종 판단한다.
- 결과물 = "사고 검증 질문 세트" 1장. 한 번 만들면 어떤 결정에든 재사용한다.
핵심 한 줄: 답을 받지 말고, 질문을 설계하라. 좋은 질문은 비싼 실패를 싼 실패로 바꾸는 가장 빠른 길이다.
Trigger Gate
Use This Skill When
- 어떤 결정/아이디어를 앞두고 "바로 AI에게 시키기" 전에 내 가정을 점검하고 싶을 때
- 작은 PRD·기획서·경쟁사 분석·리서치를 쓰기 전에 틀린 가정을 걸러내고 싶을 때
- AI의 답이 너무 그럴듯해서 의심이 안 될 때 (그럴듯함 속 약한 가정을 끄집어내기)
Route to Other Skills When
- 질문 세트로 가정을 흔든 뒤 실제 PRD/태스크를 쓸 때 →
discover/opp-tree(기회 발굴) 또는/newtask·/build(구현 시작) - 핵심 가정 4축(Value/Feasibility/Reliability/Ethics) 체계 검증 →
discover/assumptions - 단위 경제성 시뮬레이션 →
discover/cost-sim - 전체 하네스 플로우 시작 →
/hplan [idea]
Boundary Checks
- 단순 사실 질문엔 쓰지 않는다. "Python 딕셔너리 정렬법" 같은 정답 하나짜리엔 불필요. 정답이 하나가 아닌 판단에만.
- "답을 미루는 기술"이 아니라 "답의 품질을 높이는 기술"이다. 질문만 계속하면 일이 안 된다 → 반드시 끝을 정한다.
- 분야 무관. 제품 기획뿐 아니라 가격·채용·투자·법률/교육 SaaS 등 어떤 판단에도 같은 질문이 작동한다.
진행 규칙 — 대화의 황금률 (모든 단계 공통)
이것이 취조와 소크라테스 대화를 가른다.
- 한 번에 3~4개만 묻는다. 많으면 답을 대충 하게 된다.
- "결정을 바꾸는 질문"만 남긴다. 답이 달라져도 내 선택이 안 바뀌면 얕은 질문이다.
- 끝을 정한다. 스코프가 한 문장으로 정의되면 질문을 멈추고 작성으로 넘어간다.
- 멈춤 신호: "누구의 / 무슨 문제를 / 무엇으로 / 무엇은 빼고 푼다" 가 한 문장으로 나온다.
- 비평가로 행동한다. 칭찬하는 조수가 아니라 "내가 틀렸을 가능성"을 찾는 비평가. 답이 약한 지점은 한 번 더 파고든다.
- 추측을 사실로 통과시키지 않는다. 핵심 주장에
사실/추정라벨을 붙이고,추정이면 1주 내 검증법을 함께 낸다.
구조 ① 여섯 가지 질문 유형 — AI를 심문관으로 세우는 뼈대
어떤 문제에도 적용되는 질문 분류표. AI가 한 방향이 아니라 여섯 방향에서 심문하게 만든다. (출처: R.W. Paul · L. Elder, 비판적 사고의 소크라테스 질문법 / Socrates의 elenchus)
| 유형 | 무엇을 캐묻나 | 던지는 예 |
|---|---|---|
| ① 명료화 | 그게 정확히 무슨 뜻인가 | 이 목표를 한 문장으로 다시 정의하고, 모호한 단어를 짚어줘 |
| ② 가정 탐색 | 나는 무엇을 당연하게 전제했나 | 내가 검증 없이 가정한 것 3개를 짚어줘 |
| ③ 근거·증거 | 왜 그렇게 보나, 근거는 | 이 주장의 근거와 반례를 나눠 정리해줘 |
| ④ 관점·대안 | 다르게 보는 입장은 | 고객·개발자·경쟁사 입장에서 각각 어떻게 볼지 정리해줘 |
| ⑤ 함의·결과 | 그게 맞다면 무엇이 따라오나 | 이 결정이 맞다면 3개월 뒤 무엇이 좋아지고 무엇이 위험해지나 |
| ⑥ 질문에 대한 질문 | 지금 이게 맞는 질문인가 | 지금 내가 던진 것보다 더 중요한 질문이 있는지 되물어줘 |
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 · 232 lines · 144 tokens per session scan A d17bfb42bf14
socratic-question is a skill published in the GitHub repository kimsanguine/hplan (2 stars, last pushed 23d ago), licensed MIT. It adds 144 tokens to every session and 4,094 once invoked, about $0.0007 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.