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 agentmods add skills/kirssuryu/venom/evolvenpx skills add KirSsuRyu/venom --skill evolvegit clone --depth 1 https://github.com/KirSsuRyu/venomWrote 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/kirssuryu/venom/evolve)<a href="https://agentmods.dev/skills/kirssuryu/venom/evolve"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kirssuryu/venom/evolve.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 | $0.00093 | $0.01690 |
| Opus 5 | $0.00046 | $0.00845 |
| Sonnet 5 | $0.00019 | $0.00338 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00169 |
Grade A, and why
evolve 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 4d 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 — 173 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
진화 스킬 — Venom의 자기 성장 엔진
이 스킬은 Venom을 살아있게 만드는 핵심이다. 프로젝트에서 일하면서 발견한 것을 규칙·스킬·hook·메모리로 응결시킨다.
트리거
- 같은 태그의 실수가
mistakes.md에 2회 이상 기록됨 - 같은 패턴의 코드를 3회 이상 작성함
- 사용자가 관례를 교정해 줌 ("항상 이렇게 해", "그렇게 하면 안 돼")
- 프로젝트 구조가 변경됨 (새 모듈, 새 의존성, 빌드 명령 변경)
- 사용자가 명시적으로 진화를 요청함
진화 유형 판단
무엇을 진화시킬지 판단하는 기준:
| 상황 | 진화 대상 | 이유 |
|---|---|---|
| 같은 실수 반복 | 규칙 강화 또는 hook 신규 | 조언으로 안 되면 강제로 |
| 같은 작업 반복 | 스킬 추출 | 절차를 한 번에 따를 수 있도록 |
| 비자명한 사실 발견 | 메모리 기록 | 다음 세션에 전달 |
| 관례 교정 | 규칙 추가 | 영구적 행동 변경 |
| 아키텍처 결정 | 메모리 ADR | 왜 그렇게 했는지 기록 |
| 위험 행동 감지 | hook 추가 | 결정적으로 차단 |
| 빌드/테스트 변경 | 규칙 + 스킬 갱신 | 도구 명령 최신화 |
절차
1. 분석 — 무엇이 진화를 요구하는가
a) 트리거 원인을 한 줄로 적는다
b) 기존 규칙/스킬/hook 중 관련된 것이 있는지 확인한다
c) 새로 만들지, 기존을 보강할지 결정한다
- 원칙: 기존 파일 보강 > 새 파일 생성
2. 기존 파일 보강 (기존 것이 있을 때)
a) 대상 파일을 읽는다
b) 추가할 내용을 정한다
c) Edit으로 추가한다
d) 변경 이유를 lessons.md 또는 decisions.md에 기록한다
3. 새 규칙 생성
a) 배치 위치 결정:
- 기존 규칙 파일 보강 가능 → 기존 파일에 추가 (최우선)
- 새 파일이 필요 → .claude/rules/evolved/<이름>.md
(기존 00-55 번호 prefix 파일은 flat 유지, 진화 생성분은 evolved/)
b) 규칙 파일 작성:
- 제목: # <규칙 영역>
- 섹션별로 *무엇을* *왜* 해야 하는지 명시
- 예제 포함 (좋은 예 vs 나쁜 예)
c) CLAUDE.md의 부록 테이블에 등재한다
d) decisions.md에 ADR로 남긴다
4. 새 스킬 생성
a) .claude/skills/evolved/<이름>/SKILL.md 생성
(기존 기반 스킬은 skills/<name>/ 유지, 진화 생성분은 evolved/ 아래)
b) 형식:
---
name: <kebab-case-이름>
description: <트리거 조건, 한 줄>
---
# <제목>
<왜 필요한가>
## 절차
1. ...
## 안티 패턴
- ...
c) 실제 상황에 적용해본다 (머릿속 시뮬레이션이라도)
5. 새 hook 생성
a) .claude/hooks/evolved/<이름>.sh 작성
- #!/usr/bin/env bash
- set -euo pipefail
- stdin에서 JSON 읽기
- 차단 시 JSON 출력, 통과 시 exit 0
(기존 기반 훅 flat 파일은 그대로 유지, 진화 생성분은 evolved/ 아래)
b) bash -n 문법 검증
c) chmod +x 부여
d) settings.json의 적절한 이벤트에 등록
예: "$CLAUDE_PROJECT_DIR"/.claude/hooks/evolved/<이름>.sh
e) JSON 유효성 검증:
python3 -c "import json; json.load(open('.claude/settings.json'))"
f) 대표 입력으로 스모크 테스트:
echo '{"tool_name":"Bash","tool_input":{"command":"<테스트명령>"}}' \
| bash .claude/hooks/evolved/<이름>.sh
g) decisions.md에 ADR로 남김
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.
- 4d ago First seen · 173 lines · 93 tokens per session scan A de70487529ca
evolve is a skill published in the GitHub repository KirSsuRyu/venom (5 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 93 tokens to every session and 1,690 once invoked, about $0.0005 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
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
brainstorming
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
auto-perf-optimize
Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.
chat-perf
Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…