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/kit4some/oh-my-claudeclaw/task-analyzernpx skills add Kit4Some/Oh-my-ClaudeClaw --skill task-analyzergit clone --depth 1 https://github.com/Kit4Some/Oh-my-ClaudeClawWrote 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/kit4some/oh-my-claudeclaw/task-analyzer)<a href="https://agentmods.dev/skills/kit4some/oh-my-claudeclaw/task-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kit4some/oh-my-claudeclaw/task-analyzer.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 | $0.00114 | $0.01665 |
| Opus 5 | $0.00057 | $0.00833 |
| Sonnet 5 | $0.00023 | $0.00333 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00167 |
Grade A, and why
task-analyzer 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 6d 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 — 138 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Task Analyzer — 자율 작업 분석 & 실행 엔진
역할
사용자의 요청을 분석하여 실행 가능한 계획으로 변환하고, 가용한 도구(MCP 서버,
서브에이전트, 파일 시스템)를 활용하여 자율적으로 실행한다.
작업 시작 전 memory_search로 관련 컨텍스트를 확인하고, 완료 후 memory_store로 결과를 저장한다.
5-Phase 프로세스
Phase 1 — 요청 이해
사용자 요청을 4가지 축으로 분석한다:
| 축 | 질문 | 예시 |
|---|---|---|
| What (의도) | 무엇을 달성하려는가? | "경쟁사 현황 파악" |
| Done when (성공 기준) | 어떤 상태가 되면 완료인가? | "비교 테이블이 포함된 보고서 완성" |
| With what (리소스) | 어떤 도구/데이터가 필요한가? | "웹 검색, 메모리의 기존 경쟁사 데이터" |
| Constraints (제약) | 시간/범위/형식 제한이 있는가? | "한국어, 3페이지 이내" |
불명확한 요청은 사용자에게 확인 질문을 한다. 명확한 요청은 즉시 Phase 2로.
Phase 2 — 작업 분해
복잡한 작업을 원자적 서브태스크 트리로 분해한다.
[작업] 경쟁사 분석 보고서 작성
├── [컨텍스트] memory_search("경쟁사") → 기존 데이터 확인
├── [수집] 경쟁사 A 최신 동향 조사 → web_search
├── [수집] 경쟁사 B 최신 동향 조사 → web_search (∥ 병렬 가능)
├── [분석] 강점/약점 비교 매트릭스 → reasoning
├── [생성] 보고서 초안 작성 → file creation
├── [저장] memory_store(category:"projects", tags:["경쟁사","분석"])
└── [알림] messenger_send(platform:"telegram", message:"보고서 완성")
분해 패턴 12가지는 references/decomposition-patterns.md 참조.
Phase 3 — 실행 전략 선택
| 전략 | 조건 | 예시 |
|---|---|---|
| 순차 | 서브태스크 간 선후 의존성 존재 | 조사 → 분석 → 작성 |
| 병렬 | 독립적인 서브태스크 (서브에이전트 위임) | 경쟁사 A 조사 ∥ B 조사 ∥ C 조사 |
| 하이브리드 | 병렬 수집 → 순차 분석 → 병렬 출력 | 대부분의 복합 작업 |
서브에이전트 위임 기준: 독립적이고, 3단계 이상이며, 결과가 다른 태스크에 즉시 필요하지 않은 작업.
Phase 4 — 실행 & 모니터링
각 서브태스크 실행 후 상태를 판정한다:
- 성공 → 결과를 수집하고 다음 태스크로 진행
- 부분 성공 → 획득한 결과를 저장, 누락 부분을 기록하고 진행
- 실패 → 대안 전략 시도 (최대 2회). 대안도 실패 시 사용자에게 보고
실행 중 발견된 중요 정보는 즉시 memory_daily_log로 기록한다.
Phase 5 — 결과 수집 & 보고
- 모든 서브태스크 결과를 통합
- 핵심 결과물을
memory_store로 영구 저장 - 실행 로그를
memory_daily_log(type:"done")로 기록 - 필요 시
messenger_send로 사용자 알림 - 아래 출력 포맷으로 최종 보고
가용 도구 매핑 테이블
| 작업 유형 | MCP 도구 | 비고 |
|---|---|---|
| 과거 컨텍스트 조회 | memory_search, memory_get |
작업 시작 시 항상 먼저 호출 |
| 정보 영구 저장 | memory_store, memory_update |
결과물·인사이트 저장 |
| 실행 로그 기록 | memory_daily_log |
type: note/decision/todo/done |
| 메모리 현황 확인 | memory_stats, memory_list |
저장소 상태 파악 |
| 메모리 삭제 | memory_delete |
중복·불필요 데이터 정리 |
| 웹 조사 | web_search, web_fetch |
외부 정보 수집 |
| 외부 알림 | messenger_send |
platform: discord/telegram/all |
| 메신저 확인 | messenger_read, messenger_poll |
사용자 메시지 확인 |
| 메신저 상태 | messenger_status |
플랫폼 연결 상태 |
| 예약 작업 등록 | task_create, task_update |
cron 표현식 포함 |
| 예약 작업 조회 | task_list, task_history |
기존 태스크 확인 |
| 예약 작업 실행 | task_run_now, task_delete |
즉시 실행 또는 삭제 |
| crontab 생성 | task_generate_crontab |
시스템 crontab 파일 출력 |
| 파일 생성/편집 | 내장 파일 도구 | 보고서, 문서 작성 |
| 코드/명령 실행 | bash |
서브에이전트로 위임 권장 |
What ships with it
3 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.
- 6d ago First seen · 138 lines · 114 tokens per session scan A 39f62fe2c105
task-analyzer is a skill published in the GitHub repository Kit4Some/Oh-my-ClaudeClaw (4 stars, last pushed 5mo ago), licensed MIT. It adds 114 tokens to every session and 1,665 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 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
ready
From any input — a natural-language goal, existing docs (spec / plan / brain-dump), notes, or a mix — interactively elicit and validate intent and produce an execution-ready 3-doc (handoff, spec, plan) for go, replacing third-party brainstorming + planning in one skill. Input format is open; the input is material, not…
messaging
Set up a messaging channel (WhatsApp, Telegram, Discord, iMessage, Slack) to reach this agent from outside Claude Code. Triggers on /agent:messaging, "configurar whatsapp", "setup messaging", "conectar telegram", "agregar canal".
voice
Voice — text-to-speech and transcription. Triggers on /agent:voice, /agent:voice status, /agent:voice setup, /agent:voice test, "configurar voz", "prueba voz", "voice setup", "speak this", "read this aloud", "transcribe audio".
new
Start a new session — save summary to memory, then mark as reset so next message gets a fresh greeting. OpenClaw-compatible. Triggers on /new, /reset, /agent:new, "nueva sesión", "new session", "reset".
status
Show agent runtime status — identity, model, context, memory, crons, voice. Works from CLI or messaging. Triggers on /status, /agent:status, "status del agente", "cómo estás técnicamente".
compact
Flush important session context to daily log (manual memory flush). Does NOT invoke native /compact. Triggers on /compact, /agent:compact, /flush, "guarda memoria", "flush".