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 leee880619-commits/ClaudeCode-Harness-Setup-Assistant --skill intent-clarifiergit clone --depth 1 https://github.com/leee880619-commits/ClaudeCode-Harness-Setup-AssistantWrote 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/leee880619-commits/claudecode-harness-setup-assistant/intent-clarifier)<a href="https://agentmods.dev/skills/leee880619-commits/claudecode-harness-setup-assistant/intent-clarifier"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leee880619-commits/claudecode-harness-setup-assistant/intent-clarifier/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/leee880619-commits/claudecode-harness-setup-assistant/intent-clarifier"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leee880619-commits/claudecode-harness-setup-assistant/intent-clarifier.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 | $0.00091 | $0.01942 |
| Opus 5 | $0.00046 | $0.00971 |
| Sonnet 5 | $0.00018 | $0.00388 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00194 |
Grade A, and why
intent-clarifier 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 — 115 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Intent Clarifier
사용자 요청을 첫 턴에 분해하여, 의사결정 분기와 맥락 공백을 찾아내고, AskUserQuestion 도구로 사용자에게 직접 질문한다. 충분한 맥락이 확보될 때까지 질문 루프를 돌린 뒤에만 다음 단계(리서치·계획·수정)로 넘어간다.
이 스킬을 호출해야 하는 요청 유형
- 새로운 기능·모듈·화면·서비스·파일 생성
- 포팅·마이그레이션·리라이트·대규모 리팩터링
- 아키텍처·라이브러리·프레임워크·배포 모델·의존성 선택이 필요한 요청
- 외부 리서치(Web/Context 검색, 문서 조사)를 수반할 가능성이 있는 요청
- 스코프가 모호한 요청: "X 도와줘", "Y 개선해줘", "Z 최적화", "뭔가 해줘"
- 사용자 요청에서 대명사(이/그/저, it/this) 가 가리키는 대상이 모호한 경우
호출하지 않아도 되는 요청 (자명한 단순 실행)
- 명시된 단일 파일의 명시적 편집: "이 함수의 이름을 Y 로 바꿔줘"
- 단순 정보 조회: "이 파일 보여줘", "이 로그 해석해줘"
- 결정론적 실행 명령: 테스트 실행, 빌드, git status, lint, format
- 이전 턴에서 이미 모든 맥락이 확보되었고 사용자가 "이어서 진행" 만 지시한 경우
면제 여부가 애매하면 호출하는 쪽을 기본으로 삼는다.
작업 절차
Step 1 — 요청 정제 (1~2문장으로 내면화)
사용자 문장을 그대로 따라 읽지 말고, 아래 3요소로 재구성한다:
- 목표(goal): 사용자가 궁극적으로 얻고 싶은 결과 1문장
- 대상(subject): 그 목표가 적용되는 대상(파일/모듈/서비스/프로젝트)
- 제약 단서(constraints, if any): 문장에 이미 담긴 제약·선호
재구성이 불가능하면 Step 2 로 건너뛰지 말고, Step 3 의 첫 질문으로 요청 자체 재확인 을 넣는다.
Step 2 — 의사결정 분기 열거
목표를 달성하는 경로에 존재하는 갈림길을 모두 꺼낸다. 각 분기에 대해 "사용자가 암묵적으로 A/B/C 중 하나를 가정했을 것" 이라고 지나치지 말고, 선택지를 명시적으로 나열한다. 최소 다음 카테고리를 점검:
- 결과물의 형태·배포 모델 — standalone / monorepo 통합 / 기존 파일에 병합 / 공개 여부
- 기존 자원과의 관계 — 임포트 / 복사 / 참조 / 대체 / 폐기 / 병행 유지
- 생명주기·유지보수 주체 — 장기 유지 / 실험적 / 특정 시점 폐기 예정 / 본인 / 팀
- 성공의 측정 기준 — "완료" 의 정의, 필수 수용 조건, 제외 조건
- 제약 — 기술 스택·언어·프레임워크·라이브러리·성능·보안·호환성·일정
- 대상 사용자·사용 시나리오 — 내부 도구 / 팀원 / 외부 개발자 / 최종 사용자
- 외부 리서치 수반 시 — 어떤 소스를 권위로 삼을지, 결과를 어느 수준에서 확정으로 볼지
Step 3 — 맥락 공백 식별
위 분기 중 다음 출처에 명시적 답이 이미 존재하는 항목은 제외한다:
- 사용자의 이번 메시지 문장
- 직전 대화 턴의 합의된 결정
- 프로젝트의
CLAUDE.md·README.md·docs/의 관련 문서
남은 미확인 분기 = 질문 대상. 최대 4개로 압축한다 (중요도 순). 4개를 넘으면 가장 상류·의존성 많은 분기를 우선.
Step 4 — 질문 실행
AskUserQuestion 도구를 사용한다. 텍스트로 질문을 나열하고 응답을 기다리지 않는다.
- 한 번의 호출에 4개 이내 질문
- 각 질문은
question(본문),header(12자 이내 헤더),options(2~4개 label + description),multiSelect(해당 시) 구조 - 권장 선택지가 있으면 첫 번째에
(권장)표기 - 옵션 간 트레이드오프를 description 에서 1줄로 설명 — "A: 간단하나 확장 어려움 / B: 구조 크지만 장기 유지 용이"
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 · 115 lines · 91 tokens per session scan A c71bdfd8680d
intent-clarifier is a skill published in the GitHub repository leee880619-commits/ClaudeCode-Harness-Setup-Assistant (2 stars, last pushed 2mo ago), licensed Apache-2.0. It adds 91 tokens to every session and 1,942 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.
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