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 LeeYudok/doksam-skills --skill memory-factcheckgit clone --depth 1 https://github.com/LeeYudok/doksam-skillsWrote 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/leeyudok/doksam-skills/memory-factcheck)<a href="https://agentmods.dev/skills/leeyudok/doksam-skills/memory-factcheck"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/memory-factcheck/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/leeyudok/doksam-skills/memory-factcheck"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/memory-factcheck.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 | $0.00146 | $0.02982 |
| Opus 5 | $0.00073 | $0.01491 |
| Sonnet 5 | $0.00029 | $0.00596 |
| Haiku 4.5 | $0.00015 | $0.00298 |
Grade A, and why
memory-factcheck scanned grade A with 1 finding 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 12d 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.
Makes network callslowCapability
Not a fault in itself. Listed so you know the mod talks to something, and to what.
| 2 | **경로/URL** (스크립트 위치, 배포 경로, 엔드포인트) | `ls`, `test -f`, `curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}'` | How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 150 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Memory Fact-Check (메모리 사실 검증)
메모리는 부패한다. 기록할 당시 참이었던 사실도 코드·스키마·인프라가 움직이면 거짓이 된다. 낡은 메모리는 없는 메모리보다 나쁘다 — 에이전트가 그것을 읽고 자신 있게 틀린 행동을 하기 때문이다.
이 스킬은 구조적 청소 작업이 아니다. 고아 파일, 중복 항목, 인덱스 비대, 깨진 내부 링크 — 그런 점검은 메모리 파일끼리 서로 비교한다. 이 스킬은 각 메모리를 그것이 서술하는 세계와 비교한다: 코드, 데이터베이스, 이슈 트래커, 파일시스템. 형식이 완벽하고 인덱스도 정확하고 최근에 수정된 메모리라도 내용은 완전히 거짓일 수 있다.
자동 삭제는 금지다. 무엇이 죽었는지는 원본 대조로만 판별할 수 있고, 장애 교훈 하나를 잃는 비용은 크다. 그래서 반자동이다: 교정은 자유롭게, 아카이브는 승인 후에만, 삭제는 절대 하지 않는다.
1. 위치 파악과 인벤토리
메모리 집합을 찾는다. 흔한 위치, 우선순위 순:
- 프로젝트 에이전트 지침(
AGENTS.md/CLAUDE.md)이 선언한 경로 — 예: "메모리 SSOT 는.claude/memory/". 선언된 경로가 모든 기본값에 우선한다. - 레포 안의
.claude/memory/(팀 공유, 커밋됨) - 호스트의 프로젝트별 메모리 디렉터리 (예:
~/.claude/projects/<slug>/memory/)
파일마다 frontmatter(name/description/type)와 최종 수정일을 수집한다
(커밋된 메모리는 git log -1 --format=%cs -- <file>, 아니면 stat). 인덱스
파일(MEMORY.md)이 있으면 기록해 둔다 — 그것도 감사 대상이지만, 인덱스이지
메모리가 아니다.
개인 파일은 범위 밖이다 — 프로젝트가 개인용으로 표시한 것(user_*.md 등)은
소유자의 것이다. 건드리지 않는다.
다수 파일 읽기: 메모리 50개를 한 번에 컨텍스트에 쏟아부으면 툴 출력 상한을
넘기고 예산을 낭비한다. ########## <파일명> 헤더를 붙여 스크래치 파일 하나로
이어 붙인 뒤 페이지 단위로 읽는다. 대충 훑지 않는다 — 낡은 단언은 대개 멀쩡한
문단 안의 한 구절이다.
2. 핵심 단언 추출
파일마다 에이전트의 행동을 바꾸는 단언(load-bearing claim) 1–3개를 고른다. 서술·근거·배경은 무시한다; 메모리의 낡음은 행동 가능한 단언의 낡음만큼이다.
핵심 단언의 형태: "X 는 경로 P 에 있다" · "테이블 T 는 N 행이다" · "이슈 #N 은 아직 열려 있다" · "기능 F 는 아직 없다" · "라이브러리 L 은 설치돼 있지 않다" · "이 수정은 아직 대기 중이다" · "검증하려면 명령 C 를 실행한다".
3. 원본(source of truth) 대조 검증
비용 낮고 수확 큰 것부터 진행한다. 실전에서는 아래 순위가 성립한다: 이슈 상태는 API 호출 한 번이면서 낡은 단언의 가장 큰 몫을 잡아낸다 — 메모리는 작업 도중에 기록되고, 작업이 끝나도 아무도 돌아와 메모리를 고치지 않기 때문이다.
| 순서 | 단언 유형 | 검증 방법 |
|---|---|---|
| 1 | 이슈/PR 상태 ("#N 열림", "#N 대기 중", "결정 보류") | forge CLI/API — gh issue view N --json state / glab api projects/<enc>/issues/N. 루프 하나로 일괄 처리 |
| 2 | 경로/URL (스크립트 위치, 배포 경로, 엔드포인트) | ls, test -f, curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' |
| 3 | 코드 (파일/클래스/설정의 존재, 특정 동작) | 현재 트리를 grep/Read — 원본은 코드이지 메모리가 아니다 |
| 4 | 데이터/스키마 (테이블, 컬럼, 행 수) | 프로젝트 DB 도구로 읽기 전용 쿼리. 카탈로그 추정치 우선(pg_class.reltuples, information_schema.columns), 정확한 count(*) 는 추정치 자체가 쟁점일 때만 |
| 5 | 런타임/호스트 (cron 작업, 서비스, 로그) | ssh <host> 'ls …; crontab -l; tail <log>' — 작업의 마지막 로그 한 줄이 단언의 시점을 정확히 찍어 준다 |
What ships with it
4 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.
- 12d ago First seen · 150 lines · 146 tokens per session scan A 7d92cc69f204
memory-factcheck is a skill published in the GitHub repository LeeYudok/doksam-skills (10 stars, last pushed 20d ago), licensed MIT. It adds 146 tokens to every session and 2,982 once invoked, about $0.0007 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 1 finding (makes network calls). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
context-engineering
Optimizes agent context setup. Use when starting a new session, when agent output quality degrades, when switching between tasks, or when you need to configure rules files and context for a project.
antigravity-skill-orchestrator
A meta-skill that understands task requirements, dynamically selects appropriate skills, tracks successful skill combinations using agent-memory-mcp, and prevents skill overuse for simple tasks.
agent-memory-mcp
A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents (Architecture, Patterns, Decisions).
agent-memory
A hybrid memory system that provides persistent, searchable knowledge management for AI agents.
ai-agents-architect
Expert in designing and building autonomous AI agents. Masters tool use, memory systems, planning strategies, and multi-agent orchestration.
accint-solve
Route a goal through acc's scored-memory loop via accact(runtime="solve"); deliberate any returned brainframe and submit via continue.