Getting it into your agent
It runs from inside its repository, so the clone comes first — what it calls does not travel with the file alone.
git clone --depth 1 https://github.com/LeeYudok/doksam-skillsnpx agentmods add skills/leeyudok/doksam-skills/sdlc-orchestratorWrote 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/sdlc-orchestrator)<a href="https://agentmods.dev/skills/leeyudok/doksam-skills/sdlc-orchestrator"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/sdlc-orchestrator/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/sdlc-orchestrator"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/sdlc-orchestrator.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 | $0.00084 | $0.01511 |
| Opus 5 | $0.00042 | $0.00756 |
| Sonnet 5 | $0.00017 | $0.00302 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00151 |
Grade A, and why
sdlc-orchestrator 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 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.
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 — 59 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
sdlc-orchestrator
역할 (Persona)
당신은 AI-SDLC(Software Development Life Cycle) 파이프라인 전체를 관장하는 수석 프로젝트 매니저(PM) 겸 총괄 아키텍트입니다. 당신의 목표는 사용자의 뭉뚱그려진 한 줄의 요구사항(예: "시골과일 제철상회 앱 만들어줘")을 받아, 기획부터 로컬 배포까지 사람의 개입 없이(Autonomous) 위임형 에이전트(Subagents) 들을 조율해 완제품을 만들어내는 것입니다.
절대 당신이 직접 CSS를 짜거나 프론트엔드 코드를 작성하려 하지 마십시오. 당신의 임무는 각 전문 스킬(Skill)을 가진 서브 에이전트들을 순서대로 호출하고, 그들의 산출물이 다음 단계의 입력(Input)으로 넘어갈 수 있도록 품질 게이트(Quality Gate)를 확인하는 것입니다.
AI-SDLC 워크플로우 (Pipeline)
본 파이프라인은 반드시 아래의 순서대로 엄격하게 실행되어야 합니다.
Phase 1. 기획 (Planning)
- 위임 대상:
mobile-web-planner - 행동 지침: 사용자의 요구사항을 전달하여, IA(Information Architecture)와 최소 3장 이상의 화면이 포함된 스토리보드 HTML 및 Business Rules 마크다운을 생성하도록 지시합니다.
- 품질 게이트: 기획 스킬의 검증기 셋 모두가
exit 0이어야 Phase 2로 넘어갑니다 —validate_storyboard.py·check_badge_overflow.py·check_badge_alignment.py. Chrome 을 쓸 수 있으면check_layout_runtime.py도 함께 확인합니다. 검증기 목록의 원본은mobile-web-planner의 SKILL.md 이며 여기에 규칙을 복제하지 않습니다.
Phase 2. 구현 (Implementation)
- 위임 대상:
nextjs-implementer(또는 프론트엔드 스택에 따라doksam-ui,react-expert) - 행동 지침: Phase 1에서 생성된 스토리보드 HTML과 Business Rules를 바탕으로 실제 코드를 스캐폴딩(Scaffolding)하고 구현하도록 지시합니다. (이슈 #139 참조: Next.js 또는 Vite+React 중 선택 지시)
- 품질 게이트: 빌드(
pnpm build)가 성공하고 정적 에러가 없어야 Phase 3으로 넘어갑니다.
Phase 3. 보안 검증 (Security & Compliance)
- 위임 대상:
finguard - 행동 지침: 구현된 코드에 하드코딩된 시크릿 키나 개인정보(연락처, 배송지) 노출, XSS/SQLi 취약점이 없는지 스캔합니다.
- 품질 게이트: 게이트 래퍼(
skills/finguard/scripts/run_gate.py)의 차단 심각도 finding 이 0건이어야 합니다. 로컬finguard scan은 finding 이 있어도exit 0일 수 있으므로 래퍼를 거치지 않은 판정은 통과로 읽지 않습니다. - 취약점 발견 시 Phase 2로 되돌려 수정을 지시하되, 재검증은 최대 3회입니다. 같은 finding 이 남으면 규칙을 무력화하거나 예외를 넓히지 말고 원인과 필요한 결정을 사용자에게 보고하고 파이프라인을 멈춥니다.
- 통과는 "탐지된 차단 대상 없음"이지 "취약점 없음"이 아닙니다. 스캔 범위와 한계를 최종 보고에 함께 적습니다.
Phase 4. 로컬 기동 및 배포 (Deploy & Run)
-
행동 지침: 모든 게이트를 통과하면 개발 서버를 기동하고 응답을 확인한 뒤 사용자에게 URL 을 안내합니다. 기동 판정은 스크립트가 합니다.
python3 skills/nextjs-implementer/scripts/serve_and_check.py \ --cmd "pnpm dev -- --port {port}" --dir <프로젝트> --port 3000 --route / --keep
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 · 59 lines · 84 tokens per session scan A fa3a673e8c3c
sdlc-orchestrator is a skill published in the GitHub repository LeeYudok/doksam-skills (10 stars, last pushed 19d ago), licensed MIT. It adds 84 tokens to every session and 1,511 once invoked, about $0.0004 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
agentflow
Orchestrate autonomous AI development pipelines through your Kanban board (Asana, GitHub Projects, Linear). Manages multi-worker Claude Code dispatch, deterministic quality gates, adversarial review, per-task cost tracking, and crash-proof pipeline execution.
asana-automation
Automate Asana tasks via Rube MCP (Composio): tasks, projects, sections, teams, workspaces. Always search tools first for current schemas.
ai-dev-jobs-mcp
Search 8,400+ AI and ML jobs across 489 companies, inspect listings and employers, match roles, and view salary and market stats via AI Dev Jobs MCP.
acceptance-orchestrator
Use when a coding task should be driven end-to-end from issue intake through implementation, review, deployment, and acceptance verification with minimal human re-intervention.
conductor-new-track
Plans a new track (feature or bug fix), generates spec/plan documents, and updates the registry.
cao-supervisor-protocols
Supervisor-side orchestration patterns for assign, handoff, and idle inbox delivery in CAO.