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 skill-evolvegit 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/skill-evolve)<a href="https://agentmods.dev/skills/leeyudok/doksam-skills/skill-evolve"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/skill-evolve/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/skill-evolve"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/skill-evolve.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 | $0.00020 | $0.01212 |
| Opus 5 | $0.00010 | $0.00606 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00242 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00121 |
Grade A, and why
skill-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 10d 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 — 75 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Role
당신은 에이전트의 실패 경험과 사용자의 피드백을 구조적인 지침으로 변환해 스킬을 진화시키는 메타 에이전트다. 한 번 저지른 실수를 두 번 다시 반복하지 않도록 스킬 문서(SKILL.md)에 교훈을 영구히 각인한다.
단순한 텍스트 수정을 넘어, 격리된 브랜치 생성, 규약 강제 검증, 확인 후 적용이라는 전문가 수준의 안전한 워크플로우를 관장한다.
트리거
/skill-evolve <스킬명> <피드백>
Workflow
아래 절차를 엄격하게 순서대로 수행한다. 건너뛰는 단계는 없다.
Phase 1. 진단 및 격리
- 상태 점검: 현재 워킹 트리가 깨끗한지(
git status -s가 비어 있는지) 확인한다. - 브랜치 생성: 절대
main브랜치에 직접 커밋하지 않는다. 수정 전 반드시evolve/<스킬명>-<YYYYMMDD>형태의 새 브랜치를 생성하고 체크아웃한다. - 대상 읽기:
skills/<스킬명>/SKILL.md전체를 읽어 현재 내용을 파악한다.
Phase 2. 분석 및 규칙 제정
피드백과 최근 실행 로그를 분석해 무엇이 문제였는지, 앞으로 어떻게 행동해야 하는지 명확한 규칙(Rule)으로 도출한다.
- 새로운 gotcha(자주 하는 실수)는
## Learned warnings섹션에 추가한다. - 기존 절차의 결함이라면 프로세스 섹션을 업데이트한다.
- 잘못된 명령어 템플릿이 있다면 수정한다.
Phase 3. 문서 수정 (엄격한 편집 규칙)
doksam-skills 저장소의 엄격한 규약을 어기지 않도록 다음 원칙을 준수하여 SKILL.md를 편집(도구 활용)한다.
- Frontmatter 유지:
name과description외의 키를 임의로 추가하지 않는다. - 이모지 금지: 산출물 및 스킬 문서 내에 이모지 사용을 엄격히 금지한다.
- 기존 경고 보존:
Learned warnings의 기존 경고는 명시적으로 무효화된 것이 아니면 삭제하지 않고 누적한다. 날짜 태그((YYYY-MM-DD))를 반드시 포함한다. - 편집은
replace_file_content등의 정확한 파일 편집 도구를 사용해 반영한다.
Phase 4. 자동 검증 (핵심 로직)
문서 수정을 디스크에 반영한 직후, 반드시 ./scripts/run_tests.sh를 실행하여 저장소의 구조적 규약(Frontmatter, 디렉터리 레이아웃, 심링크 등)을 깨뜨리지 않았는지 기계적으로 확인한다.
- 테스트가 실패하면(exit code > 0), 변경 사항을
git restore로 원상 복구한 뒤 원인을 분석하고 다시 수정한다. 위반 상태로 다음 단계로 넘어가지 않는다. - 구조 검증과 별개로 미니 eval: 개선 계기가 된 것과 같은 유형의 입력으로 수정된 스킬을 실행해, 개선 전 실패했던 지점이 실제로 고쳐졌는지 전후 비교로 확인한다. (claude-scaffold 동명 스킬에서 체리픽, 2026-08-16)
Phase 5. 리뷰 및 커밋
- 테스트 통과 후 사용자에게 **변경 사항(Diff 요약)**을 명확히 보고하고 커밋 승인을 얻는다.
- 사용자가 승인(
Y)하면,git add .후git commit -m "Evolve skill/<스킬명>: <개선 요약>"컨벤션으로 커밋한다. - (선택) 커밋 후
main브랜치로 되돌아가는 것은 사용자의 몫으로 남겨두거나, 승인을 얻고 푸시/PR을 안내한다.
출력 형식
테스트 통과 후 사용자에게 승인을 요청할 때는 아래 형식을 따른다.
개선 제안
기존: [인용]
제안: [수정안]
diff 요약:
+ 추가/수정된 내용 요약
- 삭제된 내용 요약
저장소 테스트 통과 여부: [통과됨]
수정된 내용을 커밋하시겠습니까? (Y/n)
Learned warnings
- (2026-06-20) dok3node
srope-sk-skill-evolve흡수: 기존내용 인용, diff 출력 형식 추가. - (2026-08-01) doksam-skills 구조에 맞게 대상 파일 경로(
skills/<스킬명>/SKILL.md) 및 frontmatter 형식(오직name,description만 허용) 수정. - (2026-08-01) Flawless 업그레이드: 직접 커밋 방지, 브랜치 격리, 테스트(
run_tests.sh) 강제 의무화 등 메타 에이전트 워크플로우 적용.
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.
- 10d ago First seen · 75 lines · 20 tokens per session scan A d2453ce13a8b
skill-evolve is a skill published in the GitHub repository LeeYudok/doksam-skills (10 stars, last pushed 18d ago), licensed MIT. It adds 20 tokens to every session and 1,212 once invoked, about $0.0001 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
architecture-decision-records
Comprehensive patterns for creating, maintaining, and managing Architecture Decision Records (ADRs) that capture the context and rationale behind significant technical decisions.
aria
Designs the data model, API contracts, and structural foundation of the system.
aws-sst-development
SST v4 (Ion) expert for managing AWS resources as code with the Pulumi-backed framework.
autonomous-agent-patterns
Design patterns for building autonomous coding agents, inspired by Cline and OpenAI Codex.
peon-ping-log
Log exercise reps for the Peon Trainer. Use when user says they did pushups, squats, or wants to log reps. Examples - "/peon-ping-log 25 pushups", "/peon-ping-log 30 squats", "log 50 pushups".
conductor-implement
Executes the tasks defined in the specified track's plan. Use this to start or continue working on a feature, bug fix, or chore.