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 yd-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/yd-memory-factcheck)<a href="https://agentmods.dev/skills/leeyudok/doksam-skills/yd-memory-factcheck"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/yd-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/yd-memory-factcheck"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/yd-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 | $0.00147 | $0.03466 |
| Opus 5.5 | $0.00059 | $0.01386 |
| Sonnet 5.5 | $0.00029 | $0.00693 |
| Haiku 4.5 | $0.00015 | $0.00347 |
Grade A, and why
yd-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 20d 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 — 169 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, 레포에 커밋한다) - 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.
사전 점검 스크립트
인벤토리 단계에서 아래 스크립트를 한 번 돌리면 구조 문제와 단언 후보가 나온다.
python3 <스킬경로>/scripts/memory_audit.py <메모리디렉터리> --repo <레포루트>
- 구조 문제는 다섯 가지다. 인덱스가 가리키는 파일 없음, 인덱스에 빠진 파일, 깨진 frontmatter 가 있다. 없는 메모리를 가리키는
[[링크]]와 겹치는name도 센다. 하나라도 있으면 exit 1 이다. type은 최상위에 있어도metadata.type아래에 있어도 인정한다. 실제 메모리는 후자로 저장되는 경우가 많다.- 이 스크립트는 파일을 만들거나 고치거나 지우지 않는다. 교정과 아카이브는 아래 절차대로 사람이 승인한 뒤에 한다.
- 파일 경로·함수 이름·이슈 번호를 단언 후보로 뽑아
--repo의 파일시스템과 대조한다. 코드블록 안의 글과 glob·URL·옵션은 후보에서 뺀다. - 원본에 닿지 못한 단언은 unverified 로 나온다. 이슈 번호는 트래커를 조회하지 않으므로 항상 unverified 다. 단언이 하나도 없는 메모리도 fresh 가 아니다.
- 메모리 디렉터리나
--repo경로가 없으면 exit 2 로 끝난다. - 이것은 후보를 좁히는 용도다. 어느 단언이 행동을 바꾸는지 고르고 원본과 맞춰 보는 일은 여전히 에이전트의 몫이다.
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".
What ships with it
7 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.
- 20d ago First seen · 169 lines · 147 tokens per session scan A 66ef8be1c6a7
yd-memory-factcheck is a skill published in the GitHub repository LeeYudok/doksam-skills (14 stars, last pushed 7d ago), licensed MIT. It adds 147 tokens to every session and 3,466 once invoked, about $0.0006 per session on Opus 5.5. 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 2026-10-05.
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.
agent-memory-discipline
Rules for when an agent should recall from long-term memory before acting and when it should save decisions, corrections and failures afterwards. Works with any memory backend.
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.