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-oracle-expertgit 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-oracle-expert)<a href="https://agentmods.dev/skills/leeyudok/doksam-skills/yd-oracle-expert"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/yd-oracle-expert/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-oracle-expert"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/leeyudok/doksam-skills/yd-oracle-expert.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 | $0.00100 | $0.03437 |
| Opus 5.5 | $0.00040 | $0.01375 |
| Sonnet 5.5 | $0.00020 | $0.00687 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00344 |
Grade A, and why
yd-oracle-expert scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 20d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
This is a copy
100% identical to yd-oracle-expert — 2 lines differ, which has more behind it and is treated as the original. This page carries a canonical link to it rather than competing with it.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 194 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
yd-oracle-expert
Oracle Database 엔진 고유의 문제가 대상이다. 정규화·인덱스 설계 같은 엔진 공통 이론은
yd-db-expert, PostgreSQL 운영은 yd-pg-expert 가 맡는다.
이 문서는 다른 엔진, 특히 PostgreSQL 에 익숙한 사람이 Oracle 에서 조용히 틀리는 지점만
담는다. 단언 대부분은 scripts/verify_oracle_claims.py 가 실제 Oracle 에서 재현한다
(10장). "실측" 이라고 적은 항목은 2026-10-04 에 확인한 값이다. 대상은 Oracle AI Database
26ai Free 23.26.3 이다(compatible=23.6.0, 문자셋 AL32UTF8).
0. 버전부터 확정한다
운영 DB 가 19c 인지 23ai 이상인지에 따라 같은 SQL 이 통과하거나 실패한다. 23ai 는 26ai 라는 이름으로도 배포되며 버전 번호는 23.x 다. 코드를 쓰기 전에 대상 버전을 확인한다.
SELECT banner_full FROM v$version;
SELECT value FROM nls_database_parameters WHERE parameter = 'NLS_CHARACTERSET';
23ai 에서 생긴 것은 19c 대상 코드에 쓰지 않는다. 이 문서에서 23ai 로 표시한 항목이 그렇다.
| 기능 | 19c | 23ai 이상 |
|---|---|---|
BOOLEAN 컬럼 |
없다. NUMBER(1) 이나 CHAR(1) + CHECK |
있다. WHERE f 로 바로 쓴다 |
FROM 없는 SELECT 1 |
FROM dual 이 필요하다 |
그대로 된다 |
DROP TABLE IF EXISTS |
없다. PL/SQL 예외 처리로 감싼다 | 있다 |
IN 목록 최대 개수 |
1000개 | 65535개 |
IN 목록 한도는 23ai 에서 65535개로 늘었다. 65536번째에서 ORA-01795 가 난다(실측).
19c 의 1000개 한도는 이번 실측 범위 밖이다. 19c 대상이면 1000개를 넘는 목록을 임시 테이블이나
조인으로 바꾼다.
1. 빈 문자열은 NULL 이다
'' 는 NULL 이다. PostgreSQL 에서 옮긴 코드가 가장 많이 틀리는 곳이다.
WHERE s = ''는 언제나 0행이다. 값이 비어 있는 행을 찾으려면WHERE s IS NULL을 쓴다.NOT NULL컬럼에''를 넣으면ORA-01400이 난다. "빈 문자열은 허용, NULL 은 금지" 라는 구분은 Oracle 에서 표현할 수 없다. 필요하면 공백 한 칸 같은 센티널을 합의한다.'a' || NULL은'a'다. PostgreSQL 은 NULL 을 돌려준다. 문자열 연결로 NULL 을 전파시켜 판정하던 코드는 결과가 바뀐다.
2. DATE 는 시각을 담는다
DATE 는 초 단위 시각까지 저장한다. PostgreSQL 의 date 와 다르다.
WHERE d = DATE '2026-10-04'는 자정이 아닌 행을 놓친다. 하루를 고를 때는 범위 조건d >= DATE '2026-10-04' AND d < DATE '2026-10-05'를 쓴다.TRUNC(d) = ...도 맞는 결과를 주지만d의 일반 인덱스를 쓰지 못한다. 그 조건이 잦으면 함수 기반 인덱스를 따로 만든다.
날짜 문자열은 형식을 명시한다
형식 없는 TO_DATE('2026-10-04') 는 세션의 NLS_DATE_FORMAT 에 따라 결과가 갈린다.
DD-MON-RR 세션에서는 ORA-01861 이 나고 YYYY-MM-DD 세션에서는 통과한다(실측).
이 값은 클라이언트 드라이버·OS 로캘이 정하므로 개발자 PC 에서 통과한 코드가 서버에서 깨진다.
DATE '2026-10-04' 리터럴이나 TO_DATE(s, 'YYYY-MM-DD') 처럼 형식을 적는다.
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 · 194 lines · 100 tokens per session scan A ee2f958df01e
yd-oracle-expert is a skill published in the GitHub repository LeeYudok/doksam-skills (14 stars, last pushed 7d ago), licensed MIT. It adds 100 tokens to every session and 3,437 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. It is 100% identical to yd-oracle-expert, differing in 2 lines, and is treated as a copy.
Other skills, from other repositories
access-matrix
Access matrix of role-by-module permissions, with per-role scope, confidentiality level and SME tier, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for access reviews.
admin-access-register
Admin account register: system, main and backup admin, seats, plan, 2FA, shared logins and access-review dates, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for access reviews.
advanced-analytics-dashboard
Dashboard metric register: metric, source module, formula, period, value, target, trend, owner and last-updated, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for KPI dashboards.
alumni-re-hire-tracker
Alumni and re-hire register: former role, last working day, re-hire eligibility, current employer and re-engagement date, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for alumni outreach.
database-migration
Execute database migrations across ORMs and platforms with zero-downtime strategies, data transformation, and rollback procedures. Use when migrating databases, changing schemas, performing data transformations, or implementing zero-downtime deployment strategies.
database-migrations-migration-observability
Migration monitoring, CDC, and observability infrastructure.