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 agentmods add skills/llamadrive/bengo-toolkit/report-issuenpx skills add llamadrive/bengo-toolkit --skill report-issuegit clone --depth 1 https://github.com/llamadrive/bengo-toolkitWrote 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/llamadrive/bengo-toolkit/report-issue)<a href="https://agentmods.dev/skills/llamadrive/bengo-toolkit/report-issue"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/llamadrive/bengo-toolkit/report-issue.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00097 | $0.01924 |
| Opus 5 | $0.00048 | $0.00962 |
| Sonnet 5 | $0.00019 | $0.00385 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00192 |
Grade A, and why
report-issue 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 4d 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 — 156 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
不具合報告・機能要望(report-issue)
弁護士は GitHub アカウントを持っていないことが多いため、専用フォーム(llama-drive.com/bengo-toolkit/feedback)に誘導する。プラグインは下書きをローカルファイルに書き出してテキストエディタで開き、ブラウザでフォームを開く。利用者は内容を確認してから手動で送信する(自動送信はしない)。
ワークフロー
Step 1: 種別の確認
$ARGUMENTS に --type bug / --type feature / --type other のいずれかがあればそれを使う。なければ以下を 1 度だけ尋ねる:
どの種別で送る?
1. 不具合の報告(バグ)
2. 機能の要望
3. その他のフィードバック
番号で回答(未回答は 3):
回答を bug / feature / other のいずれかにマップする。
Step 2: 件名の確認(任意)
短く件名を教えてほしい(30 字程度。空のままでも OK):
未記入なら空のままで進める。
Step 3: 本文の聞き取り
種別に応じて以下を促す:
不具合(bug)の場合:
不具合の内容を教えてほしい。差し支えなければ以下を含めると対応がはやい:
- どのコマンドで起きたか(例: /family-tree、/template-fill)
- 再現手順(簡潔に箇条書き)
- 期待していた動作
- 実際の動作(エラーメッセージがあればそのまま貼ってよい)
事務所名・依頼者名・案件番号・PDF の本文引用などの機密情報は記載しないでほしい。
記載があった場合、こちらで一読する性質上、削除前提で扱う。
機能要望(feature)の場合:
どんな機能が欲しいか教えてほしい。差し支えなければ以下を含めると検討しやすい:
- どんな場面で必要になったか
- 現状はどう回避しているか
- こんな出力・操作だと嬉しい、というイメージがあれば
事務所名・依頼者名・案件番号・PDF の本文引用などの機密情報は記載しないでほしい。
その他(other)の場合:
感想・要望など自由に書いてほしい。
事務所名・依頼者名・案件番号・PDF の本文引用などの機密情報は記載しないでほしい。
利用者の回答全文を本文として保持する。
Step 4: 本文を一時ファイルに書き出す
利用者の本文を Write ツールで一時ファイルに書き出す:
パス: /tmp/bengo-report-input-<unix epoch>.md
内容: 利用者の本文をそのまま
ファイル名の <unix epoch> は date +%s の結果か、それに準ずるユニークな数値で構わない(既存ファイルと衝突しなければよい)。
Step 5: report.py emit を呼ぶ
python3 skills/_lib/report.py emit \
--type <bug|feature|other> \
--title "<Step 2 の件名 or 空>" \
--body-file "<Step 4 で書いたパス>"
戻り値 JSON:
{
"output_path": "/Users/.../.claude-bengo/reports/feedback_YYYYMMDD_HHMMSS.md",
"form_url": "https://llama-drive.com/bengo-toolkit/feedback?type=...&version=...",
"editor_opened": true,
"browser_opened": true
}
このコマンドは以下を行う:
- 本文と診断情報(プラグイン版・OS・surface)を統合した Markdown を
~/.claude-bengo/reports/feedback_*.mdに保存 - そのファイルを OS 既定のテキストエディタで開く
- フォーム URL を既定のブラウザで開く
書き出し後、/tmp/bengo-report-input-*.md は削除して構わない。
Step 6: 利用者への案内
戻り値 JSON の値をもとに、以下のような案内を表示する:
下書きを書き出した:
📝 {output_path}
TextEdit(macOS)/ メモ帳(Windows)/ 既定のエディタで開いた。
送信フォームを開いた:
🌐 {form_url}
エディタ側の本文を全選択コピー(macOS: ⌘A → ⌘C / Windows: Ctrl+A → Ctrl+C)
してから、ブラウザのフォーム本文欄に貼り付けて送信してほしい。
機密情報が紛れていないか、必ず読み直してから送信してほしい。
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.
- 4d ago First seen · 156 lines · 97 tokens per session scan A b7748bcf6307
report-issue is a skill published in the GitHub repository llamadrive/bengo-toolkit (6 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 97 tokens to every session and 1,924 once invoked, about $0.0005 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
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
brainstorming
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
auto-perf-optimize
Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.
chat-perf
Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…