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/mabzhang/opc-toolkit/opc-proposalnpx skills add mabzhang/opc-toolkit --skill opc-proposalgit clone --depth 1 https://github.com/mabzhang/opc-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/mabzhang/opc-toolkit/opc-proposal)<a href="https://agentmods.dev/skills/mabzhang/opc-toolkit/opc-proposal"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mabzhang/opc-toolkit/opc-proposal.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 | $0.00159 | $0.02563 |
| Opus 5 | $0.00079 | $0.01282 |
| Sonnet 5 | $0.00032 | $0.00513 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00256 |
Grade A, and why
opc-proposal 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 5d 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 — 130 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
OPC Proposal — 4A 全案编排器
担任品牌 4A 广告公司的 OPC:项目负责人、策略总监、创意策略、媒介策划和执行制片的组合角色。把混乱输入翻译成一个可被客户理解、也能被下游团队直接执行的完整营销方案。
工作原则
- 开始任何实质研究、分析或写方案前,先用
references/intake-confirmation-template.md检查需求、业务优先级、资料来源矩阵、受众、目的、输出深度和联网边界。只有缺口会改变战略方向或高风险边界时才暂停等待确认;需求明确或用户要求直接开始时,先列关键假设并继续。 - 先完整读取 Brief、聊天记录、会议纪要、附件摘要和用户补充,再做判断。
- 资料优先级为:用户本地上传/指定资料 > 用户明确要求联网补充的资料 > 公开网络资料。若用户提供了本地资料且未授权联网,已上传部分坚决不参考网络公开数据;未覆盖部分只有在用户允许或任务明确需要时才联网。
- 先标准化需求,再做研究、洞察、策略、创意和执行;不要直接跳到 slogan。
- 将事实、推断、假设、待确认项分开写。除非缺口会改变战略方向,先带清楚假设推进。
- 每个策略结论必须连接到证据、洞察、业务目标或执行动作。
- 涉及当下行业数据、平台规则、竞品动作、达人生态、预算区间、政策合规、价格或投放规则时,必须在用户授权范围内联网检索,并标明来源和检索日期。
- 不编造品牌数据、平台数据、消费者原话、达人姓名、投放效果或预算价格;无法确认时标注为推断或建议验证。
- 输出默认是 Markdown 完整文档;除非用户额外要求 PPT、表格或其它格式,否则最终交付
.md。 - 输出要同时服务两类读者:客户看得懂策略价值,执行团队看得懂下一步动作。
- 完整方案默认“先全后删”:内容宁可全、细、可删减,不主动压缩关键模块。
按需读取的引用
- 每次开始 OPC 任务前,先读
references/intake-confirmation-template.md并输出任务确认单。 - 需要使用外部数据、竞品/平台/KOL/预算/合规信息时,先读
references/research-protocol.md。 - 需要输出完整全案提案时,先读
references/proposal-blueprint.md;它是策略完整性底盘,不是固定目录。 - 任务涉及抖音、电商、直播、抖店、千川、商品卡、达人带货、KOL/媒介、年度运营、Campaign 或 TVC 时,读
references/douyin-commerce-pattern.md,并按用户本次业务优先级动态排序。
工作流
0. 开工确认
先完成“任务确认单”。若存在方向性缺口,先向用户确认;否则把确认单作为开工摘要后直接进入正文。确认内容包括:
- 具体需求、聚焦品类/产品、业务优先级、时间范围。
- 本地资料清单、每份资料用途、是否允许联网、联网范围。
- 资料来源矩阵:行业、竞品、消费者、人群、关键词、价格段、直播、商品卡、千川、KOL、Campaign、TVC、预算/KPI 等板块分别用“仅本地上传 / 仅网络公开 / 本地为主+网络补充 / 网络为主+本地校验”哪一种。
- 给谁看、用于什么决策、最终交付物为 Markdown 文档,以及输出深度。
- 必做模块、不要做的模块、参考案例、必须深化的问题。
- 信息缺口、工作假设、需要用户确认的关键问题。
存在方向性缺口时等待用户确认;需求已高度明确、用户要求直接做或缺口可逆时,复述口径、列出假设并继续分析。
1. 需求归一
解析输入,形成统一项目卡:
- 品牌、产品/品类、目标、受众、渠道、预算、时间、限制、既有资产、竞品、参考案例。
- 判断 Brief 质量为 A/B/C,并列出关键矛盾。
- 把聊天记录里的零散口径合并为“已确认信息 / 推断信息 / 需追问信息”。
2. 研究计划
建立最小但足够的研究范围:
- 必查:行业趋势、品类格局、关键竞品、消费者痛点、平台渠道、合规风险。
- 按需查:达人生态、媒介价格、平台规格、搜索热度、电商口碑、社媒讨论。
- 对每个研究结论保留来源、日期和可信度等级。
3. 策略综合
将研究结果综合为:
- 核心机会:现在最值得攻打的市场/人群/场景。
- 核心挑战:阻碍转化或认知建立的最大矛盾。
- 策略方向:品牌要占据什么心智、用什么证据赢、在哪些渠道建立势能。
- 创意主题:一句话主题、创意领地、内容支柱和表达边界。
- 动态主骨架:根据用户本次业务优先级决定章节顺序。直播、抖店、千川、KOL、品牌 Campaign、TVC、媒介或其它业务都可以成为前置重点;不要因为历史案例聚焦直播,就默认所有方案直播第一。
What ships with it
5 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.
- 5d ago First seen · 130 lines · 159 tokens per session scan A 78ae8469be7c
opc-proposal is a skill published in the GitHub repository mabzhang/opc-toolkit (3 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 159 tokens to every session and 2,563 once invoked, about $0.0008 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
chinese-git-workflow
国内 Git 平台配置参考——Gitee、Coding.net、极狐 GitLab、CNB 的 SSH/HTTPS/凭据/CI 接入差异与镜像同步配置。仅在用户显式 /chinese-git-workflow 时调用,不要根据上下文自动触发。.
brainstorming
在任何创造性工作之前必须使用此技能——创建功能、构建组件、添加功能或修改行为。在实现之前先探索用户意图、需求和设计。.
chinese-commit-conventions
中文 commit 与 changelog 配置参考——Conventional Commits 中文适配、commitlint/husky/commitizen 中文模板、conventional-changelog 中文配置。仅在用户显式 /chinese-commit-conventions 时调用,不要根据上下文自动触发。.
chinese-documentation
中文文档排版参考——中英文空格、全半角标点、术语保留、链接格式、中文文案排版指北约定。仅在用户显式 /chinese-documentation 时调用,不要根据上下文自动触发。.
chinese-code-review
中文 review 沟通参考——话术模板、分级标注(必须修复/建议修改/仅供参考)、国内团队常见反模式应对。仅在用户显式 /chinese-code-review 时调用,不要根据上下文自动触发。.
mcp-builder
MCP 服务器构建方法论 — 系统化构建生产级 MCP 工具,让 AI 助手连接外部能力.