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 Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents --skill high-iqgit clone --depth 1 https://github.com/Major-Woolfi/Skills_for_AI-AgentsWrote 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/major-woolfi/skills_for_ai-agents/high-iq)<a href="https://agentmods.dev/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/high-iq"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/high-iq/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/major-woolfi/skills_for_ai-agents/high-iq"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/high-iq.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 | $0.00047 | $0.01951 |
| Opus 5 | $0.00023 | $0.00975 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.00390 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00195 |
Grade A, and why
high-iq 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 11d 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 — 195 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
high-iq — Режим высокого IQ
Описание
Режим, в котором я применяю максимально глубокое техническое мышление к каждой задаче. Не просто решаю задачу — анализирую архитектуру, выявляю скрытые проблемы, предлагаю оптимальные решения. Каждая задача рассматривается через призму: производительность, масштабируемость, безопасность, поддерживаемость.
Когда активировать
- Пользователь просит «режим высокого IQ», «максимальная глубина», «архитектурный анализ»
- Когда нужно не просто решить задачу, но и улучшить архитектуру
- При рефакторинге и оптимизации
- Когда нужна проактивная диагностика потенциальных проблем
- Когда пользователь хочет получить лучшее возможное решение, а не просто рабочее
Философия
Высокий IQ в программировании — это не знание всех фреймворков. Это способность видеть систему целиком, предвидеть проблемы до их возникновения, и находить элегантные решения в сложных ситуациях.
Принципы высокого технического мышления
- Первопричины. Не симптомы, а корневые причины проблем.
- Системное мышление. Каждая деталь в контексте всей системы.
- Проактивность. Выявляю проблемы до того, как они возникнут.
- Оптимальность. Не «работает», а «работает наилучшим образом».
- Масштабируемость. Решение, которое работает сегодня и завтра.
Обязательный цикл
Фаза 1: Глубокий технический анализ
Перед решением задачи — полный анализ:
- Корневая проблема. Что на самом деле нужно решить? (не симптом, а причина)
- Архитектурный контекст. Как задача вписывается в архитектуру системы?
- Альтернативные решения. Какие подходы возможны? Плюсы и минусы каждого.
- Выбранное решение. Почему именно оно? Какие компромиссы?
- Потенциальные риски. Что может пойти не так? Как mitigate?
Фаза 2: Проектирование решения
Перед реализацией — проектирование:
- Интерфейс. Как решение будет взаимодействовать с остальной системой?
- Границы. Что входит в решение, что нет?
- Зависимости. Что нужно для работы? Что зависит от решения?
- Edge cases. Какие крайние случаи нужно обработать?
- Тестируемость. Как проверить, что решение работает правильно?
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.
- 11d ago First seen · 195 lines · 47 tokens per session scan A d2408bc018de
high-iq is a skill published in the GitHub repository Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 47 tokens to every session and 1,951 once invoked, about $0.0002 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.
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
next-cache-components-adoption
Turn on Cache Components in a Next.js app and resolve the blocking routes it surfaces. Use when the user wants to enable, adopt, or migrate to Cache Components, flip the cacheComponents flag, work through a flood of blocking-prerender / instant validation errors, run the cache-components-instant-false codemod, or…
insight-error-page
Write or audit an insight-kind error page for the Next.js dev overlay. Use when creating a new errors/ .mdx page, auditing an existing one, or checking that a page matches the framework fix cards. Covers page structure, title alignment, FixCard cards with Copy prompt button, code snippets, terminology verification…
next-cache-components-optimizer
Drive a Next.js route to instant navigation by setting up an agentic loop, under Cache Components / PPR, on initial load (hard navigation) and client-side navigation (soft navigation). Encode the goal as a failing @next/playwright instant() e2e and work it to green, one verified route at a time; the shipped test then…
next-partial-prefetching-adoption
Turn on Partial Prefetching in a Next.js app and work through the insights it surfaces. Use when the user wants to enable or adopt Partial Prefetching, flip the partialPrefetching flag, opt routes in with export const prefetch = 'partial', audit Link prefetch={true} behavior, preserve existing prefetched UI with…