A task-planning method that breaks a large request into smaller steps, orders them, and carries them out using available skills.

Use it to plan multi-part coding tasks, clarify ambiguous requests, and coordinate changes across different parts of a project.

It helps prevent important dependencies, unclear requirements, or success checks from being missed on complex work.

planning — Skill for Claude Code and Codex by Major-Woolfi

Install

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.

Any agent

npx skills add Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents --skill planning

Clone the repo

git clone --depth 1 https://github.com/Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents

Made for: Claude Code, Codex.

Wrote 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.

README.md

[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/planning/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/planning)

Your own site

<a href="https://agentmods.dev/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/planning"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/planning/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.

Your own site · 80×15

<a href="https://agentmods.dev/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/planning"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/major-woolfi/skills_for_ai-agents/planning.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>

Per session 41 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.

When invoked 1,787 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.

Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.

Origin 88% copy Near-identical to another mod in the catalogue.

Token cost

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	$0.00041	$0.01787
Opus 5	$0.00020	$0.00894
Sonnet 5	$0.00008	$0.00357
Haiku 4.5	$0.00004	$0.00179

Measured 12d ago against content hash 5f470b459766, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

planning 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 12d 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.

Origin

This is a copy

88% identical to koda-plan — 136 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.

SKILLS/planning/SKILL.md · 154 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 154 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

planning — Декомпозиция и планирование

Описание

Навык для декомпозирования сложных задач. Помогает разложить задачу на подзадачи, составить план их выполнения и выполнить его. Использует доступные навыки.

Когда активировать

Пользователь просит план, стратегию или этапы
Задача крупная, абстрактная, неоднозначная или рискованная
Задача затрагивает разные слои проекта, требует множества согласованных между собой изменений
Требуются уточняющие вопросы

Философия

Изучение прежде всего — сначала понимание, потом планирование.

Принципы планирования

Изучение прежде всего — сначала понимание проекта, потом планирование.
Навыки и инструменты важны — всегда адаптируйся, ты ими не управляешь.
Определи критерии успеха — каждая подзадача должна валидироваться.
Установи зависимости — убедись в правильном порядке задач.
Будь конкретным — чётко формулируй шаги.
Используй контекст — в нём могут быть полезные сведения.
Думай о результате — фокусируйся на целях пользователя.
Не скрывай информацию — любая мелочь может повлиять на успех.

Обязательный цикл

Шаг 1: Анализ входных данных

Проанализируй исходный запрос и текущий контекст.
Если необходимо: сформулируй несколько уточняющих вопросов, уточни ключевые нюансы, конечную цель и критерии оценки результата.
Изучи текущий проект: файловую структуру, архитектуру, паттерны, бизнес-логику, зависимости, связность и др.
При возможности изучи документацию к проекту: это могут быть комментарии в коде, дополнительные файлы и/или документация к фреймворкам и библиотекам.
Определи список доступных навыков и инструментов.
Выдели те участки проекта, которые соотносятся с требованиями пользователя.

Шаг 2: Планирование

Исходя из анализа, разбей исходную постановку на задачи в соответствии со структурой проекта. Необязательно детализировать до уровня атомарных операций, но каждый последующий шаг должен быть детерминирован и логично следовать из предыдущего.
Для каждого шага определи хотя бы один подходящий навык из доступных. Необязательно, если подходящего навыка нет.
Пересмотри план, проверь наличие необходимых данных, участков кода, навыков, инструментов; сделай заключение о выполнимости текущего плана, в противном случае скорректируй.
Покажи план пользователю как есть и передай ему слово:
- План работ должен иметь следующий формат:
```
1. [ ] **<Описание задачи 1>**
    - Навыки: ...
    - Файлы:
        - <путь1>
        - <путь2>
        - ...
2. [ ] **<Описание задачи 2>**
    - Навыки: ...
    - Файлы:
        - <путь1>
        - <путь2>
        - ...
3. [ ] **<Описание задачи 3>**
    - Навыки: ...
    - Файлы:
        - <путь1>
        - <путь2>
        - ...
...
```
- При отрицательном ответе вернись на этап анализа входных данных и задай уточняющие вопросы.
- При положительном ответе запиши план в файл .koda/plans/<имя-плана>.md в корне проекта. Имя плана зависит от исходной задачи. Например:
  - если нужно исправить ошибку формирования заказа, файл плана следует назвать fix-order-creation.md;
  - если нужно внедрить новый вид уведомлений, тогда new-notification.md.

Read the full file on GitHub · 154 lines

Changes

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.

12d ago First seen · 154 lines · 41 tokens per session scan A 5f470b459766

Subscribe to this mod's changes

planning is a skill published in the GitHub repository Major-Woolfi/Skills_for_AI-Agents (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 41 tokens to every session and 1,787 once invoked, about $0.0002 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. It is 88% identical to koda-plan, differing in 136 lines, and is treated as a copy.

Planning

systematic-debugging

Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.

obra/superpowers · 21 tokens

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…

microsoft/ai-agents-for-beginners · 200 tokens

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…

vercel/next.js · 95 tokens

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.

microsoft/vscode · 53 tokens

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…

microsoft/vscode · 71 tokens

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…

vercel/next.js · 83 tokens