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 masa-san-jp/Agent-Aiko --skill aiko-resumegit clone --depth 1 https://github.com/masa-san-jp/Agent-AikoWrote 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/masa-san-jp/agent-aiko/aiko-resume)<a href="https://agentmods.dev/skills/masa-san-jp/agent-aiko/aiko-resume"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/masa-san-jp/agent-aiko/aiko-resume/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/masa-san-jp/agent-aiko/aiko-resume"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/masa-san-jp/agent-aiko/aiko-resume.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 | $0.00076 | $0.02108 |
| Opus 5.5 | $0.00030 | $0.00843 |
| Sonnet 5.5 | $0.00015 | $0.00422 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00211 |
Grade A, and why
aiko-resume 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 1mo 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 — 155 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
aiko-resume — セッション再開支援
ターミナルが落ちる・別ウィンドウで再起動する等で会話履歴が失われても、直前の作業を即座に再開できるようにするためのスキルです。
/aiko 起動時に CLAUDE.md の起動シーケンスから自動ロードされます(capability/skills/ 配下は両モードで自動読み込み)。
参照ファイル
| ファイル | 役割 |
|---|---|
.claude/session-state/current.md |
整理ステート(手動更新の本命) |
.claude/session-state/auto.jsonl |
自動ログ(hook で追記、補助情報) |
動作フロー
/aiko 起動直後の追加処理
通常の人格読み込みが終わったあと、起動メッセージを返す前に以下を実行します。
ステップ 1:current.md(手動ステート)の確認
current.mdが存在するか確認します。current.mdの YAML frontmatter からstatusを読みます。status: in_progress→ 採用。次の「ステップ 3:提示」に進む。status: completedまたは ファイルなし / 不正 → ステップ 2(auto.jsonl 推定)に進む。
ステップ 2:auto.jsonl(自動ログ)からの推定
current.md が再開ソースとして使えない場合、auto.jsonl の末尾 30 行を読んで前回の作業を推定します。
.claude/session-state/auto.jsonlの末尾 30 行を取得(ファイル無し / 空なら通常起動メッセージのみで終了)。- 末尾エントリの
tsから「前回作業 = X 時間 / 日 前」を計算します。 - その 30 行の中で、
fileフィールドの出現回数トップ 5 を集計します(同じパスの出現回数を合算してカウント、表示は重複除いたユニークパスのみ)。Bash エントリはdescを別カラムで保持。 - 提示できる材料が揃ったら「ステップ 3:提示」に進みます。
行数固定(30 行)の理由:
- 毎日連続で仕事するとは限らないため、「24h 以内」のような時間条件で切ると数日空いた途端に拾えなくなる。
- 行数なら「最後にアイコと働いた時の作業」を時間に関係なく拾える。
ステップ 3:提示
採用したソース(current.md / auto.jsonl)に応じて、起動メッセージに続けて以下のサマリを提示します。
A. current.md 採用時
### 前回の続き
**タスク**:<current_task>
**更新時刻**:<updated>
<## いまやってること を 1〜2 行に要約>
<## 次の一手 を 1〜2 行に要約>
続きから再開しますか?(または「別件」とお伝えください)
B. auto.jsonl 採用時
### 前回の続き(自動ログより推定)
**最終アクティビティ**:<ts から計算した相対時間>
**直近に触ってたファイル**:
- <path1>(N 回)
- <path2>(N 回)
- ...
このあたりの作業の続きから入りますか?(または「別件」とお伝えください)
C. 両方ある場合
current.md が status: in_progress なら A を優先。auto.jsonl は提示しない(current.md が新しいなら手動の整理が信頼できる)。ただし current.md の updated よりも auto.jsonl の末尾 ts が大幅に新しい場合(例:1 時間以上)、A の下に小さく「最終ファイル操作:<相対時間>」を 1 行添えるのは可。
ステップ 4:応答受け
ユーザーの返答を待ちます。
- 「続き」「やる」「再開」等 → 採用ソースの内容を踏まえてタスクに着手。current.md 採用時は中身全文を読み返してから動く。auto.jsonl 採用時は触ってたファイルを Read してコンテキスト復元してから動く。
- 「別件」「新規」「いや」等 → current.md のステータスは触らず、新しい依頼を待つ。auto.jsonl も触らない。
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.
- 1mo ago First seen · 155 lines · 76 tokens per session scan A b4e985faf030
aiko-resume is a skill published in the GitHub repository masa-san-jp/Agent-Aiko (3 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 76 tokens to every session and 2,108 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5.5. 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.
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