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 miyatti777/ai-plc --skill 04-operation-jevgit clone --depth 1 https://github.com/miyatti777/ai-plcWrote 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/miyatti777/ai-plc/04-operation-jev)<a href="https://agentmods.dev/skills/miyatti777/ai-plc/04-operation-jev"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/miyatti777/ai-plc/04-operation-jev/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/miyatti777/ai-plc/04-operation-jev"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/miyatti777/ai-plc/04-operation-jev.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 | $0.00061 | $0.06072 |
| Opus 5.5 | $0.00024 | $0.02429 |
| Sonnet 5.5 | $0.00012 | $0.01214 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00607 |
Grade A, and why
04-operation-jev 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 16d 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 — 121 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AI-PLC Stage 4: Operation（Jev実験版）
🧪 実験版（ai-plc-jev 1.12.0-exp.2）: 公開 core の
.claude/skills/ai-plc/04-operation/SKILL.md（v2.8）の代わりに/04-operation-jevで使う試行用のスキル。本体の SKILL・rules は書き換えない。 公開 core 2.8 との違いは Jev 部分だけ: ①下の「Jev監視ルール」②Phase 5.5b / 6b の Jev 呼び出し（core の「呼ばない」段落を置き換え）③未確認の Jev 判定の件数表示と回収 ④Next Action のコピペ用プロンプトを-jev表記に（Phase 1・4 の /03-construction の案内も-jev）⑤自動完走中（RUL_plc_session §10）の Jev の扱い（Jev監視ルールの例外）。このほかは、Phase 8 / 9-11 の参照先を本体側のパス（.claude/skills/ai-plc/04-operation/）に変えただけ。詳細は.claude/skills/ai-plc-jev/README.md。
Jev監視ルール（core の rules は Jev 監視を実験版の /01〜04-*-jev だけに限定しており〔RUL_plc_adaptive §5 実行ルール6〕、その具体的な手順を本スキルで定める）: intent.yamlで jev_monitor: true のLayerでは、Phase 5.5b（BT-A）/ 6b（BT-B/C）で .claude/ai-plc-jev/scripts/jev_bt_monitor.py を呼び、判断専用モデルJevに「異常ありか」の1問だけを聞く。数え上げ条件（完了率50%・完了5件超・ad-hoc 2件以上・全完了）はスクリプトがコードで判定する。Jevの出力は1行ヒントのみで止める権限を持たず、Backtrackの種類判断と提案文はメインモデルが行い、実行はRUL_plc_adaptive §5 実行ルール1（承認後に実行）に従う。ヒントは独立checker（同 実行ルール5）の代わりにしない。Jevが使えない・送信禁止に当たる場合はスキップして通常どおり続行する。ヒントの有無にかかわらず、各判定のあとにユーザーの確認（妥当=accept／外れ=reject）を --override <decision_id> accept|reject で記録する（試行の評価に使う。decision_id は判定の出力行に出る）。未確認の判定の回収: 記録漏れはコードで拾う。進捗ダッシュボードに python3 .claude/ai-plc-jev/scripts/jev_bt_monitor.py --pending --layer <Layer> の件数を「🧭 未確認の Jev 判定: N件」として出す（jev_monitor: true の Layer だけ。0件なら 0件と出す）。Next Actionのコピペ用プロンプトはすべての選択肢に、そのコマンドの出力の「貼り付け用」1行（Jev判定 X・Y・Z は accept）を含める（記憶で書かず毎回コマンドの出力から写す。0件なら書かない）。利用者の返答に「Jev判定 X・Y・Z は accept」「全部accept」等があれば、利用者に示した貼り付け用1行の ID だけを --only に渡して python3 .claude/ai-plc-jev/scripts/jev_bt_monitor.py --override-pending accept|reject --layer <Layer> --only X・Y・Z [--except <ID> ...] でまとめて記録する（示した後にできた判定は記録しない＝--only を省かない。個別に違う判定は先に --override <ID> reject 等で記録し、--except で除く。記録済みは二重に書かれない）。記録はタスクの実行より先に行う。例外（自動完走中〔RUL_plc_session §10 を指す /goal があるセッション〕）: 上の記録（判定ごと・タスクの前）とコピペ用プロンプトへの貼り付けは行わず、完了報告の冒頭に「🧭 未確認の Jev 判定: N件」と貼り付け用1行（python3 .claude/ai-plc-jev/scripts/jev_bt_monitor.py --pending --layer <Layer> の出力から写す）をまとめて出す。人が opt-in した Layer の Jev 判定そのものは自動完走でも実行する。jev_monitor を true にする opt-in（01-collection-jev Phase 6.5）は自動完走中も自動で承認しない（人の回答が無ければ false のまま）。会話監視 hook（.claude/ai-plc-jev/scripts/jev_prompt_hook.py）は 1.12.0-exp.2 から凍結中（新しく登録しない。登録済みなら外してよい）。hook が「💡 Jev会話監視」の行を出しても採用せず、無視してよい。Next Actionのコピペ用プロンプトは /04-operation-jev 形式で書き、Re-Inceptionは /02-inception-jev、Re-Collectionは /01-collection-jev で案内する。
backlog（Agent定義があればそれ）に従い各タスクを実行する最終ステージ。Context Storeからコンテキストを注入し、成果物をArtifact Store（Documents/）に格納する。実行中に発見したコンテキストはContext Storeに追加する（Hierarchical Context Propagation）。
共通規約: 命名は RUL_plc_system §6 / 完了報告は RUL_plc_session §7 / Phase遷移通知は §8 / Mob CP出力は §9 に従う。
自動完走モード: セッション中に RUL_plc_session §10 を指す /goal があるときは §10 に従い、Mob Checkpoint・Next Action・タスク選択で待たずに進める（無ければ本 SKILL のとおり止まる）。
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.
- 16d ago Changed · +5 lines · +8 tokens per session fbc5844b66a8
- 18d ago First seen · 116 lines · 53 tokens per session scan A 5122c7a6b9e0
04-operation-jev is a skill published in the GitHub repository miyatti777/ai-plc (49 stars, last pushed 17d ago), licensed MIT. It adds 61 tokens to every session and 6,072 once invoked, about $0.0002 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 2026-09-30.
Other skills, from other repositories
story-readiness
Is a story implementation-ready? Checks clear acceptance criteria, open questions, ADR refs. READY/NEEDS WORK/BLOCKED/NOT ASSESSED.
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Create a Google Meet meeting space and share the join link.
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Atmos root configuration: atmos.yaml discovery, precedence, deep merging, basepath, imports, minimal bootstrap, and routing to narrower Atmos skills.
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SpecStory Workthreads - a weekly work-thread rollup across a team's repos from SpecStory coding histories (any agent - Claude Code, Codex, Cursor, Gemini, and more). It groups the window's sessions into threads of work per project and labels each new / open / recently closed, so a lead sees what shipped, what is still…
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