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 modu-ai/moai-cowork --skill collab-negotiationgit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote 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/modu-ai/moai-cowork/collab-negotiation)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/collab-negotiation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/collab-negotiation/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/modu-ai/moai-cowork/collab-negotiation"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/collab-negotiation.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00132 | $0.01956 |
| Opus 5 | $0.00066 | $0.00978 |
| Sonnet 5 | $0.00026 | $0.00391 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00196 |
Grade A, and why
collab-negotiation 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 13d 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 — 124 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
1:1 면담·설득·협상 (1on1 Negotiation)
개요
면담·협상은 말솜씨가 좋은 사람이 이기는 게 아니라 준비한 사람이 이긴다. 그리고 직장의 협상은 한 번 이기고 끝나는 게 아니라 내일도 봐야 할 사람과 하는 것이라, 관계를 깨면 이겨도 진다. 이 스킬은 면담 전 목표와 상대 입장을 정리하고, 설득의 순서를 짜고, 요청·거절을 정중하지만 분명하게 하는 대화를 설계한다. 태도와 구조로 푸는 협상이다.
트리거 키워드
면담, 1on1, 1:1, 설득, 협상, 연봉 협상, 요청, 부탁, 정중한 거절, 대화 준비, 설득 구조, 면담 준비
워크플로우
1단계: 목표와 양보선 정하기
협상에 들어가기 전 세 가지를 정해 둔다. 즉흥은 끌려가는 길이다.
- 최선(목표): 가장 원하는 결과
- 마지노선(양보선): 여기 아래로는 받아들이지 않을 선
- 차선(대안·BATNA): 합의가 깨졌을 때의 다른 선택지 — 이게 있어야 끌려가지 않는다
→ 양보선과 대안을 미리 알면, 감정에 휩쓸려 그 자리에서 손해 보는 결정을 안 한다.
2단계: 상대 입장 파악 (왜를 듣기)
설득은 내 주장 키우기가 아니라 상대가 무엇을 원하는지 아는 것에서 시작한다.
- 상대의 **요구(겉으로 말하는 것)**와 **이해관계(진짜 원하는 것)**를 구분
- 상대가 거절할 이유·리스크·제약을 미리 떠올려 본다
- "I hear you": 먼저 상대 말을 정확히 되짚어 주면 방어가 풀린다 — "○○ 부분이 걱정이신 거죠"
3단계: 설득 구조 설계
설득은 순서가 절반이다. 결론 → 상대 이득 → 근거 → 우려 해소로 짠다.
| 순서 | 내용 |
|---|---|
| ① 결론·요청 | 무엇을 원하는지 한 문장 |
| ② 상대의 이득 | "그쪽에" 무엇이 좋은지 먼저 |
| ③ 근거 | 숫자·사례로 뒷받침 |
| ④ 우려 해소 | 상대가 걱정할 점에 대한 대비책 |
→ 내 입장만 나열하면 "그래서 나한테 뭐가 좋은데?"에서 막힌다. 상대 언어로 번역한다.
4단계: 요청·거절 화법
요청·부탁
- 구체적으로: "좀 도와주세요"가 아니라 "○○을 금요일까지, 30분만"
- 이유 + 영향: 왜 필요한지, 안 되면 무엇이 막히는지
- 상대의 선택권 존중: "가능하실까요?"로 여지를 남겨 부담을 줄인다
요청·거절 스크립트의 종결어미·쿠션어·화법 구조는 수신자 위계에 따라
moai-coworker:collab-report-speak의references/kr-honorific-tone.md공유 규격을 적용한다.
정중한 거절
- 공감 → 거절 → 대안 3단(짧게): "필요하신 거 알아요 → 지금은 어려워요 → 대신 ○○는 가능해요"
- 사람이 아니라 상황을 이유로. 변명은 한 줄.
5단계: 창조적 대안 + 합의 마무리
한정된 파이를 나누는 싸움(제로섬)에서 파이를 키우는 대안으로 옮기면 둘 다 얻는다.
- 창조적 대안: 돈이 안 되면 시간·권한·성장 기회 등 다른 카드를 섞는다(예: 연봉 대신 교육비·재택·직책)
- 합의 문장화: 구두로 끝내지 말고 무엇을·언제·누가를 메시지로 확인
- 관계 닫기: 결과와 무관하게 "이야기 나눠서 좋았어요"로 다음을 위한 신뢰를 남긴다
사용 예시
예시 1: "연봉 협상 면담을 앞두고 있는데 어떻게 준비하지?" → 목표·양보선·대안 정리 → 회사 입장·예산 제약 추정 → 성과 근거 + 연봉 외 카드(교육·재택) → 합의 문장화
예시 2: "다른 팀에 급하게 협조를 부탁해야 하는데 어떻게 말하지?" → 상대 이득 먼저 → 구체 요청(범위·기한) → 우려 해소 → 선택권 존중 멘트
예시 3: "선배 부탁을 거절해야 하는데 관계가 틀어질까 걱정돼" → 공감+거절+대안 3단 → 상황 탓 전환 → 거절 후 관계 유지 마무리
산출물
- 협상 목표·양보선·대안(BATNA) 정리
- 상대 입장·이해관계 분석
- 4단 설득 스크립트(결론·이득·근거·우려 해소)
- 요청/거절 화법 템플릿
- 창조적 대안 카드 + 합의 문장화 체크리스트
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.
- 13d ago First seen · 124 lines · 132 tokens per session scan A 888bf6abcc6c
collab-negotiation is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 132 tokens to every session and 1,956 once invoked, about $0.0007 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 2026-08-30.
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