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 productivity-retrogit 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/productivity-retro)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/productivity-retro"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/productivity-retro/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/productivity-retro"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/productivity-retro.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 | $0.00119 | $0.01706 |
| Opus 5 | $0.00060 | $0.00853 |
| Sonnet 5 | $0.00024 | $0.00341 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00171 |
Grade A, and why
productivity-retro 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 7d 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 — 115 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
회고 빌더 (Retro Builder)
개요
회고를 "무겁게 반성하는 일"이 아니라 "5분 만에 가볍게 돌아보는 습관"으로 바꾼다. 한 주·한 달·한 해 단위로, 잘된 것과 아쉬운 것을 정리하고 다음 행동 한 가지를 정하는 데까지 이어준다. 거창한 양식보다 꾸준히 쓸 수 있는 최소 양식을 우선한다.
트리거 키워드
회고, 주간 회고, 연말 회고, KPT, 한 줄 회고, 키워드 회고, 돌아보기, 한 주 리뷰, 회고 템플릿, 1p 회고, 분기 회고
워크플로우
1단계: 회고 주기·목적 정하기
먼저 무엇을 위한 회고인지 가볍게 잡는다.
| 주기 | 적합한 상황 | 추천 양식 |
|---|---|---|
| 주간 | 매주 짧게 흐름 점검 | 한 줄 회고·KPT 간이형 |
| 월간 | 한 달 단위 패턴 점검 | KPT·키워드 회고 |
| 분기 | 목표 대비 중간 점검 | KPT + 목표 진척 |
| 연간 | 한 해 마무리·다음 해 준비 | 키워드 회고·1p 연말 회고 |
→ 핵심은 "완벽한 기록"이 아니라 "꾸준한 기록". 5분 안에 끝나는 양식을 고른다.
2단계: 회고 양식 선택
상황에 맞는 3가지 양식 중 하나를 고른다.
- KPT:
Keep(잘돼서 계속할 것) ·Problem(아쉬웠던 것) ·Try(다음에 해볼 것) 3분할. 업무 회고에 가장 무난하다. - 한 줄 회고: "이번 주를 한 문장으로 요약하면?" + "다음 주에 딱 하나 바꾼다면?". 부담이 가장 적다.
- 키워드 회고: 한 해를 대표하는 단어 3~5개를 뽑고, 각 키워드에 짧은 사연을 붙인다. 연말에 적합하다.
3단계: 질문으로 채우기
선택한 양식에 답하기 쉬운 질문을 붙여 채운다.
- 잘된 일: 이번 기간에 만족스러웠던 순간·성과는?
- 아쉬운 일: 다시 한다면 다르게 했을 것은?
- 배운 것: 새로 알게 된 점·태도 변화는?
- 다음 행동: 다음 기간에 딱 하나만 바꾼다면?
→ 질문에 점수·등급을 매기지 않는다. 평가가 아니라 관찰이 목적이다.
4단계: 다음 행동 1개 도출
회고가 기록으로만 끝나지 않게, 반드시 다음 행동 한 가지를 정한다.
- 추상적("더 열심히") 대신 구체적("수요일 오전은 회의 없는 집중 시간")
- 너무 많이 정하지 않는다 — 한 번에 1~2개면 충분
- → 도출한 행동은
productivity-goal·productivity-habit로 넘겨 실천으로 연결한다.
5단계: 회고 루틴화
- 주간: 금요일 퇴근 전 또는 일요일 저녁 5분 고정
- 연간: 12월에 키워드 회고 + 내년 목표 →
productivity-goal연계 - 기록 장소: 노션·메모 앱 등 한 곳에 모아 쌓기 →
doc-notion-template연계
사용 예시
예시 1: "이번 주 가볍게 회고하고 싶어" → 한 줄 회고 + 다음 주 바꿀 것 1개 양식 제시, 5분 안에 채울 수 있게 질문 동봉
예시 2: "팀 스프린트 끝났는데 KPT로 회고 정리해줘" → Keep/Problem/Try 3칸 + 칸별 유도 질문 → 다음 Try 1~2개 도출
예시 3: "올 한 해 돌아보고 싶은데 반성만 하긴 싫어" → 키워드 회고(올해의 단어 3~5개) + 각 키워드 사연 + 내년으로 넘길 것 1개
산출물
- 주기·목적에 맞춘 회고 양식(KPT·한 줄·키워드)
- 채우기 쉬운 유도 질문 세트
- 다음 행동 1~2개
- 회고 루틴 제안(고정 시간·기록 장소)
주의사항
- 회고는 평가·자책이 아니다. 잘못 찾기가 아니라 다음을 정하는 데 목적이 있다.
- 양식이 무거우면 안 쓰게 된다 — 5분 양식부터 시작해 천천히 키운다.
- 다음 행동을 너무 많이 정하면 실천이 안 된다. 1~2개로 좁힌다.
관련 스킬
- moai-coworker:productivity-goal: 회고에서 나온 다음 행동을 목표·계획으로 전환
- moai-coworker:productivity-habit: 회고 루틴 자체를 습관으로 정착
- moai-coworker:collab-productivity-report: 업무 주간보고와 한 주 회고를 함께 운영
- moai-accountant:finance-household-budget: 소비 회고를 개인 회고 루틴에 통합
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.
- 7d ago First seen · 115 lines · 119 tokens per session scan A 87d141c17bd2
productivity-retro is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 8d ago), licensed Apache-2.0. It adds 119 tokens to every session and 1,706 once invoked, about $0.0006 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 2026-09-03.
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