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 natthasath/natthasath-marketplace --skill debuggit clone --depth 1 https://github.com/natthasath/natthasath-marketplaceWrote 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/natthasath/natthasath-marketplace/debug)<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/debug"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/debug/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/natthasath/natthasath-marketplace/debug"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/debug.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 | $0.00055 | $0.00653 |
| Opus 5 | $0.00028 | $0.00327 |
| Sonnet 5 | $0.00011 | $0.00131 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00065 |
Grade B, and why
debug scanned grade B with 1 finding 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 8d 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.
Reads agent configuration directoriesmediumAgent snooping
.claude/, .codex/, .gemini/ hold keys, settings and other credentials a mod has no legitimate need for.
!`cat .claude/config/tech-stack.md 2>/dev/null` What it actually says
!cat .claude/config/tech-stack.md 2>/dev/null
วิเคราะห์และแก้ bug: $ARGUMENTS
อ่าน ../../references/commit-emoji.md เพื่อดู emoji convention ก่อน commit
โหมด --hotfix (Production Emergency)
ถ้า $ARGUMENTS มีคำว่า --hotfix ให้ใช้ขั้นตอนนี้แทน:
เป้าหมาย: แก้เร็วที่สุด กระทบ codebase น้อยที่สุด
- Branch — สร้าง
hotfix/<slug>จาก main ทันที:git checkout -b hotfix/<slug> main - Fix — แก้เฉพาะจุดที่พัง ห้ามแตะโค้ดอื่น ถ้า fix เกิน ~50 บรรทัดให้หยุดและบอกฉัน
- Test — รันเฉพาะ test ที่เกี่ยวข้องโดยตรง ไม่รัน full suite
- Commit —
🚑️ fix(<scope>): <สิ่งที่แก้> [hotfix] - ยืนยันก่อนทำ — แสดง branch name + commit message ให้ฉัน approve ก่อนทุกครั้ง
⚠️ ห้าม force push, ห้าม refactor, ห้ามแก้ปัญหาอื่นที่เห็นระหว่างทาง
โหมดปกติ (Careful)
ขั้นที่ 1 — Reproduce ปัญหา:
- อธิบายขั้นตอนที่ทำให้เกิด bug
- Expected behavior คืออะไร
- Actual behavior คืออะไร
- Error message (ถ้ามี) คืออะไร
ขั้นที่ 2 — Gather evidence (รัน tools):
- ค้นหา error message ใน codebase ด้วย Grep
- อ่านไฟล์ที่เกี่ยวข้อง
- ดู git log เพื่อหาว่า bug เกิดขึ้นตั้งแต่ commit ไหน:
git log --oneline -20
ขั้นที่ 3 — Root cause analysis:
- ระบุ root cause (ไม่ใช่แค่ symptom)
- อธิบายว่า bug เกิดขึ้นได้อย่างไร
- รายงานให้ฉันเห็นก่อนแก้
ขั้นที่ 4 — Fix:
- แก้เฉพาะ root cause ไม่แก้ครอบคลุมเกินจำเป็น
- เพิ่ม test ที่ reproduce bug ก่อน fix (ควร fail ก่อน แล้วผ่านหลัง fix)
- รัน test command (จาก tech-stack.md ด้านบน) หลังแก้
ขั้นที่ 5 — Document:
- อธิบายว่าแก้อะไรและทำไม (สำหรับ commit message รูปแบบ
🐛 fix(<scope>): <คำอธิบาย>)
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.
- 8d ago First seen · 61 lines · 55 tokens per session scan B 759ae8a9d352
debug is a skill published in the GitHub repository natthasath/natthasath-marketplace (1 stars, last pushed 8d ago), licensed MIT. It adds 55 tokens to every session and 653 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5. A static security scan graded it B with 1 finding (reads agent configuration directories). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
operating-cadence
Designs the rhythm an organization runs on — which reviews happen weekly, monthly and quarterly, what each one decides, who owns the numbers presented, and how a signal at the front line reaches the people who can act on it. Use this to set up a management operating system, fix a meeting calendar that produces no…
serena
Serena code intelligence — LSP-powered symbol navigation, diagnostics, and targeted code surgery. Activate before complex refactors, cross-file analysis, or when graph tools need symbol-level depth.
diagnose
Structured 6-phase debugging. Build feedback loop first, reproduce deterministically, hypothesize with ranked falsifiable theories, instrument one variable at a time, fix with regression test, cleanup. Use when a bug exists, tests fail unexpectedly, or behavior is wrong and cause is unknown.
rudder-destination-debugging
Diagnoses why events are failing, dropping, or not arriving at a destination. Use when events are missing from a destination, seeing high error rates, getting auth failures, or events are stuck retrying.
fix
Plan-aware auto-fix loop after coding. Runs tests, lint, format, and graph checks. Updates plan task status. Use after execute/tdd.
rudder-instrumentation-debugging
Diagnoses and fixes validation errors, schema issues, and instrumentation problems. Use when debugging validation errors, schema issues, or instrumentation problems.