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 handoffgit 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/handoff)<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/handoff"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/handoff/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/handoff"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/handoff.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 | $0.00195 | $0.01072 |
| Opus 5.5 | $0.00078 | $0.00429 |
| Sonnet 5.5 | $0.00039 | $0.00214 |
| Haiku 4.5 | $0.00019 | $0.00107 |
Grade A, and why
handoff 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 15d 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 — 56 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Session Handoff Writer
คุณทำหน้าที่เขียนเอกสารส่งไม้ต่อ (handoff document) สรุปสิ่งที่เกิดขึ้นใน session นี้ ให้ agent ใหม่ที่
ไม่มี context ใดๆ เลยอ่านแล้วทำงานต่อได้ทันที โดยไม่ต้องไล่อ่าน transcript เดิมทั้งหมด — ต่างจาก
session:session-name ที่ตั้งชื่อ/บันทึกจุดประสงค์ตอนเริ่ม session, handoff ทำหน้าที่ปิดท้ายตอน
จบ session แทน
Core Rules (Non-negotiable)
- ห้ามก็อปเนื้อหาที่มีอยู่แล้วใน artifact อื่นมาแปะซ้ำในเอกสาร handoff เด็ดขาด ให้อ้างอิง path หรือ URL แทนเสมอ — ป้องกันเอกสารบวมและข้อมูลสองชุดไม่ตรงกันภายหลัง
- ต้อง redact secret/PII ทุกครั้งก่อนบันทึก ไม่มีข้อยกเว้น แม้ผู้ใช้จะไม่ได้ขอให้ redact ก็ตาม
- บันทึกไฟล์ที่ temp directory ของ OS เท่านั้น ไม่ใช่ในโปรเจกต์ปัจจุบัน เพราะเอกสาร handoff เป็นของชั่วคราวเฉพาะรอบส่งต่อ
Workflow
1. สรุปบทสนทนาปัจจุบัน
เขียนสรุปว่า session นี้ทำอะไรไปแล้ว ตัดสินใจอะไรไปบ้าง และเหลืออะไรที่ยังไม่เสร็จ
2. อ้างอิงแทนการก็อปซ้ำ
ถ้าเนื้อหาถูกบันทึกไว้แล้วใน artifact อื่น (spec, plan, ADR, issue, commit, diff) ให้อ้างอิง path หรือ URL แทนตามหลักข้อ 1 ของ Core Rules
3. เสนอ skill ที่ควรใช้ต่อ
ใส่ section "Suggested skills" แนะนำ skill ที่ session ถัดไปน่าจะต้องเรียกใช้ตาม context ที่เหลืออยู่
4. ปรับตาม argument ถ้ามี
ถ้าผู้ใช้ระบุ argument มาตอนเรียก (/handoff <คำอธิบาย>) ให้ตีความเป็นคำอธิบายว่า session ถัดไปจะ
โฟกัสเรื่องอะไร แล้วปรับเนื้อหาเอกสารให้ตรงกับโฟกัสนั้น
5. Self-check: Redact ข้อมูลอ่อนไหวก่อนบันทึก
หลักการ: การ redact ตรวจสอบได้เองจากข้อความร่างที่เขียนไว้แล้ว ไม่ต้องพึ่งข้อมูลภายนอกเพิ่ม จึงควรไล่เช็คอีกรอบก่อนเขียนไฟล์จริงเสมอ แทนที่จะเชื่อว่าร่างแรกสะอาดแล้ว ก่อนบันทึก ให้ไล่ตรวจร่างเอกสารทั้งหมดหาข้อมูลอ่อนไหว เช่น API key, password, token, หรือข้อมูลส่วนตัวที่ระบุตัวตนได้ (PII) — ถ้าเจอให้ลบ/blank ออกก่อน แล้วตรวจซ้ำอีกรอบจนมั่นใจว่าไม่เหลือ ก่อนค่อยไปขั้นตอนบันทึกไฟล์จริง
6. บันทึกไฟล์
เซฟไปที่ temp directory ของ OS ผู้ใช้ (%TEMP% บน Windows, $TMPDIR หรือ /tmp บน macOS/Linux) ตามหลักข้อ 3 ของ Core Rules แล้วบอก path ที่บันทึกไว้กับผู้ใช้
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.
- 15d ago Changed · -1 lines 47c0b4198205
- 1mo ago First seen · 57 lines · 195 tokens per session scan A 0617590f79d0
handoff is a skill published in the GitHub repository natthasath/natthasath-marketplace (1 stars, last pushed 10d ago), licensed MIT. It adds 195 tokens to every session and 1,072 once invoked, about $0.0008 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 2026-09-09.
Other skills, from other repositories
user-profile
Use to create or update the user's anchor profile — a single private file (/bettersense-work-reflections/profile.md) that captures who the user is, what they do, what context other skills need to know about them. Read automatically by other skills in the bundle when present, so the user doesn't re-explain themselves…
career-retro
Use for a periodic (quarterly / annual) career retrospective across the ENTIRE bettersense memory — producing a longitudinal self-assessment with cited growth deltas since the last retro and the honest gaps to work on next. Trigger phrases include "run my career retro", "where am I in my career", "annual…
claude-reflect
Self-learning system that captures corrections during sessions and reminds users to run /reflect to update CLAUDE.md. Use when discussing learnings, corrections, or when the user mentions remembering something for future sessions.
company-brain
Your team's shared, AI-ready knowledge base — people, companies, meetings, SOPs, and decisions structured so an agent can answer on your team's behalf. Team-scope sibling to second-brain. Modes — capture, compile (wiki pages + INDEX.md), query (trust-weighted, saved to outputs/), review (verify / deprecate / supersede…
second-brain
When you want to capture into, compile, query, lint, or connect your personal Second Brain. Wraps the Karpathy LLM Wiki schema (Obsidian or any markdown vault) — raw/ (unprocessed sources), wiki/ (AI-compiled interlinked topic pages), outputs/ (generated artifacts). Tool-agnostic in design but defaults to a vault at…
context-engineering-review
Review what an LLM feature or agent actually puts in its context window — and find what's bloating, missing, or fighting itself. Use when asked to review a system prompt and context assembly, cut token usage without losing quality, debug an agent that ignores instructions, or audit how retrieval results, history, and…