policy-report-review

policy-report-review is a skill for Claude Code from parkjui92/policy-research-kit. It costs 161 tokens per session (4,667 once invoked), scanned A, original, MIT.

A Korean-language review process for policy research designs and report drafts, with separate checks before writing and after drafting.

In plain words
What is it for?
It helps review a research plan for scope and evidence, or inspect a draft for logical consistency, source support, policy feasibility, quantitative detail, and language quality.
Why use it?
It finds gaps in research questions, structure, evidence, reasoning, feasibility, and Korean writing before they undermine the report.

Skill for Claude Code

Written for Claude Code: shipped in a Claude Code plugin.

Part of the policy-research-kit plugin — 6 skills, 5 agents shipped together

Good fit It helps review a research plan for scope and evidence, or inspect a draft for logical consistency, source support, policy feasibility, quantitative detail, and language quality.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-report-review
Install

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.

Any agent
npx skills add parkjui92/policy-research-kit --skill policy-report-review
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/parkjui92/policy-research-kit

Made for: Claude Code.

Or install policy-research-kit, the plugin that ships this one along with the rest of its 6 skills, 5 agents.

Wrote 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.

agentmods badge for policy-report-review

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-report-review/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-report-review)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-report-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-report-review/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.

agentmods 80×15 button for policy-report-review

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-report-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-report-review.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 161 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 4,667 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00161 $0.04667
Opus 5.5 $0.00064 $0.01867
Sonnet 5.5 $0.00032 $0.00933
Haiku 4.5 $0.00016 $0.00467

Measured 12d ago against content hash 5c6c7120e445, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-10-07, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

policy-report-review 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 12d 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.

skills/policy-report-review/SKILL.md · 140 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 140 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

정책연구 검수 (2모드)

정책연구의 품질을 두 관문에서 지킨다. 막연한 평이 아니라 위치·문제·해결을 갖춘 실행 가능한 지적만 낸다. 가장 값싼 교정은 가장 이른 교정이므로, 설계 게이트(모드1)에 특히 철저하다.


모드 1 — 설계 검토 게이트 (집필 전)

입력: _workspace/00_request.md(요청 원문) + _workspace/01_research_design.md. 두 질문에 답한다: "이 설계대로 가면 RQ에 막힘없이 답하는 보고서가 나오는가?" "그 보고서가 사용자가 요청한 그것인가?"

앞 질문만 보면 실행은 되는데 쓸 데가 없는 설계가 통과한다.

의도 충실성 (먼저 본다)

요청 원문을 직접 읽고 대조한다. 설계의 의도 확인서를 기준으로 삼지 않는다 — 그러면 설계자의 오독을 그대로 승인하게 된다.

글자 대조는 스크립트가 했다. 리더가 check_intent.py 결과를 붙여 준다(없으면 요청한다). 〔명시〕 인용의 실재, 요구어의 반영 위치, 뽑히지 않은 원문 구간, 분기 질문의 기본 가정은 거기서 걸렸다. 검토관은 글자로 답이 안 나오는 것 — 해석이 맞는가, 추론이 뒤 절에서 사실처럼 쓰였는가, 무게중심이 맞는가, 질문이 정말 목차를 가르는가, 수용 기준이 의도를 제대로 옮겼는가 — 에 시간을 쓴다. 스크립트 통과는 해석이 맞다는 뜻이 아니다. [권고]·[참고] 줄은 검토관이 판단해 지적에 올리거나 버린다.

먼저 혼자 읽는다. 01을 열기 전에 00_request.md만 읽고 02 머리에 두 가지를 적는다 — ①요구어 목록 ②의도 한 문장(모르는 칸은 〔미상〕 그대로). 그 뒤에 01을 열어 설계자의 것과 견준다. 설계 문서를 먼저 보면 그 해석에 끌려가 원문을 그 눈으로 읽게 된다.

  • 두 문장이 독자·결정·무게중심에서 갈리면 요청이 두 가지로 읽힌다는 증거다. 설계자가 확신도를 '높음'이라 했어도 '낮음'으로 내리고 리더가 사용자에게 묻게 한다([필수]). 두 독해를 나란히 적어 준다.

  • 설계자의 확신도는 자기 평가라 후한 쪽으로 기운다. 실측에서 같은 요청을 두 번 돌렸더니 높음과 낮음이 갈렸다.

  • 요구어 누락 — 원문의 동사·수식어("중심으로" "관점에서" "간단히")·쓰임 단서(" 보고" " 협의 전")가 설계 어딘가에 반영됐는가. 반영처가 없으면 [필수].

  • 등급 위조 — 〔명시〕라 적힌 항목의 인용이 원문에 실제로 있는가. 〔추론〕 항목이 RQ·분석틀·목차에서 확정 사실처럼 쓰이지 않았는가. 〔미상〕이어야 할 독자·용도가 그럴듯한 값으로 채워지지 않았는가.

  • 과잉 해석 — 추론한 용도가 문면 요청을 밀어냈는가. 사용자가 시킨 것이 목차에서 빠지거나 한 절로 쪼그라들었으면 [필수].

  • 관성 장 — 의도-목차 대응표에서 근거가 "표준 구조"뿐인 장이 남아 있는가. 그 장이 분량을 얼마나 먹는가.

  • 무게중심 — 장별 분량 배분이 의도 한 문장과 맞는가. 의도가 요구하는 일에 가장 많은 지면이 갔는가.

  • 질문의 질 — 분기 질문이 실제로 목차를 가르는가. 원문에 이미 답이 있는 것을 묻지 않는가. 기본 가정이 달려 있는가. 반대로, 목차를 가르는 미상인데 가정으로 넘긴 것은 없는가.

  • 확신도 — '높음' 판정이 타당한가. 용도·독자·결정 중 〔미상〕이 있고 해석 후보가 목차를 가르는데 '높음'이면 [필수] — 리더가 사용자에게 먼저 물어야 한다.

  • 조사 항목의 범위 표시 — 〔공통〕이라 적힌 항목이 정말 어느 해석·어느 답에도 쓰이는가. 리더가 답을 기다리는 동안 이것부터 돌리므로, 채택 해석에만 쓰이는 항목이 〔공통〕으로 올라와 있으면 헛조사가 된다.

  • 수용 기준 — 초안을 펼쳐 놓고 예/아니오로 답할 수 있는 문장인가. "충분히 대응한다"식이면 판정할 수 없다. 의도 한 문장·필수 항목·어긋남 시나리오가 기준으로 빠짐없이 옮겨졌는가. 기준이 틀리면 초안이 틀린 곳으로 달리므로, 기준 자체가 원문의 요구를 벗어났는지도 본다.

  • 의도 침식(재검토 시) — 직전 개정에서 낮아진 RQ·빠진 장이 「의도 대비 달라진 점」에 적혔는가. 조용히 낮춘 것이 있으면 [필수].

Read the full file on GitHub · 140 lines

Changes

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.

  1. 12d ago Changed · +52 lines 5c6c7120e445
  2. 1mo ago Changed 7bbb86aef75b
  3. 1mo ago First seen · 88 lines · 161 tokens per session scan A caeb607055cb

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policy-report-review is a skill published in the GitHub repository parkjui92/policy-research-kit (10 stars, last pushed 13d ago), licensed MIT. It adds 161 tokens to every session and 4,667 once invoked, about $0.0006 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 2026-08-31.