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 parkjui92/policy-research-kit --skill policy-research-designgit clone --depth 1 https://github.com/parkjui92/policy-research-kitWrote 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/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-design)<a href="https://agentmods.dev/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-design"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-design/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/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-design"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/parkjui92/policy-research-kit/policy-research-design.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 | $0.00152 | $0.04896 |
| Opus 5.5 | $0.00061 | $0.01958 |
| Sonnet 5.5 | $0.00030 | $0.00979 |
| Haiku 4.5 | $0.00015 | $0.00490 |
Grade A, and why
policy-research-design 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 137 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
정책연구 설계
정책연구의 방향을 착수 시점에 확정한다. 잘못된 RQ·목차로 보고서를 다 쓰고 갈아엎는 비용을 설계 단계에서 제거하는 것이 목적이다. 산출물은 _workspace/01_research_design.md.
Phase 0 — 의도 파악 (먼저 한다)
목차는 주제에서 나오지 않고 의도에서 나온다. 같은 주제라도 예산 협의에 쓸 보고서와 의회 답변에 쓸 보고서는 목차가 다르다. 요청문에는 의도의 일부만 실리므로, 말해진 것·추론한 것·모르는 것을 갈라 놓고 목차를 가르는 미상만 골라 묻는다.
절차·판정표·양식·예시 전문은 references/intent-analysis.md에 있다. 설계 전에 반드시 Read 한다.
원칙 — 문면은 바닥, 용도는 방향타. 요청문에 적힌 것은 빠짐없이 수행하고, 추론한 용도는 무엇을 두껍게·먼저·깊게 다룰지만 정한다. 추론한 목적이 문면과 충돌하면 문면을 따르고 충돌을 질문으로 올린다.
절차:
- 원문을 읽는다 —
_workspace/00_request.md(사용자가 쓴 글자 그대로)가 1차 입력이다. 스폰 프롬프트의 요약과 다르면 원문이 우선한다.- 오독 사례를 읽는다 —
~/.claude/intent-misreads.md가 있으면 원문 다음에 읽는다. 지난번에 사용자가 바로잡은 읽기가 쌓여 있다. 같은 유형의 단서가 이번 요청에 있으면 〔추론〕의 단서로 쓴다(단서: "오독 사례 날짜·유형"). 등급은 여전히 〔추론〕이다 — 지난번의 정정이 이번에도 맞는다는 보장은 없다.
- 오독 사례를 읽는다 —
- 요구어 전수 추출 — 동사·대상·수식어·쓰임 단서·계기 단서·빠진 것으로 쪼갠다. 동사가 산출물 유형을 정한다(발굴 → 선별 장치, 검토 → 판정 기준, 대응 → 쟁점별 논거). 주제 명사만 읽으면 모든 요청이 같은 보고서가 된다.
- 의도 8요소 + 근거 등급 — 용도·독자·결정·계기·성공 기준·필수/금기·입장·비범위를 채우고 요소마다 〔명시〕(원문 인용) / 〔추론〕(단서 기재) / 〔미상〕(비워 둠)을 단다. "보통 이런 보고서는 이렇다"는 단서가 아니다. 〔추론〕을 〔명시〕처럼 쓰지 않는다.
- 수단-목적 사다리 — "그래서 이것으로 무엇을 하려는가"를 두 칸 오른다. 무게중심을 정하는 데만 쓰고, 요청된 것을 다른 것으로 바꾸는 데 쓰지 않는다.
- 해석 후보 2~3개 — 서로 다른 목차를 낳는 해석을 세우고 단서가 많은 쪽을 채택한다. 후보들이 같은 목차로 수렴하면 그 모호성은 묻지 않는다.
- 의도 한 문장 — "이 보고서를 받은 〔독자〕가 이것으로 〔결정·행동〕을 할 수 있어야 한다." 주제문 말고 쓰임문으로 쓴다.
- 어긋남 시나리오 3개 + 수용 기준 3~5개 — 완성본을 받은 사용자가 "이게 아닌데"라고 할 이유와, 각각을 목차 어디서 막는지. 이어서 초안을 예/아니오로 판정할 수 있는 문장(A1, A2 …)을 적는다. 의도를 잘 읽어도 결과를 판정할 기준이 없으면 "의도를 수행했는가"는 감상으로 남는다. 검토관이 초안 검수에서 이 기준별로 판정한다.
- 분기 질문 최대 3개 — 답에 따라 목차가 달라지는 것만 묻는다. 달라지지 않으면 질문이 아니라 가정이다(가정 목록에 적고 진행). 질문마다 기본 가정과 "답이 다르면 바뀌는 곳"을 단다. 원문에 답이 있는 것은 묻지 않는다.
- 목차는 안 바꿔도 틀리면 결론·핵심 수치가 바뀌는 가정에는 ★를 단다. 질문을 줄이는 것이지 불확실성을 감추는 것이 아니다.
- 요청문의 전제 점검 — 요청문이 깔고 있는 사실관계(일정·제도 명칭·권한·수치)가 아는 것과 어긋나 보이면 「확인할 전제」로 적는다. 고쳐 읽지 않고 사용자가 답하게 한다.
- 확신도 판정 — 용도·독자·결정 중 〔미상〕이 있고 해석 후보가 목차를 가르면 낮음. 낮음이어도 채택 해석 기준으로 설계는 끝까지 내되, 리더가 검토관 게이트 전에 사용자에게 먼저 확인한다.
- 글자 대조 자기 점검 — 설계 문서를 저장한 뒤 이 스킬 폴더의
scripts/check_intent.py를 돌린다. [필수]가 0이 될 때까지 고친다.
〔명시〕로 적은 인용이 원문에 글자 그대로 있는지, 리더 메모에만 있는 말을 〔명시〕로 올리지 않았는지, 요구어마다 반영 위치가 있는지, 원문에서 요구어로 뽑히지 않은 구간이 있는지, 분기 질문마다 기본 가정이 달렸는지, 수용 기준이 판정할 수 있는 문장인지를 본다. 브리프 모드면python3 scripts/check_intent.py --request _workspace/00_request.md --design _workspace/01_research_design.md--brief를 붙인다. 통과는 글자가 맞다는 뜻이지 해석이 맞다는 뜻이 아니다 — 해석은 검토관이 본다.
What ships with it
9 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
- references/intent-analysis.md 26 KB
- regression/cases/policy-budget-rebuttal/00_request.md 678 B
- regression/cases/policy-budget-rebuttal/case.json 1.5 KB
- regression/cases/policy-terse/00_request.md 401 B
- regression/cases/policy-terse/case.json 1.2 KB
- scripts/check_intent.py 27 KB runs code
- scripts/misreads.py 8.2 KB runs code
- scripts/README.md 6.7 KB
- scripts/regress.py 15 KB runs code
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.
- 12d ago Changed · +51 lines fecf566907c5
- 1mo ago First seen · 86 lines · 152 tokens per session scan A b068e08f0090
policy-research-design is a skill published in the GitHub repository parkjui92/policy-research-kit (10 stars, last pushed 13d ago), licensed MIT. It adds 152 tokens to every session and 4,896 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.
Other skills, from other repositories
socsci-paper-orchestrator
An orchestrator for writing Korean social-science research papers with a team of six specialized agents. Social science studies people, organizations, and society; a research paper presents a question, evidence, methods, and conclusions.
paper-revision
A workflow for revising an academic paper after journal reviewers send comments. It tracks each requested change, the author's decision, the manuscript edit, and the response letter.
paper-writing
A writing workflow for producing a social-science research paper from an approved research design, cited prior studies, and analysis results.
paper-design
A research-planning guide for starting a social-science paper or thesis. It turns a broad topic into research questions, hypotheses, theory, methods, and an outline.
paper-research
An evidence-gathering guide for social-science research. It finds prior studies, academic theories, official statistics, and relevant cases, while recording sources for claims.
paper-review
A two-stage quality check for social-science research designs and paper drafts. It reviews whether the questions, evidence, logic, methods, ethics, and Korean academic writing fit together.