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 radif-ru/ai-multi-agent-system --skill schedulergit clone --depth 1 https://github.com/radif-ru/ai-multi-agent-systemWrote 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/radif-ru/ai-multi-agent-system/scheduler)<a href="https://agentmods.dev/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/scheduler"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/scheduler/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/radif-ru/ai-multi-agent-system/scheduler"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/scheduler.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 | $0.00059 | $0.01006 |
| Opus 5 | $0.00030 | $0.00503 |
| Sonnet 5 | $0.00012 | $0.00201 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00101 |
Grade A, and why
scheduler 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 10d 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 — 75 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Skill: scheduler
Помогает планировать регулярные задачи, которые выполняются автоматически по расписанию (cron).
Когда использовать
- «Напоминай мне каждый день в 9 утра выпить воду»
- «Проверяй почту по будням в 18:30»
- «Каждый час делай краткую сводку новостей»
- «Запланируй задачу на каждый понедельник в 10:00»
- «Какие у меня есть запланированные задачи?»
- «Отмени мою задачу»
Когда не использовать
- Однократные напоминания («напомни через 10 минут») — не поддерживаются, только cron-расписание.
- Вопросы не про планирование → обычный ответ.
Инструменты
schedule_task(args:prompt— текст задачи,schedule_text— расписание на естественном языке,cron— 5-польное cron-выражение (fallback),timezone— часовой пояс, по умолчанию Europe/Moscow) → создаёт задачу.list_scheduled_tasks(args: нет) → список задач текущего пользователя.cancel_scheduled_task(args:task_id) → отменяет задачу.
Маппинг естественного языка в cron
Cron — 5 полей: минута час день_месяца месяц день_недели (min hour dom mon dow).
Детерминированный парсер
app/services/cron_parser.py — парсер поддерживает базовые паттерны:
| Пример запроса | Cron |
|---|---|
| Каждый день в 9:00 | 0 9 * * * |
| По будням в 18:30 | 30 18 * * 1-5 |
| Каждый час | 0 * * * * |
| Каждые 30 минут | */30 * * * * |
| Каждые 2 часа | 0 */2 * * * |
| 1-го числа каждого месяца в 10:00 | 0 10 1 * * |
| По понедельникам в 12:00 | 0 12 * * 1 |
| Каждую неделю | 0 0 * * 0 |
Если парсер не распознал паттерн — возвращает None, и маппинг делает LLM (graceful fallback).
Полная таблица (для LLM-фолбэка)
| Пример запроса | Cron |
|---|---|
| Каждый день в 8:00 и 20:00 | 0 8,20 * * * |
День недели: 0 = воскресенье, 1 = понедельник, ..., 6 = суббота. Также можно использовать имена: SUN, MON, TUE, WED, THU, FRI, SAT.
Порядок действий
- Определи, что именно нужно делать при срабатывании — сформируй
prompt(текст задачи для выполнения). Например: «Проверь непрочитанную почту через email_list и сделай краткий дайджест». - Передай в
schedule_textоригинальный текст расписания пользователя (например: «каждую субботу в 15:08»). Парсер в коде преобразует его в cron. Если парсер не распознает паттерн — передайcronвручную (см. таблицу ниже). - Вызови
schedule_taskсpromptиschedule_text(илиcronкак fallback). Если пользователь указал часовой пояс — передай его вtimezone. - Подтверди пользователю: что запланировано, с каким расписанием и ID задачи.
- Для просмотра задач —
list_scheduled_tasks. Для отмены —cancel_scheduled_taskс ID.
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.
- 10d ago First seen · 75 lines · 59 tokens per session scan A 10b803330558
scheduler is a skill published in the GitHub repository radif-ru/ai-multi-agent-system (6 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 59 tokens to every session and 1,006 once invoked, about $0.0003 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 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
task_automation
Design effective automated workflows using scheduled tasks, prompt chaining, and delivery channels.
tmux
Manage long-running shell sessions with tmux — start a detached session, run a long task, reattach later, capture output. Use when a task takes longer than a single tool call (build, test, log tail).
proactive_agent
Anticipate user needs, ask clarifying questions, and self-check work at milestones.
brain_dump
Capture unstructured thoughts and organize them into structured notes saved to memory.
meeting_notes
Structure raw meeting notes into actionable minutes with follow-ups.
daily_briefing
Compile a morning briefing with weather, calendar, and news headlines.