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 S-Nakamur-a/conductor --skill address-conductor-commentgit clone --depth 1 https://github.com/S-Nakamur-a/conductorWrote 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/s-nakamur-a/conductor/address-conductor-comment)<a href="https://agentmods.dev/skills/s-nakamur-a/conductor/address-conductor-comment"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s-nakamur-a/conductor/address-conductor-comment/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/s-nakamur-a/conductor/address-conductor-comment"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s-nakamur-a/conductor/address-conductor-comment.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 | $0.00032 | $0.01840 |
| Opus 5.5 | $0.00013 | $0.00736 |
| Sonnet 5.5 | $0.00006 | $0.00368 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00184 |
Grade A, and why
address-conductor-comment 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 1mo 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 — 177 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Conductor Resolve
Conductor でついたレビューコメント（pending）を取得し、Subagent で並列処理して解決する。
$ARGUMENTS
モード判定
$ARGUMENTS が UUID 形式の文字列（comment ID）の場合は 単一コメントモード で動作する。
それ以外（空 or all_branches 等）の場合は 一括モード で全 pending コメントを処理する。
単一コメントモード（comment ID 指定時）
1. コメントのスレッドを取得
mcp__conductor__get_comment_thread を呼び出し、指定された comment ID のコメント詳細と 全返信履歴（replies） を取得する。
返信がある場合は最新の返信内容を特に重視し、会話の流れを把握した上で対応する。
2. コメントに対応
コメントの kind に応じて直接対応する（Subagent は使わない）：
- suggest（変更提案）:
- 該当ファイルの該当行を Read で確認（前後50行程度のコンテキストも把握）
- 提案内容（+ 返信履歴がある場合は最新の要望）に沿ってコードを修正（Edit）
mcp__conductor__reply_to_commentで対応内容を報告- ユーザに修正内容を確認してもらい、承認されれば
mcp__conductor__resolve_commentで解決
- question（質問）:
- 該当ファイルの該当行と周辺コード・関連ファイルを調査
- 返信履歴がある場合は最新のユーザー返信に回答
mcp__conductor__reply_to_commentで回答（resolve はしない — レビュアーが確認してから解決する）
3. 結果を報告
処理結果を簡潔に報告する。
一括モード（引数なし or オプション指定時）
1. Pending コメントを取得
MCP ツール mcp__conductor__get_pending_comments を呼び出す。
- 引数なしで現在のブランチの pending コメントのみ取得（MCP サーバーが自動でブランチを検出する）
- 全ブランチのコメントを見たい場合は
all_branches: trueを指定 - コメントがなければ「対応するコメントはありません」と報告して終了
2. 各コメントのスレッドを取得
各コメントに対して mcp__conductor__get_comment_thread を呼び出し、コメント詳細と 全返信履歴（replies） を取得する。
これらは並列実行可能。
重要: 返信履歴はコメント対応の文脈として不可欠。全返信を時系列で把握し、特に最新の返信内容に基づいて対応すること。Subagent にも全返信を渡すこと。
3. TodoWrite で一覧化
取得したコメントを TodoWrite で一覧化し、進捗を可視化する。
4. Subagent で並列処理
各コメントに対して Task ツール を使用して並列処理する。
suggest（変更提案）の場合
Task tool を使用:
- subagent_type: "general-purpose"
- prompt: |
あなたはコードレビューの変更提案に対応する専門エージェントです。
## コメント情報
- ID: <id>
- ファイル: <file_path>
- 行: <line_start>-<line_end>
- 提案内容: <body>
## 会話履歴（repliesがある場合）
<repliesの内容を時系列で含める>
## 作業手順
1. 該当ファイルの該当行を Read で確認
2. 周辺コンテキストも把握（前後50行程度）
3. 提案内容に沿ってコードを修正（Edit ツール使用）
4. 修正内容を簡潔にまとめる
5. MCP ツール `mcp__conductor__reply_to_comment` で対応内容を報告
- comment_id: <id>
- body: 修正内容の説明
6. ユーザに修正内容を確認してもらい、resolve してよいか尋ねる
7. ユーザが承認した場合のみ、MCP ツール `mcp__conductor__resolve_comment` でコメントを解決済みにする
- comment_id: <id>
## ガイドライン
- 最小限の変更に留める
- 既存のコードスタイルに合わせる
- 修正の理由を返信に含める
- 会話履歴がある場合は最新のユーザー返信に対応する
## 出力形式
処理完了後、以下を報告：
- コメントID
- ファイル:行
- 変更内容の要約
- 修正したファイルのリスト
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.
- 1mo ago First seen · 177 lines · 32 tokens per session scan A 11a840419063
address-conductor-comment is a skill published in the GitHub repository S-Nakamur-a/conductor (2 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 32 tokens to every session and 1,840 once invoked, about $0.0001 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
code-simplifier
Use when user asks to simplify, clean up, or refactor recently modified code for readability, consistency, or maintainability without changing behavior, especially after implementation and before broader review.
codebase-design
Shared vocabulary for designing deep modules. Use when the user wants to design or improve a module's interface, find deepening opportunities, decide where a seam goes, make code more testable or AI-navigable, or when another skill needs the deep-module vocabulary.
improve-codebase-architecture
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
code-review
Review the changes since a fixed point (commit, branch, tag, or merge-base) along two axes — Standards (does the code follow this repo's documented coding standards?) and Spec (does the code match what the originating issue/spec asked for?). Runs both reviews in parallel sub-agents and reports them side by side. Use…
code-review
Architectural code review — coding standards, SOLID, testability, performance concerns.
tech-debt
Track, categorize and prioritize technical debt across the codebase — scans for debt indicators, maintains a register.