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 agentmods add skills/s977043/plangate/brainstormingnpx skills add s977043/PlanGate --skill brainstorminggit clone --depth 1 https://github.com/s977043/PlanGateWrote 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/s977043/plangate/brainstorming)<a href="https://agentmods.dev/skills/s977043/plangate/brainstorming"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s977043/plangate/brainstorming.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00123 | $0.02477 |
| Opus 5 | $0.00062 | $0.01239 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00495 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00248 |
Grade A, and why
brainstorming 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 6d 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 — 205 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Brainstorming
アイデアや曖昧な要件を、対話的なドリルダウンで設計書(PBI INPUT PACKAGE)に昇華する。
Iron Law
NO CODE WITHOUT APPROVED DESIGN FIRST
設計が承認されるまで、一切のコード実装を禁止する。「シンプルだから」「急いでいるから」は理由にならない。
Common Rationalizations
| こう思ったら | 現実 |
|---|---|
| 「シンプルだから設計不要」 | シンプルなタスクほど設計が速い。省略する理由にならない |
| 「前に似たことをやったから分かる」 | コードベースは変化する。今の状態を調査しろ |
| 「ユーザーが急いでいるから質問を省略」 | 曖昧なまま進めると手戻りの方が遅い |
核心原則: コードを書く前に、ユーザーが本当に何を求めているかを確認する。
Philosophy
- 1質問ずつ: 一度に複数の質問をしない。ユーザーの回答を受けてから次の質問を決める
- YAGNI: 「将来必要になるかも」は削る。今必要な最小構成を設計する
- 代替案を提示: 最初のアイデアに飛びつかない。2-3のアプローチをトレードオフ付きで提示する
- 既存パターン優先: コードベースの既存実装を調査し、一般論ではなくプロジェクト固有のパターンに従う
- インクリメンタル承認: 各ステップでユーザーの承認を得てから次に進む
8ステップ プロセス
Step 1: プロジェクトコンテキスト探索
ユーザーのアイデアを聞いた後、まずコードベースを調査する。
調査対象:
□ 関連する既存コード(Grep/Globで検索)
□ 類似機能の実装パターン
□ アーキテクチャの制約
□ 関連するテストパターン
出力: 関連コードと制約の要約をユーザーに報告する。
Step 2: 明確化質問(1つずつ)
ユーザーの意図を正確に把握するため、1つずつ質問する。
質問の優先順位:
- Why: なぜこの機能が必要か?(ユーザーの課題・目的)
- Who: 誰が使うか?(エンドユーザー、管理者、API利用者)
- What: 具体的に何ができるようになるか?(受入基準)
- Scope: 何をやらないか?(明示的な除外範囲)
- Constraints: 技術的制約、期限、依存関係は?
ルール:
- 回答から次の質問を導出する(スクリプト的に全質問を投げない)
- 3-5問で十分な理解が得られたら次のステップへ進む
- ユーザーが「もう十分」と言ったら即座に次へ
Step 3: アプローチ提案
2-3のアプローチを提示する。各アプローチには:
### アプローチ A: {名前}
**概要**: 1-2文で説明
**トレードオフ**:
- メリット
- デメリット・リスク
**変更範囲**: {影響するファイル数・領域}
**工数目安**: 小 / 中 / 大
ルール:
- 最もシンプルなアプローチを最初に提示する
- 各アプローチの「やらないこと」を明確にする
- ユーザーが選びやすいよう推奨を示す(ただし押し付けない)
Step 4: ユーザー承認チェックポイント
ユーザーにアプローチを選んでもらう。
「アプローチ A/B/C のどれで進めますか?
また、変更・追加したい点があれば教えてください。」
Step 5: 設計書ドラフト作成
選ばれたアプローチを基に、pbi-input.md形式の設計書を作成する。
# PBI INPUT PACKAGE: {タイトル}
> 生成日: YYYY-MM-DD
> 生成方法: brainstormingスキル
## Context / Why
{なぜやるか。ユーザーの課題・目的}
## What(Scope)
### In scope
{やること。具体的な機能・振る舞い}
### Out of scope
{やらないこと。明示的な除外範囲}
## 受入基準
- [ ] {基準1}
- [ ] {基準2}
- [ ] {基準3}
## Notes from Refinement
{議論で決まったこと。ブレスト中の意思決定を記録}
## Estimation Evidence
### Risks
{リスク}
### Unknowns
{不明点}
### Assumptions
{前提条件}
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.
- 6d ago First seen · 205 lines · 123 tokens per session scan A 8d1bdd0329d4
brainstorming is a skill published in the GitHub repository s977043/PlanGate (2 stars, last pushed 6d ago), licensed MIT. It adds 123 tokens to every session and 2,477 once invoked, about $0.0006 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
skill-maintenance
Automated skill maintenance tool (v6 — Unified Registry + Snapshots). Full scan: [Orphan] migrate misplaced skills from category dirs OR standalone skills/<name>/ to auto-generated/, [Sync] auto-generated/ vs registry lifecycle diff (new/deleted/revived + description auto-sync via lifecycle field), [Reg]…
extract
Run the full Semantica semantic extraction pipeline on a file or selected text — NER, relations, events, coreference resolution, triplets, and validation. Clears result cache before each run. Returns Markdown tables with entity/relation/event/triplet results and inline validator warnings.
watch
File sentinel that monitors the working directory for changes and marker comments, then auto-triggers appropriate skills. Poll-based via git diff against the last scan commit. Writes intake items for batch processing and routes marker actions through /do. Use for automatic reactions to file changes; do NOT use for…
live-preview
Mid-build visual verification loop. Takes screenshots of components during construction, not just after. Catches visual regressions and invisible features before they compound. Requires Playwright or similar screenshot tool.
review
5-pass structured code review — correctness, security, performance, readability, consistency.
marshal
Meta-orchestrator that takes any direction — broad, specific, or vague — and autonomously chains skills and context into actionable work. Gathers context from codebase, docs, and memory. Only asks the user when it genuinely cannot proceed. Single-session orchestrator.