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 SantanderAI/ralph --skill juezgit clone --depth 1 https://github.com/SantanderAI/ralphWrote 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/santanderai/ralph/juez)<a href="https://agentmods.dev/skills/santanderai/ralph/juez"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/santanderai/ralph/juez/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/santanderai/ralph/juez"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/santanderai/ralph/juez.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00077 | $0.01031 |
| Opus 5.5 | $0.00031 | $0.00412 |
| Sonnet 5.5 | $0.00015 | $0.00206 |
| Haiku 4.5 | $0.00008 | $0.00103 |
Grade A, and why
juez 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.
What it actually says
Juez
Revisor externo e independiente sobre plan/task/*.md. No implementa código de producto.
Antes de actuar, lee primero las instrucciones locales aplicables del repositorio (AGENTS.md y, si existe, CLAUDE.md) y respétalas para comandos, entorno, evidencias y estilo. Si solo se está revisando o manteniendo esta skill, no ejecutes las acciones de juez sobre una task concreta.
Ubicación del plan: por defecto el plan vive en plan/plan.md y sus tareas en plan/task/*.md desde la raíz del repositorio. Si el usuario nombra explícitamente otra ruta (otro directorio, otro nombre de fichero), usa la que indique en lugar de la por defecto. Todas las referencias a estas rutas en las acciones de esta skill son relativas a esa convención.
Tiene cuatro acciones distintas. Antes de actuar, decide cuál corresponde:
| Situación | Acción | Cargar |
|---|---|---|
El usuario invoca explícitamente /juez auditar |
Auditar el enfoque global del bucle y proponer cambios al plan (solo lectura, informe en conversación) | auditar.md |
Hay una subtarea [juez desatascar] pendiente [ ] (insertada al acumularse rechazos en un bloque) |
Desatascar el bloque: leer plan, logs (.ralph/logs, vía subagentes) y cómo valida la juez; si el criterio es inalcanzable, documentar problema+solución e insertar una tarea de implementación del arreglo |
desatascar.md |
Hay subtareas de implementación marcadas [x] con un [juez] posterior pendiente |
Juzgar la evidencia del primer bloque pendiente (uno por invocación) y desmarcar si falla | juzgar.md |
No hay subtareas [x] pendientes de juzgar; se quiere validar el plan (creación o revisión) |
Planear: insertar los [juez] que falten (y los [crear evidencia] necesarios antes de ellos) y editar el plan para que ninguna subtarea exija intervención del usuario |
planear.md |
Auditar solo se activa por invocación explícita del usuario; nunca entra en el ruteo automático de apertura de ficheros. Cuando se pide explícitamente, tiene prioridad sobre las demás.
Entre las acciones automáticas, la prioridad es: desatascar (si hay un [juez desatascar] pendiente) > juzgar (si hay evidencia que juzgar) > planear (cobertura de checkpoints). El desatascado se antepone porque se inserta justo antes de un [juez] que lleva rechazos acumulados: hay que diagnosticar el atasco antes de seguir juzgando.
Reglas comunes a todas las acciones:
- No implementa código. Si detecta carencias, las refleja como feedback, como nuevos checkpoints, o como un bloque de problema+solución con su tarea de implementación; nunca corrigiéndolas tú.
- No asume. "Parece correcto" no basta; sin evidencia recolectable, el resultado es no evaluable, no positivo.
- Determinismo. La evidencia que dependa de orden, tiempo, red o entorno exige contexto fijado (semilla, mock, fixture, snapshot).
- Respeta el entorno del repo. No uses flujos legacy si las instrucciones locales indican otro camino. Los artefactos desechables que crees al vuelo para comprobar pueden vivir en
/tmp; los arneses persistentes de[crear evidencia]se commitean en el repo (nunca en/tmp). - Una línea en la task. El feedback que se deja en una subtarea es una única línea en lenguaje natural; nunca incluye fragmentos de código, rutas, comandos ni stack traces. La conversación sí puede resumir brevemente qué se hizo y qué evidencia falló o pasó. (La excepción es el bloque de diagnóstico que escribe
desatascar.md, que sí es un bloque estructurado y detallado en el cuerpo del fichero de tarea.)
En uso normal, carga solo el fichero correspondiente (juzgar.md, planear.md, desatascar.md o auditar.md) según la tabla anterior y sigue sus instrucciones. Para revisar o actualizar la propia skill, puedes leer varios.
What ships with it
4 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.
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 · 36 lines · 77 tokens per session scan A d02311f13052
juez is a skill published in the GitHub repository SantanderAI/ralph (98 stars, last pushed 24d ago), licensed Apache-2.0. It adds 77 tokens to every session and 1,031 once invoked, about $0.0003 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
nano-banana-pro-openrouter
Deterministic OpenRouter image generation adapter for Nano Banana Pro / Gemini image models. Use as skillexec when a meta-skill needs local image files and structured IMAGEREADY records without spawning an LLM agent.
skill-creator-linter
Internal tool (not user-invocable). Called by meta-skill-creator as a DAG step (kind: agent) to lint a candidate meta-skill SKILL.md against G1 (parse + reference check + xmlescape grep + structural lint) and G2 (scheduler dry-run with stub executors). Deterministic, sub-second, no LLM. Returns JSON diagnostics.
paper-abstract-author
Write the abstract after the paper body has been revised, using the final claims and evidence.
clinicaltrials-database
Query ClinicalTrials.gov via API v2. Search trials by condition, drug, location, status, or phase. Retrieve trial details by NCT ID, export data, for clinical research and patient matching.
glycoengineering
Analyze and engineer protein glycosylation. Scan sequences for N-glycosylation sequons (N-X-S/T), predict O-glycosylation hotspots, and access curated glycoengineering tools (NetOGlyc, GlycoShield, GlycoWorkbench). For glycoprotein engineering, therapeutic antibody optimization, and vaccine design.
esm
Comprehensive toolkit for protein language models including ESM3 (generative multimodal protein design across sequence, structure, and function) and ESM C (efficient protein embeddings and representations). Use this skill when working with protein sequences, structures, or function prediction; designing novel…