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/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-prnpx skills add scroogy-dev/scroogy-agent-skills --skill git-prgit clone --depth 1 https://github.com/scroogy-dev/scroogy-agent-skillsWrote 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/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-pr)<a href="https://agentmods.dev/skills/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-pr"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-pr.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 | $0.00134 | $0.07572 |
| Opus 5 | $0.00067 | $0.03786 |
| Sonnet 5 | $0.00027 | $0.01514 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00757 |
Grade A, and why
git-pr 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 4d 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 — 311 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
개요
동료의 코드 리뷰 시간을 단축하고, 변경 사항에 대한 완벽한 추적성을 제공하는 PR 메시지를 작성합니다. 이슈·브랜치·PR이 각각 1개인 단일 배포이든, 여러 브랜치를 하나의 PR로 통합하는 통합 배포이든, PR에 포함된 각 이슈별로 반드시 '비즈니스 관점'과 '테크 관점' 두 섹션으로 나누어 작성합니다.
메시지 작성에서 끝나지 않고, PR 유형(정식/드래프트(draft)) 확인과 메시지 승인 게이트를 거쳐 해당 유형의 PR을 생성합니다 ("PR 제출").
제출은 외부 공개 행위이므로 승인 게이트는 유형·옵션과 무관하게 생략하지 않습니다. 승인을 거절하면 제출 없이 최종 제목·본문만 남습니다.
유형이 이미 정해졌으면 --draft로 유형 확인만 건너뛸 수 있습니다 ("옵션").
관련 skill
- git-commit (권장): PR 제목은 커밋 메시지와 동일한 Conventional Commits 형식을 따릅니다.
- ai-workspace (권장):
.ai/50_adr/,.ai/30_contract/,.ai/40_domain/경로의 문서를 참조합니다. - git-pr-feedback (권장): 제출 후 단계 — 제출한 PR에 달린 리뷰 코멘트의 검토·대응은 git-pr-feedback으로 진행합니다.
참조 문서
- 공통 규칙:
.ai/10_rules/context-loading.md— 있으면 따르며, 이미 적재되어 있으면 재로딩하지 않습니다. - 스킬 고유 추가 참조:
.ai/30_contract/index.md,.ai/40_domain/index.md,.ai/50_adr/index.md— 비즈니스·테크 관점 참고사항 작성 및 인용할 파일 식별용 (index 먼저 → 관련 파일만 선택적으로).ai/60_codebase/index.md— 호출 흐름 작성 참고.ai/10_rules/writing-principles.md·.ai/10_rules/writing-principles-local.md— 있으면 산출물 작성 원칙으로 참조 (충돌 시 local 우선; 없으면 본문의 "산출물 접기 기준"이 기본값)
작성 시점 및 주체
PR을 올리기 전, 작성자 본인이 작성합니다. AI 도구를 활용해 초안을 생성한 뒤 작성자가 검토·수정하여 반영하는 방식을 권장합니다.
실행 절차
아래 순서로 작성합니다. 각 단계의 세부 규칙은 같은 이름의 섹션을 참조합니다.
- 공통 규칙·
index.md를 선택 적재한다 ("참조 문서"). - PR 유형(정식/드래프트)을 확인한다 ("PR 제출").
- PR 제목을 작성한다 ("PR 제목").
- 이슈 목록을 작성한다 ("PR 메시지 구조").
- 이슈별로 비즈니스 관점·테크 관점을 작성한다.
- PR 초안을 마친 뒤 마지막 패스로 문서 동기화 점검을 1회 수행한다 ("문서 동기화 점검").
- 최종 제목·본문·대상을 제시하고 승인받은 뒤 해당 유형으로 PR을 생성한다 ("PR 제출").
PR 제출
메시지 작성에서 끝내지 않고, 유형 확인과 승인 게이트를 거쳐 PR을 실제로 생성합니다.
1. PR 유형 확인 (메시지 작성 전)
- 메시지를 쓰기 전에 정식 PR / 드래프트 PR 중 어느 유형으로 올릴지 작성자에게 질의합니다. 기본값은 정식 PR이며, 기본값을 그대로 쓸 때에도 작성자의 확인 응답을 받습니다.
--draft옵션으로 실행했으면 이 질의만 생략하고 드래프트로 확정합니다 ("옵션").- 베이스 브랜치는 원격 기본 브랜치(
main등)를 자동 감지해 채웁니다. 감지에 실패한 경우에만 작성자에게 질의합니다. - 소스 브랜치가 베이스와 같은 저장소에 있는지 이 단계에서 확인합니다. 대조는
gh없이도 동작하도록 git 원격 URL로 합니다. 베이스 저장소는 기본 브랜치를 감지한 원격의 URL, 소스 저장소는git config branch.<브랜치>.remote로 조회한 원격의 URL을호스트/소유자/저장소형태로 정규화해 비교합니다. 정규화는verify-submit.sh --normalize <URL>로 수행합니다 (탐색·사용법은 4단계 참조). 눈으로 URL을 읽어 비교하면git@·.git·포트·후행 슬래시 표기 차이가 같은 저장소를 다르게 보이게 합니다.- upstream이 없는 브랜치(첫 push 전 새 브랜치)는 다른 저장소로 간주하지 않습니다. 3단계에서 push 대상 원격이 확정되면 그 원격의 URL로 이 대조를 수행합니다.
- 어느 쪽도 판정할 수 없으면 같은 저장소가 맞는지 작성자에게 질의해 분기합니다.
- 저장소가 다르면(포크에서 올리는 경우) 포크 기반 제출은 지원하지 않습니다. 그 사실을 먼저 알리고, 메시지 작성만 이어갈지 질의해 승인하면 제출 없이 제목·본문 파일만 남기고 그 경로를 안내한 뒤 종료합니다 (경로는 2단계 참조).
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.
- 4d ago First seen · 311 lines · 134 tokens per session scan A ffd277e0a58b
git-pr is a skill published in the GitHub repository scroogy-dev/scroogy-agent-skills (2 stars, last pushed 3d ago), licensed Apache-2.0. It adds 134 tokens to every session and 7,572 once invoked, about $0.0007 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
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
brainstorming
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
auto-perf-optimize
Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.
chat-perf
Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…