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/sei-newbear/xp-harness/basic-designnpx skills add sei-newbear/xp-harness --skill basic-designgit clone --depth 1 https://github.com/sei-newbear/xp-harnessWhat 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 | $0.00163 | $0.06274 |
| Opus 5 | $0.00081 | $0.03137 |
| Sonnet 5 | $0.00033 | $0.01255 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00627 |
Grade A, and why
basic-design 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 2d 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 — 362 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
基本設計フェーズ
なぜこの skill があるか
要件(What / Why)が固まった後、実装に入る前に「どう作るか」の構造を固めないと、実装中に方針がブレたり、後から大きな手戻りが発生する。基本設計は「後から戻ると痛い決定」を一通り決めるフェーズ。
逆に、関数の名前や引数、エラーメッセージの文言まで設計 md に書くのは過剰。実装中の判断は実装フェーズに任せる方が、設計と実装の重複管理を避けられる。
開始時の重要ルール — context-rich でも対話なしに md に飛ばない
要件定義から続けて basic-design に入った時点では、context が rich で「もう全部分かっている」ように感じる。しかし要件定義で固まったのは Why / What であって、How (アーキ / データモデル / シーケンス) はまだ判断していない。
「Why が固まった ≠ How が決まった」を区別する。
呼ばれた直後にやることは:
dialogue-principlesskill を呼ぶ (このフェーズ全体が対話モードなので、最初に対話の規律を効かせる)- 設計トピック (アーキ / データモデル / シーケンス / 論理設計) を 1 つずつ対話で固める
- 全トピックについて依頼者と合意が取れた後で初めて文書化する
context が rich でも、最初のメッセージは設計書を書くことではなく「これから何を議論するか」を依頼者と確認すること。
言い訳と反論
| 言い訳 | 反論 |
|---|---|
| 「context が十分にあるから書ける」 | Why が分かっても How は決まっていない |
| 「依頼者が忙しそうだから書いて確認してもらおう」 | 書いた後の修正コストの方が大きい |
| 「シンプルな案件だから」 | シンプルこそ対話が早く済む。書き直しの方が遅い |
| 「過去類似案件の設計から類推できる」 | 類推は仮説。依頼者と検証してから書く |
やること
要件と既存資産を踏まえて、以下を 対話で固める。「やること」は「設計書を書く」ことではなく「設計判断を依頼者と固める」こと。テンプレを最初に出して埋めにいかない。1 トピックずつ依頼者と議論し、合意を取り、最後にまとめて md に書き起こす。
要件によって全部必須ではない。要件に合わせて選び、対話の中で「これは設計判断が必要」と分かったトピックだけ固める。
1. アーキを対話で固める
- 何を決めるか: 新しいコンポーネント・モジュール・サービスの配置と通信
- 議論する観点: 既存アーキとの統合、責務分離、layer 違反のリスク
- 依頼者と何を引き出すか: 影響を受ける既存コンポーネント、新規追加の必要性、配置の選択肢
- 合意したら: ASCII 図で表現
例 (合意後の表現):
[ Browser ]
│ HTTP
▼
[ Web Router ]
│
├── /users → users.ts
├── /orders → orders.ts
└── /reviews (新) → reviews.ts ← 今回追加
│
▼
[ DB ]
2. データモデルを対話で固める
- 何を決めるか: DB スキーマの追加・変更 (table, column, index, FK, 制約)
- 議論する観点: 既存データへの migration 影響、index 設計、null 許容、参照整合性
- 依頼者と何を引き出すか: どの table を増やす / 既存を変えるか、状態列の置き場所、必要な制約
- 合意したら: ER 差分または table 定義で表現
例 (合意後の表現):
orders (既存)
+ review_status: TEXT -- 新規追加
+ reviewed_by: TEXT (FK) -- 新規追加
+ reviewed_at: INTEGER -- 新規追加
reviews (新規 table)
- id: TEXT (PK, UUID v7)
- order_id: TEXT (FK → orders.id)
- reviewer_id: TEXT (FK → users.id)
- decision: TEXT ('approved' | 'rejected')
- note: TEXT (nullable)
- created_at: INTEGER
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.
- 2d ago First seen · 362 lines · 163 tokens per session scan A 319ee767d576
basic-design is a skill published in the GitHub repository sei-newbear/xp-harness (9 stars, last pushed 25d ago), licensed MIT. It adds 163 tokens to every session and 6,274 once invoked, about $0.0008 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…