Getting it into your agent
It runs from inside its repository, so the clone comes first — what it calls does not travel with the file alone.
git clone --depth 1 https://github.com/serejaris/personal-corp-osnpx agentmods add skills/serejaris/personal-corp-os/dailyWrote 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/serejaris/personal-corp-os/daily)<a href="https://agentmods.dev/skills/serejaris/personal-corp-os/daily"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/serejaris/personal-corp-os/daily/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/serejaris/personal-corp-os/daily"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/serejaris/personal-corp-os/daily.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector warn
SkillSpector: 1 finding, up to medium
These are SkillSpector’s own severities. On a checked sample its high-severity flags on skills were ~96% false positives — a documented command, a public API, a “never do X” rule — so we show them as a caution to read, not a verdict. Why →
- medium analysis-evasion · line 1 Suspicious Unicode normalization or mixed-script contentFix: Review the flagged content for security risks. Ensure no credentials, secrets, or sensitive data are exposed.
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 | $0.00068 | $0.00837 |
| Opus 5.5 | $0.00027 | $0.00335 |
| Sonnet 5.5 | $0.00014 | $0.00167 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00084 |
Grade A, and why
daily 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 26d 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 — 66 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Daily
Запускается из штаба. Отвечает на вопрос «что делать сегодня» по задачам всех отделов.
Правило данных
Каждый запуск читает файлы задач заново. Своей копии задач не держи и не опирайся на прошлые ответы в чате. Файл дня это срез со ссылками, источник правды остаётся в задачах отделов.
Шаги
- Определи сегодняшнюю дату из системного времени.
- Прочитай файл правил штаба (
CLAUDE.mdилиAGENTS.md). Найди строки, где лежат задачи отделов, например:Обучение: ../corp-learn. Задачи отдела лежат в ../corp-learn/tasks/. - Если таких строк нет, остановись. Скажи, что в правилах штаба не указано, где лежат задачи отделов, и предложи дописать по строке на отдел в формате выше. Пути не угадывай.
- Для каждого отдела прочитай его файл правил и папку задач:
- локальные файлы: читай
tasks/*.md, кромеREADME.mdи_template.md; - внешний источник (например GitHub Issues через
gh): читай оттуда, если доступно; - если источник недоступен, запомни отдел как «не прочитано» с причиной.
- локальные файлы: читай
- Отбрось задачи со статусом «принято», «завершена» или «снята».
- По каждой открытой задаче возьми из записи: состояние, следующий шаг, что ждёт решения человека. Если поля нет, пиши «не указано», не додумывай по тексту.
- Разложи задачи по разделам, каждая задача ровно в один:
- «Ждёт решения человека»;
- «Просрочено или заблокировано»;
- «В работе»;
- «Остальное открытое».
- Запиши или обнови файл дня в штабе
tasks/<ГГГГ-ММ-ДД>.md. Если папкиtasks/нет, создай её. Если файл дня уже есть, замени срез задач и сохрани заметки человека.
Файл дня
# ГГГГ-ММ-ДД
## Ждёт решения человека
- <отдел> · <задача>: <какое решение нужно> · [файл](../../corp-learn/tasks/<файл>.md)
## Просрочено или заблокировано
- <отдел> · <задача>: <дата или блокер> · <ссылка>
## В работе
- <отдел> · <задача>: <следующий шаг> · <ссылка>
## Остальное открытое
- <отдел> · <задача>: <состояние> · <ссылка>
## Не прочитано
- <отдел>: <причина>
Ссылки относительные от файла дня. Пустые разделы не пиши.
What ships with it
2 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.
- 26d ago Changed · +1 lines · +30 tokens per session b1237d340b50
- 1mo ago First seen · 65 lines · 38 tokens per session scan A 83c882643aaf
daily is a skill published in the GitHub repository serejaris/personal-corp-os (239 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 68 tokens to every session and 837 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
usage-audit
Audit a Claude Code setup for token waste and context bloat. Checks MCP servers, CLAUDE.md, skills, and settings against bloat filters. Triggers on: "audit my context", "usage audit", "token audit", "context bloat". NOT for codebase audits.
janitor-discover
Find new skills on GitHub or check a specific skill before installing. Use when the user wants to search for skills, evaluate a skill URL, check overlap and security risk before installing, or compare a local skill against alternatives. Trigger with '/janitor-discover'.
janitor-value
Show whether each skill is earning its context-window cost — combined tokens-used view sorted by waste. Use when the user asks 'are my skills worth it', 'what's my context budget', 'which skills are dead weight', or wants to audit skill value, token cost, or usage. Trigger with '/janitor-value'.
claude-tracker-suite
Manage Claude Code sessions — search by topic or ID, browse recent sessions with full metadata (tags, summaries, titles, cost), view title/nickname history timelines, resume in Ghostty tabs, spawn interactive or headless sessions, monitor live sessions, and bootstrap new setups. Triggers on resume session, find…
janitor-fix
Automatically fix skill problems (safe preview first). Also use with --prune to find and remove broken symlinks, empty directories, and orphaned skills. Trigger with '/janitor-fix'.
photo-to-slack-emoji
Convert photos into Slack-optimized custom emojis using Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) with automatic subject identification, style transformation, and image editing. 64KB/128px compliant. Triggers on: slack emoji, photo to emoji, convert to emoji, edit emoji, emoji maker.