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 smk-labs/claude-plugins --skill mkprompt-goalgit clone --depth 1 https://github.com/smk-labs/claude-pluginsWrote 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/smk-labs/claude-plugins/mkprompt-goal)<a href="https://agentmods.dev/skills/smk-labs/claude-plugins/mkprompt-goal"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/smk-labs/claude-plugins/mkprompt-goal/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/smk-labs/claude-plugins/mkprompt-goal"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/smk-labs/claude-plugins/mkprompt-goal.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 | $0.00087 | $0.01714 |
| Opus 5 | $0.00044 | $0.00857 |
| Sonnet 5 | $0.00017 | $0.00343 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00171 |
Grade C, and why
mkprompt-goal scanned grade C with 1 finding 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 yesterday.
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.
Hidden instructionshighPrompt injection
Directives inside HTML comments, invisible characters or bidirectional overrides are read by the model and not by the person reviewing the file.
پرامپتساز هدفمحور و پیشفرض: هدف یک سطح بالاتر, راه تأیید کار, شرط توقف عینی. Triggers: «پرامپت بساز», «پرامپت بده», «پرامپت هدفمحور», "write me a prompt for". برای گاردریل سفت از mkprompt-classic استفاده کن. --- # mk How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 82 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
mkprompt-goal: هدف، راه تأیید، شرط توقف
ورودی: موضوع یا کار. اگر ابهام تعیینکننده دارد (کدام ریپو؟ کار با چه چیزی «تمامشده» حساب میشود؟) حداکثر یک پرسش batched؛ وگرنه با پیشفرض معقول بساز.
این سبک پیشفرض است. وقتی کاربر «کامل», «تشریحی», «با گاردریل», «spec» یا «classic» گفت، یا خودش قید سفت داد (فرمت خروجی دقیق، لحن، خط قرمز)، کار مال mkprompt-classic است.
سه چیز، نه بیشتر
- هدف در یک یا دو جمله، یک سطح بالاتر از آنچه فکر میکنی مدل میتواند. کار را تجزیه نکن، مرحله شمارهگذاری نکن، روش را دیکته نکن.
- راه تأیید: مدل با چه چیزی خودش میفهمد درست کار میکند؟ تست، بیلد، اسکرینشات و مقایسه، یک اسکریپت، دیتای واقعی. مهمترین خط پرامپت همین است؛ بدون آن مدل گیر میکند و بقیهٔ پرامپت هدر است.
- شرط موفقیت و توقف: «تمام» یعنی چه، دقیق و قابلچک. با «تا وقتی X نشده نایست.»
بعلاوه فقط اگر واقعاً لازم است: مسیر ریپو یا سرویس، یک خط دسترسی (کلید، رانر، لینک)، و یک خط خط قرمز.
هرچه مدل خودش میداند بنویس نکن. توضیح بدیهیات، مرحلهبندی و لحن معلموار پرامپت را ضعیف میکند، نه قوی.
الگو:
<هدف، یک تا دو جمله>
Verify as you go: <چطور خودش چک کند>
Done when: <شرط عینی>
Don't stop until it's done.
کار طولانی: خودِ پرامپت ران را میگرداند
هر وقت کار از یک نشست بزرگتر است (مهاجرت، بازنویسی، پاکسازی گسترده، هر چیزی که کاربر میگوید «طول میکشد»)، هیچ نکتهٔ اجرایی را در چت به کاربر نگو. کاربر پرامپت را میدهد و میرود؛ هر چیزی که لازم است انجام شود باید داخل خود پرامپت به ایجنت گفته شده باشد: لوپ خودش، حافظهٔ خودش، سابایجنتهای خودش.
تست پذیرش پرامپت، قبل از تحویل: یک سشن تازه بدون هیچ تاریخچهای، فقط با خواندن ریپو و یک فایل، میتواند بگوید چه تمام شده و بعدی چیست؟ اگر نه، پرامپت هنوز آمادهٔ ران طولانی نیست.
شش چیزی که باید در متن باشد:
- مأموریت بینظارت: «هر چند سشن هم شد، بینظارت ادامه بده.»
- اول فایل پیشرفت، قبل از هر کد: یک خط برای هر واحد و وضعیتش. جانشین کانتکست طولانی همین است، نه خلاصهنویسی.
- لوپ خودگردان: بعد هر واحد خودش را بیدار کند. هر شات: فایل و گیتلاگ را بخوان، یک واحد بردار، تأیید کن، کامیت کن، تیک بزن. هیچوقت از صفر برنامهریزی نکند و نپرسد «بعدی چه؟».
- سابایجنت برای خواندن و گشتن: چند خط برگردانند نه محتوای فایل، تا کانتکست خودش برای کار بماند. قضاوت مال خودش.
- تأییدکنندهٔ بیرونی و شرط توقف: تست، بیلد، دیتای واقعی؛ و در آخر بستن لوپ.
- پلن ب اگر لوپ نبود: لوپ خودکار قابلیت Claude Code است. اگر ایجنت جایی است که ندارد، تا ته همان سشن برود؛ فایل پیشرفت باعث میشود سشن بعدی از همانجا بردارد.
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.
- yesterday Changed · +2 lines · -140 tokens per session bdc058f39d21
- 12d ago First seen · 80 lines · 227 tokens per session scan C e8a00ec076e6
mkprompt-goal is a skill published in the GitHub repository smk-labs/claude-plugins (11 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 87 tokens to every session and 1,714 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5. A static security scan graded it C with 1 finding (hidden instructions). 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-prompting
This skill should be used when crafting prompts for Nano Banana Pro (Gemini image generation). Use when users want help writing image generation prompts, need guidance on prompt structure, or want to optimize their prompts for better results.
nano-banana
This skill should be used for Python scripting and Gemini image generation. Use when users ask to generate images, create AI art, edit images with AI, or run Python scripts with uv. Trigger phrases include "generate an image", "create a picture", "draw", "make an image of", "nano banana", or any image generation…
prompt-engineer
Writes, refactors, and evaluates prompts for LLMs — generating optimized prompt templates, structured output schemas, evaluation rubrics, and test suites. Use when designing prompts for new LLM applications, refactoring existing prompts for better accuracy or token efficiency, implementing chain-of-thought or few-shot…
sql-queries
Generate SQL queries from natural language descriptions. Supports BigQuery, PostgreSQL, MySQL, and other dialects. Reads database schemas from uploaded diagrams or documentation. Use when writing SQL, building data reports, exploring databases, or translating business questions into queries.
dummy-dataset
Generate realistic dummy datasets for testing with customizable columns, constraints, and output formats (CSV, JSON, SQL, Python script). Use when creating test data, building mock datasets, or generating sample data for development and demos.
prompt-master
Generates optimized prompts for AI tools. Activates only when the user explicitly asks to write, fix, improve, or adapt a prompt for a specific AI tool (LLM, Cursor, Midjourney, image AI, video AI, coding agents, etc.). Does not activate for general conversation, coding tasks, document writing, or other…