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 Tasachii/Tasachii-Tools --skill assignment-plangit clone --depth 1 https://github.com/Tasachii/Tasachii-ToolsWrote 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/tasachii/tasachii-tools/assignment-plan)<a href="https://agentmods.dev/skills/tasachii/tasachii-tools/assignment-plan"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tasachii/tasachii-tools/assignment-plan/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/tasachii/tasachii-tools/assignment-plan"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tasachii/tasachii-tools/assignment-plan.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 | $0.00127 | $0.00892 |
| Opus 5 | $0.00063 | $0.00446 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00178 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00089 |
Grade A, and why
assignment-plan 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 9d 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
assignment-plan — คะแนนหายเยอะสุดตอนตีโจทย์ผิด ไม่ใช่ตอนทำไม่เก่ง
Phase 0 — อ่านโจทย์จริง + rubric
- ขอ โจทย์/brief เต็ม + เกณฑ์ให้คะแนน (rubric) — rubric คือแผนที่ว่าคะแนนซ่อนอยู่ไหน; ไม่มี rubric ให้ช่วยเดาจากคำสั่งว่าอาจารย์น่าจะให้น้ำหนักอะไร
- ถาม: กำหนดส่งเมื่อไหร่, ทำคนเดียว/กลุ่ม, มีเวลาให้จริงกี่ชั่วโมงต่อสัปดาห์
Phase 1 — ตีความให้ตรงก่อนลงมือ (ขั้นที่กันเสียคะแนนฟรีมากสุด)
- แยก สิ่งที่โจทย์บังคับ (deliverable, รูปแบบ, ความยาว, อ้างอิง, ต้องใช้ทฤษฎีอะไร) ออกจากสิ่งที่เปิดให้ตีความ
- ทำ "ตารางคะแนน": แต่ละเกณฑ์ rubric ต้องส่งมอบอะไรถึงได้เต็ม — งานที่ทำครบ rubric ธรรมดา มักได้คะแนนมากกว่างานสวยที่หลุดเกณฑ์
- ชี้จุดคลุมเครือที่ควรถามอาจารย์/TA ก่อนเริ่ม — คำถามแบบ "ขอบเขตแค่ไหน / รูปแบบไหน / เกณฑ์นี้หมายถึงอะไร" ถามก่อนทำ 1 วัน ประหยัดกว่าทำผิดทั้งชิ้น (ต่อยอด
/prof-emailร่างเมลถามได้เลย)
Phase 2 — แตก task + ตารางถอยหลัง
- แตกเป็น task ย่อยที่จบได้ในครั้งนั่งเดียว เรียงตาม dependency (อ่าน→ร่าง→ทำ→ตรวจ)
- วางเวลาถอยจากกำหนดส่ง ไม่ใช่นับไปข้างหน้า: กันวันสุดท้ายไว้ตรวจ+จัดรูปแบบ+อ้างอิงเสมอ (งานเสร็จ 90% แล้วส่งไม่ทัน/ผิดฟอร์แมต = เสียคะแนนน่าเจ็บ), เผื่อ buffer สำหรับเรื่องแทรก
- ของหิน (ส่วนที่ยากสุด/ไม่แน่ใจสุด) วางไว้ต้นๆ — เจอกำแพงตอนยังมีเวลาถามได้ ดีกว่าเจอคืนก่อนส่ง
Phase 3 — Output
- ตาราง task · เวลาโดยประมาณ · เส้นตายย่อย (map กับปฏิทินจริง)
- checklist ก่อนส่งสร้างจาก rubric ตรงๆ — ติ๊กครบ = ได้คะแนนส่วนที่คุมได้ครบ
- รายการคำถามที่ควรถามอาจารย์ (ถ้ามี) — จัดให้พร้อมส่ง
- เสนอเซฟ
~/Documents/assignments/<วิชา>-<งาน>.mdพร้อม checkbox
กติกา
- ช่วยวางแผนและตรวจ ไม่ใช่ทำงานแทน — งานส่งอาจารย์ต้องเป็นผลงาน user เอง; ช่วยคิดโครง ตั้งคำถาม ตรวจว่าครบ rubric ชี้จุดอ่อน แต่เนื้อหาเขาเขียนเอง (ถ้าเขาขอให้เขียนแทน อธิบายเส้นนี้ตรงๆ แล้วเสนอช่วยแบบ coach แทน)
- rubric ว่าไงยึดตามนั้น — ความเห็นเราเรื่อง "น่าจะดีกว่าถ้า..." บอกได้แต่แยกจากสิ่งที่เกณฑ์บังคับ
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.
- 9d ago First seen · 36 lines · 127 tokens per session scan A bf722b8c358c
assignment-plan is a skill published in the GitHub repository Tasachii/Tasachii-Tools (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 127 tokens to every session and 892 once invoked, about $0.0006 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
hr-onboarding
A new-hire onboarding plan as a single page — first week schedule, buddy + manager intro, learning track, equipment checklist, and "you're set when…" outcomes. Use when the brief mentions "onboarding", "new hire", "first week plan", or "入职".
book-mirror
Take any book (EPUB/PDF), produce a personalized chapter-by-chapter analysis. Each chapter is preserved in detail (The Chapter) and mirrored back to the reader's actual life (The Mirror) using brain context. The mirror observes and resonates — a friend pointing out parallels, NOT a consultant rearranging the reader's…
miniapp
Build a tiny interactive HTML playground only when someone asks to see, play with, or step through a mechanism.
eli5
Explain research, papers, or technical ideas in plain English with minimal jargon, concrete analogies, and clear takeaways. Use when the user says "ELI5 this", asks for a simple explanation of a paper or research result, wants jargon removed, or asks what something technically dense actually means.
deck-course-module
A course or workshop slide template with persistent learning goals, teaching pages, multiple-choice self-tests, and a wrap-up.
master-yinguang
A reference-based assistant for questions about Yinguang and Pure Land Buddhism, a Buddhist tradition focused on faith, ethical living, and practice connected with rebirth in the Pure Land. It can answer in Yinguang’s historical teaching style.