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 pipeline-reviewgit 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/pipeline-review)<a href="https://agentmods.dev/skills/tasachii/tasachii-tools/pipeline-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tasachii/tasachii-tools/pipeline-review/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/pipeline-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tasachii/tasachii-tools/pipeline-review.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 | $0.00115 | $0.01046 |
| Opus 5 | $0.00057 | $0.00523 |
| Sonnet 5 | $0.00023 | $0.00209 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00105 |
Grade A, and why
pipeline-review 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 11d 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 — 47 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
pipeline-review — หา "พังเงียบ" ก่อนมันหาเรา
หลักที่ถือตลอดการตรวจ: พังเงียบ (job เขียวแต่ข้อมูลผิด) ร้ายแรงกว่าพังดัง (job แดง) เสมอ — เรียง severity ตามนี้ ไม่ใช่ตามลำดับที่เจอ
Phase 0 — อ่านของจริงก่อนตัดสิน
- ระบุ stack จากโครง repo:
dags/(Airflow),models/(dbt), Spark jobs, cron + SQL scripts - ไล่ flow จริงต้นน้ำ→ปลายน้ำอย่างน้อย 1 เส้นเต็มๆ: source → staging → transform → serving — ห้ามตรวจเป็นไฟล์โดดๆ เพราะ failure mode ส่วนใหญ่อยู่ที่รอยต่อ
- หา config ที่ซ่อนพฤติกรรม: schedule, retry policy, incremental strategy, partition keys
Phase 1 — ไล่ 8 เลนส์
| # | เลนส์ | คำถามที่ต้องตอบได้จากโค้ด |
|---|---|---|
| 1 | Idempotency | รัน task เดิมซ้ำ (retry/manual rerun) แล้วได้ผลเดิมไหม? INSERT เปล่าๆ = duplicate; ต้องเป็น MERGE / DELETE+INSERT ใน scope / partition overwrite |
| 2 | Backfill | สั่งรันย้อนอดีตได้ไหม? logic ที่ผูก now() / CURRENT_DATE แทน execution date = backfill พังทันที |
| 3 | Late data | ข้อมูลที่มาช้ากว่ารอบประมวลผลหายไปไหน? มี lookback window / watermark ไหม? |
| 4 | Schema drift | ต้นทางเพิ่ม/ลบ/เปลี่ยน type คอลัมน์ แล้วเกิดอะไร — พังดัง (ยังดี) หรือกลืนเงียบ (SELECT *, schema auto-merge = อันตราย) |
| 5 | Incremental correctness | ขอบเขต incremental มีรูไหม — >= vs > ซ้ำ/หล่น, timezone ปน, clock skew ระหว่างระบบ |
| 6 | Partition / performance | full scan ที่ควร prune, filter หลัง join แทนที่จะก่อน, small files, skewed keys |
| 7 | Failure & retry | task ตายกลางทางทิ้ง state ครึ่งๆ ไหม (ตารางชั่วคราวค้าง, ไฟล์เขียนครึ่งเดียว)? retry ปลอดภัยก็ต่อเมื่อข้อ 1 ผ่าน |
| 8 | Observability | รู้ได้ยังไงว่าข้อมูลผิด ไม่ใช่แค่ job ล่ม — row count เทียบรอบก่อน, freshness check, dq tests ครอบ column สำคัญไหม |
เลนส์ไหนไม่เจอปัญหา ข้ามไป — รายงานเฉพาะของจริง อย่า pad รายการให้ดูขยัน
Phase 2 — รายงาน
เรียงตาม severity:
- 🔴 พังเงียบ — ข้อมูลผิด/หาย/ซ้ำ โดยไม่มีใครรู้
- 🟠 พังดัง — job ล้มเมื่อเจอเงื่อนไข (backfill, retry, schema เปลี่ยน)
- 🟡 ประสิทธิภาพ/ต้นทุน — ช้าหรือแพงเกินจำเป็น
- ⚪ โครงสร้าง — ดูแลยาก แต่ยังไม่ผิด
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.
- 11d ago First seen · 47 lines · 115 tokens per session scan A d00032ea5e28
pipeline-review is a skill published in the GitHub repository Tasachii/Tasachii-Tools (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 115 tokens to every session and 1,046 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
council-review
Multi-model validation council — auto-validate plans, architecture changes, and PRs via validate-plan/review before executing.
huggingface-llm-trainer
Train or fine-tune language models with TRL or Unsloth on Hugging Face Jobs, including SFT, DPO, GRPO, reward models, and GGUF conversion. Use for cloud LLM training; use huggingface-vision-trainer for vision tasks.
craft-goal
Draft or lint a bounded persistent goal above a bead graph of RPI experiments. Use when: this goal workflow is explicitly selected; shaping a single change belongs to Plan.
huggingface-vision-trainer
Train object-detection, image-classification, or SAM segmentation models on Hugging Face Jobs. Use for vision fine-tuning and evaluation; use huggingface-llm-trainer for language models.
huggingface-best
Find and compare recommended Hugging Face models for a task using benchmarks, model size, and device constraints. Use for model selection questions; use huggingface-local-models for GGUF setup and hf-cli for Hub operations.
submit-github-pr
Use when publishing an existing TensorRT-Model-Connect change as a GitHub pull request. Verifies authenticated repository access, branch and diff scope, validation evidence, commit identity, reviewer-facing text, exact pushed head, and the created draft PR without merging it.