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/themulea/codex-agent-core-template/capture-session-knowledgenpx skills add TheMuleA/codex-agent-core-template --skill capture-session-knowledgegit clone --depth 1 https://github.com/TheMuleA/codex-agent-core-templateWhat 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 | $0.00050 | $0.01294 |
| Opus 5 | $0.00025 | $0.00647 |
| Sonnet 5 | $0.00010 | $0.00259 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00129 |
Grade A, and why
capture-session-knowledge 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 — 72 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
capture-session-knowledge
Назначение
Помогает выделять из разговора важные знания, решения, факты, принципы, задачи, планы, новые договорённости и ценные выводы, которые стоит предложить для дальнейшей фиксации.
Этот skill не сохраняет информацию сам по себе. Он маршрутизирует материал и запускает обычный цикл: предложение -> подтверждение -> применение.
Когда использовать
- Пользователь просит “сохрани”, “запомни”, “зафиксируй”, “поставь в планы”, “это надо не потерять”.
- В чате появилась новая договорённость о твоей работе, структуре vault, boot-протоколе, logs, source/data governance или skills.
- Появилась идея на будущее, открытый вопрос, задача или большой план.
- В твоём ответе родился полезный вывод, схема, сравнение, формулировка, рабочая модель, список вопросов или повторяемый способ действия.
- Пользователь говорит, что сессия завершается, контекст заканчивается или работа переезжает в новый чат.
Канонические правила
- Маршрутизацию заметок, query-to-wiki, Status Snapshot, Work Planning и Session Close Review выполнять по
agent/protocols/status-and-planning-protocol.md. - Новые договорённости о твоей работе обрабатывать по
agent/model/agent-operating-model.md. - Изменения файлов выполнять по
agent/protocols/change-protocol.md. - Долговременные факты, события, решения и принципы направлять в действующие рабочие места своего scope: Agent Core protocols/work plans/logs или профильные project pages, pending items, roadmaps и work plans.
- Подробные правила не дублировать в этом skill; если нужно, ссылаться на канонический Agent Core файл.
Scope routing
Перед предложением фиксации определить область:
agent— если материал относится к Agent Core, протоколам, архитектуре, boot, skills, lint, logs или переносимым принципам твоей работы.project:<project_id>— если материал относится к выбранному project layer, бизнес-контексту, роли, компании, продуктам, CRM, рынку, продажам, менеджерам или project work plans.output— если материал временный, черновой или отчётный.raw— если материал является первичным источником.
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 · 72 lines · 50 tokens per session scan A c1ed10d2d0db
capture-session-knowledge is a skill published in the GitHub repository TheMuleA/codex-agent-core-template (11 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 50 tokens to every session and 1,294 once invoked, about $0.0003 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 2026-08-30.
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.
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…
agent-host-chat-contributions
Build and review cross-cutting agent-host chat behavior through lifecycle contributions. Use when adding turn lifecycle side effects, prompt or context injection, restored-history transformation, protocol-action observation, or when reviewing changes that add code to AgentSideEffects or AgentService.
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.