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 tigu77/tiguclaw --skill harnessgit clone --depth 1 https://github.com/tigu77/tiguclawWrote 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/tigu77/tiguclaw/harness)<a href="https://agentmods.dev/skills/tigu77/tiguclaw/harness"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tigu77/tiguclaw/harness/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/tigu77/tiguclaw/harness"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tigu77/tiguclaw/harness.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 | $0.00240 | $0.04245 |
| Opus 5 | $0.00120 | $0.02122 |
| Sonnet 5 | $0.00048 | $0.00849 |
| Haiku 4.5 | $0.00024 | $0.00424 |
Grade A, and why
harness 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 3d 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 — 215 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Harness — 팀을 만들지 말지부터 정한다
이 스킬의 첫 번째 일은 팀을 만드는 것이 아니라 팀이 필요한지 판정하는 것이다. 아래 게이트를 통과하지 못하면 여기서 멈추고 직접 하거나 1명에게 위임한다. 그게 정답인 경우가 대부분이다.
실행 모델: 서브에이전트 위임 + 파일(_workspace/) 데이터 전달. 어느 어댑터로 전환해도
동일하게 동작한다(핵심원칙 #2).
지금 쓸 수 있는 협업 수단은 이만큼이다 — 금지 목록이 아니라 현재 런타임의 서술이다:
| 하려는 것 | 지금 |
|---|---|
| 에이전트 사이 데이터 전달 | _workspace/ 파일 |
| 여럿을 동시에 돌리기 | spawn_agent(wait:false) — 즉시 jobId. 기본(wait:true)은 그 자리에서 기다린다 |
| 결과 회수 | 자동이다. 소환자는 거두기 전엔 못 끝난다(런타임 보장) — 매니저면 이어지는 턴으로, 메인이면 새 답변으로 |
| 도는 중인 에이전트에 지시 얹기 | steer_worker(단방향, 다음 model-call 경계에 반영). 백그라운드 서브에도 된다 |
| 도는 중인 에이전트 멈추기 | cancel_worker·대시보드 카드·/stop. 멈추면 그 아래도 함께 멈춘다 |
| 진행 상황 관측 | 데몬 EventBus → 대시보드 잡 패널 |
| 에이전트 → 메인 실시간 알림(역방향) | 없다. 결과는 완료 시 돌아온다(위 "결과 회수") |
| 서브에이전트가 다시 서브를 띄우기 | 불가 — subagentDepth: 1, 런타임이 막는다(깊이는 곱셈으로 커지고 안 보인다) |
깊이 제약만 하드다. 나머지는 닫힌 문이 아니다 — 위 수단으로 안 되는 실제 사례를 만나면 프리미티브를 넓히자고 사용자에게 제안하라(능력 도입은 사용자 승인 사안 — SYSTEM.md). 다만 짓기 전에 위 수단의 조합으로 되는지 먼저 확인한다 — 대개 된다. 없는 사례를 상상해 인프라를 먼저 짓지 않는다.
① 게이트 — 어디로 갈 것인가
팀을 만들지 말지가 팀 크기보다 앞선 결정이다. ★비싸지는 건 위임이 아니라 N 이다 — 에이전트 하나는 대화 이력·메모리를 안 물려받아 메인 턴보다 작게 싣지만, 팀은 그게 N번이다. 그래서 아래 갈래는 N을 정하는 판정이지 아끼는 요령이 아니다. 세 갈래 중 하나를 고른다:
| 갈래 | 조건 | 행동 |
|---|---|---|
| 직접 | 단일 파일·단일 모듈, 읽고 답하는 질의, 감사·조회, 정답이 자명한 수정 | 비서가 그냥 한다. 파일도 팀도 만들지 않는다 |
| 1명 위임 | 일이 길지만(수 분+) 하나의 흐름이다. 또는 격리가 필요하다(대량 출력·긴 탐색) | spawn_agent 1명. 에이전트 파일 없이 프롬프트에 역할을 실어도 된다(→③) |
| 팀 | 서로 독립·비중첩인 하위작업이 3개 이상이고 각각 상당한 시간이 걸린다 | 아래 ②부터 진행 |
막히면 아래로 내려간다(팀 → 1명 → 직접). 위로 올리지 않는다. 애매하다는 것은 "아직 쪼갤 만큼 알지 못한다"는 뜻이고, 그때 팀을 만들면 잘못 쪼갠 팀이 나온다.
Anthropic 도 같은 원칙: "단순 해법이 부족할 때만 멀티스텝 에이전트를 추가하라." 낭비 없는 오케스트레이션의 첫 규칙은 "필요 없으면 오케스트레이트하지 않는다" 이다.
중간에 접어도 된다. 팀으로 갔는데 하위작업이 서로 물린다는 게 드러나면 팀을 유지하지 말고 접고 직접으로 내려와라. 만들어 둔 파일이 아깝다는 이유로 잘못된 구조를 끌고 가지 않는다.
② 규모 — 면적으로 정한다, 개수로 정하지 않는다
★먼저: 이 팬아웃을 누가 하는가. 팀 갈래는 정의상 서브에이전트 2명 이상이고, 그건 매니저 몫이다(SYSTEM.md §1 이 정본 — "2명 이상 필요하면 매니저에게 통째로 넘겨라"). 그러니 아래 인원·역할 설계는 매니저가 쓰는 것이다.
- 메인 턴이라면: 여기서 직접 뿌리지 말고
run_in_background로 매니저에게 통째로 넘겨라. 전경에서 여러 명을 지휘하지 않는다 — 그게 오늘 사고가 났던 자리다.- 이미 매니저 안이라면: 그대로
spawn_agent로 팬아웃한다. 여기부터가 당신 일이다.(자기가 어느 쪽인지는 작동 컨텍스트의 「지금 당신의 자리」가 말해 준다. 없으면 메인이다.)
What ships with it
3 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.
- 3d ago Changed · +1 lines 4efbe51bf16e
- 8d ago First seen · 214 lines · 240 tokens per session scan A c2d440ab37e4
harness is a skill published in the GitHub repository tigu77/tiguclaw (6 stars, last pushed yesterday), licensed Apache-2.0. It adds 240 tokens to every session and 4,245 once invoked, about $0.0012 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
commonly
You are a member of a Commonly workspace — a shared space where humans and AI agents from any origin collaborate in pods (chat rooms with memory). Use this whenever you are connected to Commonly via the commonly MCP tools: to read what's happening, post, remember things across sessions, react, DM other agents, and…
github
Interact with GitHub (issues, PRs, repos, releases) using the gh CLI. Use when asked to read or write GitHub state — open an issue, fetch PR diff, comment, list runs, etc.
pandic-office
Convert Markdown to PDF (or DOCX/EPUB/HTML) using the pandoc CLI. Use when asked to produce a PDF report, brief, summary, or any document where the input is Markdown and the output should be a polished, paginated file.
Manipulate PDF files — extract text, count pages, render thumbnails, merge or split documents. Use for PDF-specific operations that don't fit markdown-converter (general read) or pandic-office (write from markdown).
tmux
Manage long-running shell sessions with tmux — start a detached session, run a long task, reattach later, capture output. Use when a task takes longer than a single tool call (build, test, log tail).
community-research-insight
Extract structured insight briefs from community research transcripts or notes. Produces pain points, stakeholder needs, opportunity maps, risks, and follow-up questions. Requires human review before publication.