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/toktokhan-dev/agent-company/create-agentnpx skills add TOKTOKHAN-DEV/agent-company --skill create-agentgit clone --depth 1 https://github.com/TOKTOKHAN-DEV/agent-companyWrote 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/toktokhan-dev/agent-company/create-agent)<a href="https://agentmods.dev/skills/toktokhan-dev/agent-company/create-agent"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/toktokhan-dev/agent-company/create-agent.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00043 | $0.01822 |
| Opus 5 | $0.00022 | $0.00911 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.00364 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00182 |
Grade A, and why
create-agent 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 6d 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 — 172 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/create-agent
새 에이전트를 만든다. 손으로 만들지 마세요 — pnpm check의 정합성 검사에서 걸립니다.
먼저: 이 프로젝트의 에이전트란
Claude 서브에이전트가 아닙니다. 각자 별도 터미널에서 도는 독립 프로세스이고, 런타임(claude /
codex)이 다를 수 있습니다. scripts/run-agent.sh가 registry를 읽어 해당 CLI를 띄웁니다.
agents/<id>/
├── AGENT.md 시스템 프롬프트로 주입되는 역할 정의
└── skills/<name>/SKILL.md 런타임 중립 플레이북 (런처가 인덱스를 자동 생성)
1단계 — 정말 필요한지 판단
pnpm agent --list
cat agents/registry.yaml
| 상황 | 판단 |
|---|---|
| 기존 에이전트가 할 수 있는 일 | 만들지 마세요. 그 에이전트에 스킬을 추가합니다. |
| 다른 런타임이 필요하다 (codex 전용 기능 등) | 만듭니다. 런타임 경계가 프로세스 경계입니다. |
| 동시에 병렬로 돌려야 하는데 파일이 겹치지 않는다 | 만듭니다. |
| 같은 파일을 순차로 건드리는 다른 단계 | 만들지 마세요. 스킬로 나눕니다. |
기본값은 "만들지 않는다"입니다. 현재 팀이 2개인 이유가 이것입니다 — 단계별로 쪼개면 조율 비용만 늘고, 어차피 같은 파일을 순차로 건드립니다. 나누는 기준은 역할이 아니라 런타임과 병렬성입니다.
새 스킬만 필요하다면 4단계로 바로 가세요.
2단계 — 사양 확정
사용자와 확정합니다. 추측하지 말고 물어보세요.
| 항목 | 결정 기준 |
|---|---|
| id | kebab-case. 역할이 드러나는 이름 |
| runtime | claude (판단·글·코드) / codex (이미지, OpenAI 전용 기능) |
| model | opus 판단·검수 / sonnet 실행 / haiku 기계적 / default CLI 기본값 |
| writes | glob. 좁을수록 좋습니다. 기존 에이전트와 겹치면 병렬 실행 시 충돌합니다 |
| hard_rules | 이 에이전트가 절대 하지 않을 것 |
모델 선택
틀렸을 때 비용이 큰 작업(판단·검수·사실 확인)은 opus. 명세가 명확한 실행은 sonnet.
전부 opus로 만들지 마세요 — 명세가 명확한 작업에서는 차이가 거의 없습니다.
codex 런타임은 특별한 이유가 없으면 default(CLI 기본 모델)를 씁니다.
writes 충돌 검사
grep -A1 'writes:' agents/registry.yaml
겹치면 파이프라인 순서를 정하고 wiki/05-agent-operations.md에 기록합니다.
3단계 — registry 등록
agents/registry.yaml의 agents: 아래에 추가합니다.
- id: <id>
name: <표시 이름>
runtime: <claude|codex>
model: <opus|sonnet|haiku|default>
summary: <한 줄 — pnpm agent --list 와 세션 컨텍스트에 노출됨>
writes: <glob>
skills: agents/<id>/skills
definition: agents/<id>/AGENT.md
hard_rules:
- <절대 하지 않을 것>
4단계 — AGENT.md
agents/<id>/AGENT.md. 이 파일이 통째로 시스템 프롬프트에 들어갑니다.
이미 있는 에이전트가 있으면 그 AGENT.md 의 구조를 따르세요. 로스터가 비어 있으면
(blank 템플릿) 아래 뼈대에서 시작합니다.
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.
- 6d ago First seen · 172 lines · 43 tokens per session scan A d7ac97e06574
create-agent is a skill published in the GitHub repository TOKTOKHAN-DEV/agent-company (75 stars, last pushed 9d ago), licensed MIT. It adds 43 tokens to every session and 1,822 once invoked, about $0.0002 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
agent-code-analyzer
Agent skill for code-analyzer - invoke with $agent-code-analyzer.
worker-integration
Worker-Agent integration for intelligent task dispatch and performance tracking.
agui-dotnet-streaming-chat
Get started with the AG-UI .NET SDK: bootstrap and run your first streaming-chat app (client + server) with the AG-UI .NET NuGet packages (AGUI.Client, AGUI.Server, AGUI.Formatting, AGUI.Abstractions). USE FOR: which packages to install and how to wire them; constructing an AGUIChatClient against an endpoint and…
agui-dotnet-sample-step
Add a GettingStarted sample Step (a Server/Client pair) to the AG-UI .NET SDK that demonstrates one protocol feature the way we want users to write it. USE FOR: adding a new samples/GettingStarted/StepNN Server+Client pair, wiring it into AGUI.slnx and the integration-test project, giving it a deterministic…
agui-dotnet-protobuf
Use the protobuf wire transport (instead of the default Server-Sent Events) for an AG-UI connection with the AG-UI .NET SDK — a compact binary event stream negotiated via the Accept header. USE FOR: making an AGUIChatClient prefer protobuf by wiring an AGUIEventStreamHandler with ProtobufEventStreamFormatter (then…
quality-hooks
Language-specific auto-lint/format/typecheck pipeline. Supports Python (ruff+pyright), TypeScript (prettier+eslint+tsc), Go (gofmt+golangci-lint). Auto-fix and convergence loops.