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/treylom/knowledge-manager/km-workflownpx skills add treylom/knowledge-manager --skill km-workflowgit clone --depth 1 https://github.com/treylom/knowledge-managerWhat 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 | $0.00022 | $0.03392 |
| Opus 5 | $0.00011 | $0.01696 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00678 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00339 |
Grade A, and why
km-workflow 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 yesterday.
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 — 290 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Knowledge Manager Workflow
Complete 6-phase workflow guide for content processing
Workflow Overview
Phase 0: Load Configuration
↓
Phase 1: Detect Input Source
↓
Phase 1.5: Collect User Preferences
↓
Phase 2: Extract Content
↓
Phase 3: Analyze Content
↓
Phase 4: Select Output Format
↓
Phase 5: Execute Export
↓
Phase 6: Verify and Report
🛑 MANDATORY WORKFLOW - 절대 건너뛰지 마세요!
Antigravity/Gemini CLI에서 반드시 실행:
STEP 1: 사용자 선호도 확인 (Phase 1.5) - 필수!
콘텐츠 처리 전 반드시 아래 질문을 사용자에게 물어야 합니다:
📊 상세 수준: 1.요약 / 2.보통 / 3.상세
🎯 중점 영역: A.개념 / B.실용 / C.기술 / D.인사이트 / E.전체
📝 노트 분할: ①단일 / ②주제별 / ③원자적 / ④3-tier
🔗 연결 수준: 최소 / 보통 / 최대
기본값(3.상세, E.전체, ④3-tier, 최대)을 사용하시겠습니까?
💡 3-tier란? 개요 노트 + 주제별 노트 + 원자적 노트로 계층 구조화
소셜 미디어(Threads/Instagram) URL인 경우 추가 질문:
🔄 답글 수집 범위:
1) depth=1: 직접 답글만 (빠름)
2) depth=2: 답글의 답글까지 (더 완전한 맥락)
⚠️ 이 단계를 건너뛰면 안 됩니다!
- 사용자가 "빠르게", "기본으로" 등 퀵 프리셋 키워드를 사용한 경우만 생략 가능
- 그 외 모든 경우: 반드시 질문 후 진행
STEP 2-0: 저장 루트·위치 결정 (Phase 3.4) - 필수! 🔴
저장 루트는 backend 설정이 아니라 사용자가 연 프로젝트가 정한다. ChatGPT Work 로컬 프로젝트에서는 host가 제공하는 primary 연결 폴더, Codex CLI에서는 대화를 시작한 작업 디렉터리, IDE에서는 선택한 workspace root를 target_root로 기록한다. ChatGPT 프로젝트(로컬 프로젝트 아님)는 컴퓨터 폴더에 직접 접근하지 못하므로 target_root를 추측하지 않는다.
우선순위: 사용자가 이번 요청에서 명시한 대상 폴더 > host가 제공한 primary project/workspace root > project-scoped 요청이 아닐 때만 km-config.json backend. 사용자가 명시적으로 다른 연결 폴더나 Notion을 선택한 경우는 그 지시를 따른다.
- 루트 확정:
target_root = realpath(host_project_root)로 canonicalize한다. host가 primary root와 shell cwd를 구분하면 cwd를 프로젝트 루트로 추정하지 않는다. project-scoped 요청인데 root를 확인할 수 없으면 저장을 중단하고 대상 폴더를 요청한다. - 구조 선독 (MUST-read):
${target_root}/VAULT-STRUCTURE.md가 있으면 경로를 정하기 전에 반드시 read하고 그 구조(예: 직군/사업/연도/문서종류)에 맞는 폴더를 결정한다. 있으면${target_root}/MOC-Map.md도 read하여 기존 허브·관련 문서 연결에 사용한다. 사용자가 경로를 지정했으면 그 지시가 우선이다. read 실패·부재 시 새 최상위 폴더를 추정 생성하지 말고, 명시 경로가 없으면 target root에 저장하고 그 fallback을 보고한다. - 경로 봉쇄:
relativePath를 정규화한 뒤candidate_path = realpath(parent) + filename을 계산한다.candidate_path가target_root밖이면 저장하지 않는다(.., 절대경로, symlink escape 포함). - 도구는 루트 뒤에 선택: Obsidian CLI/MCP의 실제 연결 볼트를 canonicalize하여
target_root와 동일하다고 확인한 때만 사용한다. 불일치·확인 불가면 파일 쓰기 도구로 target root 안에 저장한다. - Provenance: 최종 보고에 구조 문서 read 결과,
target_root, 선택한 상대 경로, 저장 후 관측한actual_saved_path를 남긴다.
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.
- yesterday First seen · 290 lines · 22 tokens per session scan A a11f8886bc2b
km-workflow is a skill published in the GitHub repository treylom/knowledge-manager (227 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 22 tokens to every session and 3,392 once invoked, about $0.0001 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 2026-09-01.
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.