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/trojava/spec-driven-dev-kit/feature-spezifizierennpx skills add trojava/spec-driven-dev-kit --skill feature-spezifizierengit clone --depth 1 https://github.com/trojava/spec-driven-dev-kitWhat 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 | $0.00070 | $0.00628 |
| Opus 5 | $0.00035 | $0.00314 |
| Sonnet 5 | $0.00014 | $0.00126 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00063 |
Grade A, and why
feature-spezifizieren 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 — 56 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Feature spezifizieren
Klärung
- Prüfe, welches einzelne Feature spezifiziert werden soll.
- Prüfe, ob
docs/vision.mdfachlich ausgefüllt ist. Wenn die Projektvision noch leer oder nur als Vorlage vorhanden ist, stoppe und unterstütze zuerst die Klärung der Projektvision. - Stelle zuerst gezielte Rückfragen zu Ziel, Umfang, Verhalten und relevanten Qualitätsanforderungen. Gib jeweils einen konkreten Vorschlag mit.
- Warte auf die Antworten. Erstelle oder ändere in diesem Schritt noch keine Feature-Dateien.
Ablauf
- Lies
AGENTS.md,docs/vision.md,docs/prinzipien.mdundspecs/_vorlage/spezifikation.md. - Ermittle den Feature-Ordner. Falls er noch nicht existiert, lege ihn nach
dem Muster
specs/NNN-kurzer-name/an und kopiere die drei Vorlagendateien hinein. - Erfasse Ziel, Nutzen, Umfang, Beteiligte und ausdrücklich ausgeschlossene Punkte.
- Formuliere funktionale Anforderungen als User Stories mit eindeutigen, beobachtbaren Akzeptanzkriterien. Fasse zusammengehöriges Verhalten in einer Anforderung zusammen. Berücksichtige Normal-, Fehler- und Randfälle nur, wenn sie fachlich relevant sind.
- Prüfe die Kategorien der nichtfunktionalen Anforderungen. Begründe kurz, wenn eine Kategorie nicht relevant ist.
- Dokumentiere Annahmen, offene Fragen und Risiken in der Spezifikation. Stelle notwendige Rückfragen und gib jeweils einen konkreten Vorschlag mit.
- Prüfe die Freigabekriterien am Dateiende. Setze den Status erst nach
ausdrücklicher menschlicher Bestätigung auf
Freigegeben. - Stoppe nach der Spezifikation. Erstelle weder Plan noch Aufgaben und beginne keine Umsetzung.
Grenzen
- Ändere nur
spezifikation.mdsowie bei einem neuen Feature die aus der Vorlage kopierten Dateien. - Erstelle keinen technischen Plan und ändere keinen Quellcode.
- Ersetze fehlende Informationen nicht durch erfundene Details.
- Wiederhole keine Information in mehreren Abschnitten, wenn ein Verweis genügt.
- Spezifiziere nicht automatisch weitere erkannte Features.
What ships with it
1 file 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.
- 2d ago First seen · 56 lines · 70 tokens per session scan A 3d64e102ef52
feature-spezifizieren is a skill published in the GitHub repository trojava/spec-driven-dev-kit (5 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 70 tokens to every session and 628 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 2026-08-31.
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.