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/ttguy0707/codojo/dojo-hacknpx skills add ttguy0707/codojo --skill dojo-hackgit clone --depth 1 https://github.com/ttguy0707/codojoWhat 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 | $0.00348 | $0.02179 |
| Opus 5 | $0.00174 | $0.01090 |
| Sonnet 5 | $0.00070 | $0.00436 |
| Haiku 4.5 | $0.00035 | $0.00218 |
Grade A, and why
dojo-hack 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 — 221 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
dojo-hack — S4 魔改阶段
一句话定位:推荐魔改方向,制定计划,动手改造项目,直到用户满意。
何时使用
- ✅ S3 教学 100% 完成,用户选择进入 S4
- ✅ 用户说"我想魔改"、"给项目加功能"、"改造一下"
- ❌ S3 未完成 → 提示先完成 S3,转
dojo-teach - ❌ 用户只是想学习不想改代码 → 不强制进入
前置条件
<repo-root>/.codojo/schedule.md存在且显示 100% 完成
若前置条件不满足,提示用户先完成 S3 教学。
工作流
Step 1:项目深度分析与推荐
全面分析项目代码,从以下维度推荐魔改方向:
- 功能扩展:基于项目已有能力,可以新增哪些实用功能
- 代码重构:哪些地方可以优化结构、提升可读性
- 性能优化:有没有明显的性能瓶颈可以改进
- 测试完善:缺少哪些测试覆盖
- 工程化改进:CI/CD、日志、监控、文档等
输出推荐列表:
## 🎯 魔改方向推荐
根据项目分析,为你推荐以下魔改方向(可多选,也可以自己提需求):
### 功能扩展类
1. **<功能名>**:<一句话描述 + 预估工作量>
2. **<功能名>**:<一句话描述 + 预估工作量>
### 代码优化类
3. **<优化点>**:<一句话描述 + 预估工作量>
4. **<优化点>**:<一句话描述 + 预估工作量>
### 工程化改进类
5. **<改进点>**:<一句话描述 + 预估工作量>
---
请回复你想做的编号(如「1 3 5」),或者直接告诉我你想做什么改动。
回复「不了」可以跳过 S4,结束整个学习流程。
推荐原则:
- 推荐 5-8 个方向,不要太多造成选择困难
- 每个方向要有具体可落地的改动点,不要空泛
- 按难度从低到高排列
- 预估工作量帮助用户做选择
Step 2:制定 plan.md
根据用户选择(可多选 + 自定义),生成 <repo-root>/.codojo/plan.md:
# 魔改计划
> 根据你的选择生成,AI 将按此计划协助你改造项目。
## 概要
- **选定方向**:<列出>
- **预计总工作量**:约 X 小时
- **当前状态**:进行中
## 任务清单
### 任务 1:<任务名>
- **目标**:<达成什么效果>
- **涉及文件**:<文件路径列表>
- **实施步骤**:
1. <具体步骤>
2. <具体步骤>
3. <具体步骤>
- **验证方式**:<如何确认改动生效>
- **状态**:⚪ 未开始
### 任务 2:<任务名>
...
## 变更日志
<!-- 每次有新需求或计划变更时追加记录 -->
生成后向用户确认:
plan.md 已生成,共 N 个任务。先从「任务 1:<名称>」开始?
Step 3:执行改造
按 plan.md 任务顺序,逐个协助用户完成改造。
代码改动确认协议:
每个任务开始前,AI 必须先向用户展示改动方案并等待确认:
## 🔧 任务 N:<任务名>
**改动方案**:
1. 修改 `<文件路径>` — <改动说明>
2. 新增 `<文件路径>` — <说明>
3. ...
**影响范围**:<哪些现有功能可能受影响>
**验证方式**:<如何确认改动生效>
确认开始?回复「开始」执行,或提出修改意见。
用户回复"开始"、"可以"、"执行"后,才能动手修改代码。
执行流程:
- 讲解思路:这个改动要做什么、为什么这样做、会影响哪些文件
- 协作实施:AI 生成代码改动,解释每处修改的含义,引导用户理解
- 验证结果:指导用户验证改动效果(编译、运行、测试等)
- 更新 plan.md:将任务状态更新为 ✅,记录完成时间
每完成一个任务:
---
✅ 任务 1「<名称>」已完成!
📋 **魔改进度**: 1/N 任务完成
⏭️ 下一个:任务 2「<名称>」
继续?或者有新想法随时告诉我。
---
Step 4:持续迭代
S4 阶段不设终点,持续接受用户新需求:
- 用户新增需求 → 追加到
plan.md任务清单,在变更日志中记录 - 用户修改需求 → 更新
plan.md对应任务,在变更日志中记录 - 用户取消某个任务 → 标记为 ❌ 已取消,在变更日志中记录
- 用户说"满意了"/"结束" → 输出完成总结
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 · 221 lines · 348 tokens per session scan A 99370e23641f
dojo-hack is a skill published in the GitHub repository ttguy0707/codojo (56 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 348 tokens to every session and 2,179 once invoked, about $0.0017 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.
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