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/tyunta/prefab-sentinel/knowledge-acquisitionnpx skills add tyunta/prefab-sentinel --skill knowledge-acquisitiongit clone --depth 1 https://github.com/tyunta/prefab-sentinelWrote 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/tyunta/prefab-sentinel/knowledge-acquisition)<a href="https://agentmods.dev/skills/tyunta/prefab-sentinel/knowledge-acquisition"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tyunta/prefab-sentinel/knowledge-acquisition.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 | $0.00159 | $0.01383 |
| Opus 5 | $0.00079 | $0.00691 |
| Sonnet 5 | $0.00032 | $0.00277 |
| Haiku 4.5 | $0.00016 | $0.00138 |
Grade A, and why
knowledge-acquisition 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 4d 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 — 86 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Knowledge Acquisition Protocol
VRChat エコシステムツールのナレッジを体系的に調査し knowledge/ に蓄積する。
ワークフロー
4 フェーズで段階的に知識の精度を上げる。途中で止めてよい(Phase 1 だけでも confidence: low のナレッジとして価値がある)。
Phase 1: デスクリサーチ (L1 → L2)
- Web 検索で公式ドキュメント・README・Wiki を収集する
- GitHub リポジトリで README、主要 Issue、リリースノートを読む
- ナレッジファイルの「概要」「コンポーネント一覧」「操作パターン」を埋める
- confidence を
lowに設定する
Phase 2: ソースコード分析 (L2 → L3)
- GitHub ソースで主要クラスの構造を読む
- Unity Packages 内の実コード(検証用 Unity プロジェクトの
Packages/フォルダ)で[SerializeField]を列挙する - Script GUID を
.metaファイルから特定する - ナレッジファイルの「SerializedProperty リファレンス」を埋める
- confidence を
mediumに設定する
Phase 3: 実環境検証 (L3 確定)
前提: 検証用 Unity プロジェクトに対象ツールがインストール済みであること。
- prefab-sentinel の inspect ツールで実測する:
inspect_wiring: フィールドの配線状態get_unity_symbols: コンポーネント階層inspect_hierarchy: Transform 構造inspect_materials: マテリアル・シェーダー情報
- Phase 2 で得た情報と実測値を突合する
- 差異があれば実測値を正とし、ナレッジを修正する
- confidence を
highに設定する
Phase 4: 実プロジェクトでの利用パターン観察 (L2 補強)
前提: 実プロジェクトに対象ツールを使用したアセットが存在すること。
- 実プロジェクト内のアセットを inspect して利用パターンを収集する
- コンポーネントの組み合わせ、設定値の傾向を抽象化する
- 固有名詞(アバター名、衣装名、クリエイター名、販売サイト商品名)は記載しない
- 「操作パターン」「実運用で学んだこと」セクションを充実させる
使用する MCP ツール
| ツール | 用途 | フェーズ |
|---|---|---|
inspect_wiring |
コンポーネントのフィールド配線を実測 | Phase 3 |
get_unity_symbols |
コンポーネント階層の構造取得 | Phase 3 |
inspect_hierarchy |
Transform 構造の取得 | Phase 3 |
inspect_materials |
マテリアル・シェーダー情報の取得 | Phase 3 |
inspect_material_asset |
マテリアルアセットのシェーダープロパティ詳細取得 | Phase 3 |
| Web 検索 / WebFetch | 公式ドキュメント取得 | Phase 1 |
実行ルール
- Phase 1-2 は Unity 環境が無くても実行可能。Phase 3-4 は Unity 実環境が必要。
- 各フェーズ完了後にナレッジファイルを更新してコミットする。
- 既に confidence: high かつ version_tested が現在のバージョンと一致する項目は再調査をスキップする。
- インストール済みバージョンが version_tested と異なる場合、L3 の confidence は暗黙的に low として扱い、再検証を優先する。
ガードレール
- confidence: high を付けるには inspect による実測検証が必須。
- Phase 4 で固有名詞(アバター名、衣装名、クリエイター名、販売サイト商品名)を記載しない。
- 公式ドキュメントの転記はしない。判断材料と実践知識のみ記録する。
次にこれ
- 実測 Phase で
inspect_wiring/get_unity_symbols/inspect_hierarchyを使う際の引数仕様は/prefab-sentinel:guideと docs/tools.md を参照する。 - 調査中に broken reference が出たら
/prefab-sentinel:prefab-reference-repairに切り替える。 - 調査結果を反映した Prefab 編集に進む場合は
/prefab-sentinel:variant-safe-editの dry-run → confirm 経路に乗せる。
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.
- 4d ago First seen · 86 lines · 159 tokens per session scan A 769f422e6580
knowledge-acquisition is a skill published in the GitHub repository tyunta/prefab-sentinel (11 stars, last pushed 19d ago), licensed MIT. It adds 159 tokens to every session and 1,383 once invoked, about $0.0008 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
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.
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.
chat-perf
Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.
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…