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/unicorn-plugins/dmap/team-plannernpx skills add unicorn-plugins/dmap --skill team-plannergit clone --depth 1 https://github.com/unicorn-plugins/dmapWhat 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 | $0.00016 | $0.05016 |
| Opus 5 | $0.00008 | $0.02508 |
| Sonnet 5 | $0.00003 | $0.01003 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00502 |
Grade A, and why
team-planner 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 — 441 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Team Planner
목표
사용자가 필수 항목(기본정보, 핵심기능, 사용자 플로우)만 입력하면 AI가 에이전트 구성 힌트와 참고 공유 자원을 자동 분석/추천하여 완성된 팀 기획서를 생성
활성화 조건
- 슬래시 명령:
/dmap:team-planner - 자연어 키워드: "AI팀 기획", "AI 팀기획서 작성"
참조
| 문서 | 경로 | 용도 |
|---|---|---|
| 리소스 마켓플레이스 | {DMAP_PLUGIN_DIR}/resources/plugin-resources.md |
공유 자원 카탈로그 |
스킬 부스팅
| 단계 | 부스팅 스킬 | 용도 |
|---|---|---|
| Step 3 (AI 자동 완성) | /oh-my-claudecode:research |
도메인 지식 리서치로 에이전트 구성 힌트 정확도 향상 |
| Step 4 (사용자 확인) | /oh-my-claudecode:review |
생성된 팀 기획서 품질 검토 |
| 기타 단계 | ulw 매직 키워드 |
범용 병렬 실행 폴백 |
에이전트 호출 규칙
이 스킬은 에이전트를 호출하지 않음. 요구사항 분석, 에이전트 구성 힌트 추천, 공유 자원 매칭 등 모든 분석은 스킬 프롬프트 내에서 직접 수행함.
워크플로우
Step1: 대상 프로젝트 디렉토리 확인, {DMAP_PLUGIN_DIR} 변수 설정
대상 프로젝트 디렉토리 확인
새 플러그인을 생성할 프로젝트 디렉토리를 생성하였고
플러그인 프로젝트 디렉토리에서 {AI_RUNTIME}을 수행하였는지 AskUserQuestion 도구로 문의함.
- Yes: AGENTS.md에 현재 디렉토리의 절대 경로를 {PLUGIN_DIR}로 저장
- No: 플러그인 프로젝트 디렉토리를 생성하고 그 디렉토리로 이동하여 {AI_RUNTIME}을 수행하도록 안내
{DMAP_PLUGIN_DIR} 변수 설정
{PLUGIN_DIR}/AGENTS.md 파일에 {DMAP_PLUGIN_DIR} 변수가 설정되어 있는지 확인함.
미설정 시 아래 수행
사용자에게 DMAP 플러그인 디렉토리 경로를 입력받아 {PLUGIN_DIR}/AGENTS.md의 {DMAP_PLUGIN_DIR} 변수에 설정합니다.
{"title":"DMAP 플러그인 디렉토리","questions":[ {"question":"DMAP 플러그인 디렉토리 경로를 입력해주세요.","type":"text"} ]}
{PLUGIN_DIR}/AGENTS.md 에 다음 변수를 기록하여 이후 중복 계산 방지
## 플러그인 변수 설정
- AI_RUNTIME: 런타임 종류. (Claude Code, Claude Cowork, Cursor, AntiGravity, Codex 등)
- DMAP_PLUGIN_DIR: DMAP 플러그인의 루트 절대 경로
- PLUGIN_DIR: 생성할 플러그인의 루트 절대 경로
- PLUGIN_NAME: 생성할 플러그인 이름. Step4-3에서 결정하여 등록
Step 2: 입력 모드 판별 (ulw 활용)
사용자 메시지를 분석하여 Interview 모드 또는 Direct 모드를 결정함.
Direct 모드 활성화 조건 (하나라도 충족 시):
- 사용자 메시지에 팀 기획서의 필수 항목(플러그인명, 목적, 핵심기능) 중 2개 이상 포함
| 조건 | 분기 |
|---|---|
| Direct 모드 조건 충족 | Step 4으로 이동 |
| 조건 미충족 | Step 3 (Interview 모드)로 이동 |
Step 3: 사용자 인터뷰 -- Interview 모드 (ulw 활용)
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 · 441 lines · 16 tokens per session scan A 19c43ad7e544
team-planner is a skill published in the GitHub repository unicorn-plugins/dmap (21 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 16 tokens to every session and 5,016 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 2026-08-30.
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…