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/wasintoh/toh-framework/debug-protocolnpx skills add wasintoh/toh-framework --skill debug-protocolgit clone --depth 1 https://github.com/wasintoh/toh-frameworkWhat 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 | $0.00086 | $0.01956 |
| Opus 5 | $0.00043 | $0.00978 |
| Sonnet 5 | $0.00017 | $0.00391 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00196 |
Grade A, and why
debug-protocol 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 — 174 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
🔧 Debug Protocol Skill
Purpose: Evidence-first debugging — หา root cause ด้วยหลักฐาน ไม่เดา ไม่กดอาการ Version: 2.0.0 Updated: 2026-07-14
🎯 Core Idea
❌ Guess & retry loop
undefined → ใส่ ?. → พังที่อื่น → ใส่ ?. อีก → วนไม่จบ
(กดอาการ ไม่เคยถามว่า "ทำไมข้อมูลถึง undefined")
✅ Evidence-first
REPRODUCE → EVIDENCE → DIAGNOSE → FIX → PROVE
(เก็บหลักฐานจริง → วินิจฉัย → แก้ต้นตอ → พิสูจน์)
กฎเหล็ก: อย่าแตะโค้ดจนกว่าจะบอก root cause ได้พร้อมหลักฐาน
ถ้าร่องรอยตัน → ส่งงานสืบสวนให้ agent root-cause-debugger
Protocol — 5 Stages
1. REPRODUCE — ทำให้พังซ้ำก่อน
ทำให้ bug เกิดบนเจตนา ก่อนคิดแก้. รู้ path / action / ข้อมูลที่ทำให้พัง แล้วเห็นมันพังจริง ทำซ้ำไม่ได้ = แก้ไม่ได้ → บอกตรงๆ แล้วขอ steps / env / data เพิ่ม
2. EVIDENCE — เก็บหลักฐาน (ห้ามเดา)
- อ่าน error + stack trace เต็มๆ — ไฟล์/บรรทัด/call chain
git log/git diff— อะไรเพิ่งเปลี่ยน (bug ใหม่ = โค้ดใหม่ ~80%)- ตาม data flow ด้วย log/debugger จริง — ค่ามาจากไหน หายที่จุดไหน
3. DIAGNOSE — differential diagnosis
สมมุติฐาน 2–3 ข้อ + หลักฐานสนับสนุน/หักล้างแต่ละข้อ → เลือกข้อที่หลักฐานชี้ ไม่ใช่ข้อที่แก้ง่ายสุด ถาม "ทำไม" ต่อจนถึงต้นตอ
4. FIX — แก้ที่ต้นตอ
แก้ root cause จุดเดียว. defensive guard ตรงจุดอาการเสริมได้ แต่ guard ≠ การแก้ — ต้นตอต้องหาย
5. PROVE — พิสูจน์ว่าหาย
รันเส้นทางเดิมที่พังซ้ำ + เส้นทางข้างเคียง แล้วค่อยรายงาน
🛠 Technique: Targeted Logging
log ค่า ตรงจุดก่อนพัง และ log shape จริง ของข้อมูล — อย่าเดาว่าหน้าตาเป็นยังไง
// ก่อนบรรทัดที่พัง: ค่าจริงตอนนั้นคืออะไร
console.log('[render] products =', products, 'isArray:', Array.isArray(products));
// API response: ดู shape จริง ไม่ใช่ที่ "คิดว่าได้"
const data = await res.json();
console.log('[api] typeof:', typeof data, 'keys:', Object.keys(data ?? {}), data);
ถามให้ตรง: ตอน render มีข้อมูลไหม? เป็น array จริงไหม? key ที่โค้ดอ้างถึงมีอยู่จริงไหม?
🛠 Technique: git bisect — หา commit ที่ทำพัง
Bug ใหม่ = โค้ดใหม่. binary search หา commit ต้นเหตุ:
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 · 174 lines · 86 tokens per session scan A c64d293788c2
debug-protocol is a skill published in the GitHub repository wasintoh/toh-framework (95 stars, last pushed 6d ago), licensed MIT. It adds 86 tokens to every session and 1,956 once invoked, about $0.0004 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
smoke-test
End-to-end smoke test skill for DeerFlow. Guides through: 1) Pulling latest code, 2) Docker OR Local installation and deployment (user preference, default to Local if Docker network issues), 3) Service availability verification, 4) Health check, 5) Final test report. Use when the user says "run smoke test", "smoke…
image-generation
Use this skill when the user requests to generate, create, imagine, or visualize images including characters, scenes, products, or any visual content. Supports structured prompts and reference images for guided generation.
podcast-generation
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
vercel-deploy
Deploy applications and websites to Vercel. Use this skill when the user requests deployment actions such as "Deploy my app", "Deploy this to production", "Create a preview deployment", "Deploy and give me the link", or "Push this live". No authentication required - returns preview URL and claimable deployment link.
skill-reviewer
Reviews DeerFlow skill packages for readiness, triggers, safety boundaries, resources, and evidence. Invoke when users ask to audit, grade, or production-check an existing skill.
surprise-me
Create a delightful, unexpected "wow" experience for the user by dynamically discovering and creatively combining other enabled skills. Triggers when the user says "surprise me" or any request expressing a desire for an unexpected creative showcase. Also triggers when the user is bored, wants inspiration, or asks for…