feedback-closeout

feedback-closeout is a skill for Codex from zhuanggenhua/BoardGame. It costs 46 tokens per session (12,945 once invoked), scanned A, original, MIT.

A workflow for triaging and closing board-game feedback, such as bug reports and player complaints. It distinguishes local feedback records, real online feedback, and offline snapshots as separate sources.

In plain words
What is it for?
Use it to process local or explicitly online feedback, remove duplicates, investigate whether reports are real bugs, coordinate fixes, and close items only when the stated scope has no unresolved records.
Why use it?
It prevents reports from being silently missed, duplicated, misclassified, or described as fixed in the wrong environment.

Skill for Codex

Written for Codex: agents/openai.yaml present. Also seen: mentions AGENTS.md.

Good fit Use it to process local or explicitly online feedback, remove duplicates, investigate whether reports are real bugs, coordinate fixes, and close items only when the stated scope has no unresolved records.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/zhuanggenhua/boardgame/feedback-closeout
Install

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.

Any agent
npx skills add zhuanggenhua/BoardGame --skill feedback-closeout
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/zhuanggenhua/BoardGame

Made for: Codex.

Wrote 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.

agentmods badge for feedback-closeout

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/zhuanggenhua/boardgame/feedback-closeout/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/zhuanggenhua/boardgame/feedback-closeout)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/zhuanggenhua/boardgame/feedback-closeout"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/zhuanggenhua/boardgame/feedback-closeout/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>

Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.

agentmods 80×15 button for feedback-closeout

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/zhuanggenhua/boardgame/feedback-closeout"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/zhuanggenhua/boardgame/feedback-closeout.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 46 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 12,945 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe. Third-party audits
  • NVIDIA SkillSpector pass 7 Sept 2026
How audits are shown
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00046 $0.12945
Opus 5.5 $0.00018 $0.05178
Sonnet 5.5 $0.00009 $0.02589
Haiku 4.5 $0.00005 $0.01294

Measured today against content hash d5f8e6548a9d, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-10-07, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

feedback-closeout 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 today.

The scan reads SKILL.md. This mod also ships 12 executable files (scripts/finalize-feedback-group.mjs, scripts/lib/feedback-status-writer.mjs, scripts/lib/feedback-status-writer.test.mjs, …), listed below but not scanned — reading those needs a real analyzer, not pattern matching.

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.

.spec/skills/feedback-closeout/SKILL.md · 368 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 368 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

反馈收口

单一真相

本 skill 是 BoardGame 反馈收口 workflow 的唯一规范真相源。references/feedback-open-api.md 只描述 HTTP 接口;服务器、SSH 和 Mongo 入口按根 AGENTS.md 指向的共享用户环境文档读取。

临时材料只作证据或镜像:

  • temp/feedback-closeout/**
  • evidence/feedback-closeout/**
  • 截图、诊断包、导出文本
  • temp/feedback-closeout/status-board.json

这些都不能冒充本地数据库当前状态,也不能冒充线上正式反馈记录。

默认口径

用户说“处理反馈 / 收口反馈 / 修复反馈”且没有明说线上、生产、远端、真实反馈或回写线上时,默认目标是本地数据库反馈记录。

口径 真相源 允许写哪里 禁止
本地数据库 本机反馈数据库或本地开发 API 本地数据库 + 本地状态镜像 自动拉线上或说成线上已回写
线上真实 线上真实反馈接口或经确认的线上真实写入口 线上真实记录 + 本地状态镜像 用本地导出替代线上记录
离线快照 用户明确指定的导出、诊断包或本地文件 指定文件 / 状态板 说成本地数据库或线上当前状态

找不到本地数据库入口时,停在“缺少本地数据库反馈来源”;不要自动改拉线上替代。

完成门槛

  • 目标范围内仍有 open / in_progress / resolved 任一未收口项时,不得宣称完成。
  • in_progress 只能表示当前执行中的暂态,绝不能作为最终结论、长期停车位或“待发布 / 待回查 / 待人工处理”队列;本轮结束前必须把每条目标反馈转成 resolved 或 closed,目标范围内 in_progress 必须为 0。代码 / 数据根因已经修复,且本地回归或等价的运行时消费证据已经通过时,直接写 resolved;生产发布、线上版本回查、生产行为观察和人工补操作都不是本地收口前置条件。
  • 最终状态回查闸门: 所有状态写入完成后、最终汇报前,必须按本轮目标 ID 从真实源重新读取每条反馈,并逐条核对状态及 closedReason / resolvedMethod 与本地镜像。写入前的 summary.json、旧镜像和“写入成功”输出都不能代替这次回查;若关闭规则疑问,最终汇报必须复述真实源读回的解释。若仍有目标项为 in_progress,继续处理,不得结束本轮;若下一步确实依赖用户决策、补充信息或授权,先将尚未收口项从 in_progress 恢复为 open,重新核对真实源与镜像,并逐字列出待用户回答的具体问题、现实影响、直接证据、阻塞关系和最小补救动作。不得把内部排查、实现、常规验证、待发布或待线上回查伪装成用户决策,也不得为清零而伪造 resolved 或 closed。
  • 数量多不是停止理由;继续批量处理直到清零,或报告真实阻塞。
  • 每条反馈都必须建立“反馈原文 + 发现的问题 + 处理方式 / 修复结果”三项记录,缺一不可。 反馈原文必须来自本轮确认的真实来源,逐字保留;发现的问题必须说明实际核对后确认的故障、误报、非 bug、证据缺口或未复现结论;处理方式必须说明本轮实际做了什么、依据什么证据、当前结果是什么。只写“已修复”“已关闭”“验证通过”“不是 bug”均不算发现的问题或处理方式。
  • 没有反馈原文、没有发现的问题或没有具体处理方式,禁止状态回写和最终汇报。 该限制同时适用于 resolved、closed 和仍在 in_progress 的代表项,不得用反馈 ID、摘要、分类、测试名、内部结论或诊断包路径代替。
  • resolved / closed 是强门槛,不是文案可选项。 resolved 必须同时具备用户可读的 resolvedMethod;closed 必须同时具备用户可读的 closedReason。字段为空、泛化、只写内部术语或无法说明实际动作时,先补齐记录,再写最终状态;不得把字段缺失变成长期 in_progress。
  • 真实规则 / 卡牌 / 技能 / 状态 / 卡图反馈必须完成源头到本地修复的全链路排查。 最低链路是:反馈原文 → 主真相源原图 / 规则原文 → 数据录入与锁定合同 → 运行时数据 / i18n / assetRef 映射 → 规则实现与消费点 → 本地同路径回归或可直接证明消费结果的自动化验证。根因确认、本地代码 / 数据修复和有效本地验证完成后,本轮直接写 resolved;生产部署和线上版本回查不再是 resolved 的前置门槛,只决定能否声称“线上已生效”。
  • 凡是反馈命中卡牌、技能、Token、状态、基地、效果文字或玩家可见规则结果,都必须先核对主真相源原文和完整对象图面,再进入实现判断。 原文核对和卡面核对是每条符合条件反馈的固定首步,不得只挑用户质疑的那一条做;若对象确实没有卡面(纯状态 / 纯 UI / 纯流程),必须记录“卡面不适用”和替代真相源,不得默认为已核对。
  • 反馈内容不是规则真相。 玩家说“应该不可转移”“操作不合法”“效果不能取消”等只能作为待核对断言;必须以规则书、完整卡面、提示板、已锁定录入合同和实现消费链对照判定。若原文 / 卡面证明当前行为合法,分类为 non_bug,直接 closed,closedReason 必须逐字附规则原文 / 卡面结论、当前行为和为什么符合规则;不得为了迎合反馈修改代码。
  • 先定位游戏,再定位原始规则落点。 反馈没有直接给出来源时,必须先由 gameId / route / matchId / 对象名 定位对应游戏,再查该游戏 rule/ 下的规则原文、提示卡 / 玩家板 / 牌面原图和录入合同;不能拿通用 i18n、运行时字段或相邻游戏文本代替原始规则。
  • 规则置信度分层固定执行。 项目 rule/ 中可回查的原始规则文本 / 规则表是高置信度;完整提示卡、玩家板或卡牌原图是次高置信度的直接证据;基于图片生成的录入表、i18n、静态数据、运行时定义、旧测试、旧 evidence 和玩家反馈都属于低置信度或派生证据。低置信度证据与 rule/ 冲突时,必须重新看原图并回修录入 / 消费链,不能用录入数据证明自己正确。
  • 提示卡是规则核对对象。 状态 / Token 反馈如果规则写在提示卡而不是状态小图上,必须打开完整提示卡原图,定位对应状态的原文,再核对 rule/ 和录入字段;只看状态图标、图标文件名或 i18n 不算看过卡面。
  • “看过代码、测试通过、当前树未复现、当前生产版本已恢复”都不能替代源头排查。 对卡牌图、效果文字、技能数值、Token、状态、基地或资源索引相关反馈,必须先核对主真相源,再判断是录入错、索引错、消费错、实现错、UI 展示错还是历史现场失效。
  • 历史终态默认不可信,必须可复审。 读取到已有 resolved / closed 时,先按上述本地全链路逐项复核;缺少主真相源、录入合同、消费映射或本地修复证据时,标为 needs_review 并在当前处理轮次补齐证据,不能把它长期停在 in_progress。仅缺生产版本 / 线上行为证据,不得回退本地终态。
  • 批量反馈必须逐条复审。 同一批、同一游戏或相似措辞不能共享“已核对原文 / 卡面”的结论;每条反馈都要留下自己的对象、原文位置、完整卡面 / 状态图路径、录入字段、实现消费点和判定理由。缺哪一项,就在当前处理轮次补齐;人工入口不是唯一证据来源,不得因为缺少人工截图而把反馈长期留在 in_progress。
  • 高置信度结论必须逐链路列证据。 resolvedMethod / closedReason 必须分别写明源头结论、录入结论、实现结论和本地验证结果;若生产尚未部署,可如实写“本地已修复,生产待发布”,但不得因此把本地 resolved 延后或再次改写。线上未回查只能是事实边界,不能是阻塞结论。
  • 每条人类玩家反馈在进入 resolved 或 closed 前,优先从最近真实入口尝试:恢复原房间 / 回放 / 诊断包,或按反馈文字重建最小可玩局面。若同一路径已有可靠自动化回归、运行时消费证明或服务层直接验证,人工进入页面不是必需门槛;不得因为无法做人工或线上回放而把修复长期停在 in_progress。
  • 若实际执行了真实入口验收,继续遵守 e2e-verification 的三段式合同并记录截图 / PASS 清单;但截图、VIEWER_URL 和 npm run verify:e2e-evidence -- <PASS清单.json> 仅在本轮选择该证据路线时适用,不是所有反馈的统一收口前置条件。
  • 真实入口按反馈步骤未复现且没有代码 / 数据修复时,记录入口、范围、版本 / 工作树和“本次未复现,不等于已修复”,用 closed 关闭;已经完成根因修复并有本地回归证据时,用 resolved 关闭,不得再等待线上行为观察。
  • 每次阶段汇报和最终汇报必须写清口径和绝对时间。
  • 对用户展示问题时,以“反馈内容 / 现实症状”为标题;反馈 ID 只放追溯证据,不作为主标题。
  • 玩家反馈要写清游戏中文名、命中的对象 / 页面 / 效果、规则本应发生什么、实际坏在哪条玩家可见链路。
  • 玩家反馈命中卡牌、技能、状态、基地、教程步骤或其它规则效果时,必须同时给出“效果描述原文”:从本轮确认的规则书、牌面图、录入合同、运行文案或其它真相源逐字摘出对应效果文本,并标明来源;不能只给实现摘要、测试名或自己的改写。
  • 规则反馈若出现错误分类、条件语义误读或证据越权(不论最终判为真 bug、non_bug 或证据不足),必须复盘是已有规范未执行、规范缺口、测试缺口、审计留档缺口还是单游戏合同问题;若需更新规范,按系统 skill-governance 锁定并同轮更新唯一真相源;若现有规范已覆盖,只纠正执行并记录对应条款,不新增重复规则。真 bug 仍须完成修复后的漏审复盘。
  • 系统自动反馈要写清自动检测场景、现实影响、监控触发条件、止血动作和根因证据是否存在。

Read the full file on GitHub · 368 lines

Changes

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.

  1. today Changed · +3 lines d5f8e6548a9d
  2. 5d ago Changed 9aed978280ef
  3. 6d ago Changed · +21 lines a94ffc7e0f4a
  4. 7d ago Changed · +1 lines b4b36efc2f9f
  5. 16d ago Changed · +1 lines 282c8efd5b3c
  6. 27d ago Changed · +12 lines 814852d6c802
  7. 1mo ago Changed · +13 lines c192978832ec
  8. 1mo ago Changed · +6 lines 4d2e7e9adee5
  9. 1mo ago Changed · +2 lines b1d6bb7ce05c
  10. 1mo ago First seen · 309 lines · 46 tokens per session scan A 852bba97a2ec

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feedback-closeout is a skill published in the GitHub repository zhuanggenhua/BoardGame (24 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 46 tokens to every session and 12,945 once invoked, about $0.0002 per session on Opus 5.5. 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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