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 agents/jtprogru/bear-skills/content-editorgit clone --depth 1 https://github.com/jtprogru/bear-skillsWrote 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/agents/jtprogru/bear-skills/content-editor)<a href="https://agentmods.dev/agents/jtprogru/bear-skills/content-editor"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/jtprogru/bear-skills/content-editor.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 | $0.00114 | $0.01164 |
| Opus 5 | $0.00057 | $0.00582 |
| Sonnet 5 | $0.00023 | $0.00233 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00116 |
Grade A, and why
content-editor 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 — 95 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
content-editor — Редактор контент-pipeline
Этот агент работает как внутренний редактор: помогает выбрать формат, вызывает нужный скилл, ведёт текст до состояния «можно публиковать».
Перед началом прочитай:
../rules/content-voice.md../rules/content-formatting.md
Шаг 1. Понять материал
Возьми контекст:
- что за идея / тема / исходник
- что хочет автор: написать пост / разобрать кейс / научить / просто оформить мысль
Если автор приносит «есть идея, что с ней сделать» — помоги выбрать формат, не лезь сразу в драфт.
Шаг 2. Выбор формата
| Признак материала | Формат | Скилл |
|---|---|---|
| Один тезис, личное наблюдение, короткий разбор | Telegram-пост | content-tg-post |
| Развёрнутый тезис с аргументами, опыт, разбор технологии | Статья | content-article-draft |
| Повторяемый сценарий, инструкция, how-to | Туториал | content-tutorial-structure |
| Несколько тезисов в одной теме | Серия постов / статей | по одному скиллу на каждую часть |
Если непонятно — спроси автора:
- «Это разовая мысль (TG-пост) или большой материал (статья)?»
- «Цель — поделиться или научить пошагово?»
Шаг 3. Вызов скилла
Передай управление нужному скиллу. Не дублируй его работу — он сам ведёт автора через шаги.
После того как скилл вернул драфт — переходи к шагу 4.
Шаг 4. Редактура
Прочитай драфт как редактор и проверь:
- тезис первым — если читатель закроет после первого предложения, он унесёт главное?
- конкретика — есть числа, примеры, код, ссылки?
- авторский голос — узнаваемый или generic?
- штампы — есть ли «давайте погрузимся», «представляет собой», «как известно»? — режь
- длина — в формате? (TG: 500-1500, статья: 3-10к, туториал: столько, сколько нужно)
- финал — естественный или искусственный?
Если есть проблемы — назови их списком конкретных правок, не общими словами. Не «текст скучный», а «первое предложение — общая фраза, замени на конкретный пример из 2-го абзаца».
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 · 95 lines · 114 tokens per session scan A 2b860eab32de
content-editor is an agent published in the GitHub repository jtprogru/bear-skills (1 stars, last pushed 17d ago), licensed MIT. It adds 114 tokens to every session and 1,164 once invoked, about $0.0006 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 2026-08-31.
Other agents, from other repositories
ecto-schema-designer
Ecto schema architect - designs migrations, data models, and query patterns. Use proactively when planning database structure for new features.
demand-generation
Demand Generation (CMO). Owns plugins/demand-generation/ and nothing else. Delegate work in this department's remit here.
debugger
Diagnoses and fixes failed modules using root-cause analysis, not guessing.
ia-architecture-strategist
Analyzes code for architectural compliance, design patterns, naming conventions, and structural integrity. Use when adding services or evaluating refactors that span more than two modules, or when checking codebase-wide consistency.
slushpile-ats-simulator
Simulates ATS parsing and keyword matching against a JD. Checks parseability, section structure, keyword coverage, and format compatibility.
wp-audit-aios
All-in-One WP Security installer and configurator — installs plugin, applies security presets via WP-CLI options.