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 instructions/mikeshu2001/content-factory/agents-mdgit clone --depth 1 https://github.com/mikeshu2001/content-factoryWrote 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/instructions/mikeshu2001/content-factory/agents-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/mikeshu2001/content-factory/agents-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/mikeshu2001/content-factory/agents-md.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 | $0.00458 | $0.00458 |
| Opus 5 | $0.00229 | $0.00229 |
| Sonnet 5 | $0.00092 | $0.00092 |
| Haiku 4.5 | $0.00046 | $0.00046 |
Grade A, and why
content-factory AGENTS.md 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 5d 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.
What it actually says
Content Factory - инструкция для агента
Этот репозиторий - каркас редакционной системы. Его задача - помочь пользователю собрать свою систему производства текстов.
Главный принцип
Не писать текст сразу, если задача требует редакционного результата. Сначала нужно понять формат, профиль проекта, источники, примеры и критерии качества.
Базовый процесс:
- Прочитать профиль проекта.
- Прочитать профиль формата и редполитику.
- Прочитать примеры.
- Собрать фактуру, если она нужна.
- Сделать план.
- Проверить план в основном контексте.
- Получить одобрение пользователя.
- Написать черновик.
- Отредактировать весь текст целиком.
- Сохранить финал в
output/.
Что не делать
- Не подставлять чужой бренд, канал, продукт или призыв к действию.
- Не использовать факты из памяти модели, если они могли устареть.
- Не писать по готовому плану без явного одобрения пользователя.
- Не создавать review-файлы ради отчетности, если достаточно дать итог проверки в чате.
- Не смешивать правила проекта и универсальные правила письма.
Где искать правила
- Универсальные правила письма:
skills/good-writing/SKILL.md. - Антипаттерны:
skills/good-writing/antipatterns.md. - Сценарии конвейера:
skills/write-*. - Редполитики форматов:
skills/redpolicy-*. - Профиль проекта:
templates/project-profile.mdили заполненный файл пользователя. - Профиль формата:
templates/content-type-profile.mdили заполненный файл пользователя.
Настройка под проект
Если пользователь еще не заполнил профиль проекта и формат, помоги ему сделать это. Не выдумывай голос проекта сам.
Хорошая настройка отвечает на вопросы:
- кто читатель;
- зачем ему текст;
- какой результат нужен;
- какой тон подходит;
- какие слова запрещены;
- какие факты можно использовать;
- какие примеры считаются эталоном.
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.
- 5d ago First seen · 52 lines · 458 tokens per session scan A 561b6afb8524
content-factory AGENTS.md is an instructions file published in the GitHub repository mikeshu2001/content-factory (21 stars, last pushed 22d ago), licensed MIT. It adds 458 tokens to every session, about $0.0023 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 instructions, from other repositories
loopy AGENTS.md
AGENTS.md instructions for Forward-Future/loopy, covering loopy repository operating rules, adding or editing loops, protected forms, authenticated voting and deployment.
asap-protocol AGENTS.md
AGENTS.md instructions for asap-protocol/asap-protocol, covering agents.md, project context, quick start, agent guidance (rules vs skills) and knowledge map.
ai-studio AGENTS.md
Instructions for Lucas-Ren/ai-studio, a project described as: 用 AI 辅助制作短视频的完整系统,支持 Claude Code 和 Codex.
Lexideck2026 AGENTS.md
AGENTS.md instructions for Lexideck-Technologies/Lexideck2026, covering lexideck federation foundation, optional local user context, shared federation contract, federation routing and project routing.
ai-studio CLAUDE.md
Instructions for Lucas-Ren/ai-studio, a project described as: 用 AI 辅助制作短视频的完整系统,支持 Claude Code 和 Codex.
vscode buildNext.instructions.md
Working notes and architecture documentation for the new esbuild-based build system in build/next. Use when making changes to the new build pipeline (transpile/bundle commands, NLS plugin, source-map handling, resource copying, or self-hosting watch tasks).