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 skills add AnastasiyaW/codex-claude-code-config --skill article-structure-reviewgit clone --depth 1 https://github.com/AnastasiyaW/codex-claude-code-configWrote 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/skills/anastasiyaw/codex-claude-code-config/article-structure-review)<a href="https://agentmods.dev/skills/anastasiyaw/codex-claude-code-config/article-structure-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/anastasiyaw/codex-claude-code-config/article-structure-review.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector warn
SkillSpector: 1 finding, up to medium
These are SkillSpector’s own severities. On a checked sample its high-severity flags on skills were ~96% false positives — a documented command, a public API, a “never do X” rule — so we show them as a caution to read, not a verdict. Why →
- medium analysis-evasion · line 1 Suspicious Unicode normalization or mixed-script contentFix: Review the flagged content for security risks. Ensure no credentials, secrets, or sensitive data are exposed.
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 5.1 | $0.00093 | $0.01890 |
| Opus 5 | $0.00046 | $0.00945 |
| Sonnet 5 | $0.00019 | $0.00378 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00189 |
Grade A, and why
article-structure-review 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.
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 — 139 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Структурный review технической статьи
Проверяй, помогает ли статья выполнить обещанную читателю задачу и поддержаны ли её существенные выводы. Количество иллюстраций, длины абзацев и отношение тезисов к примерам сами по себе не измеряют достоверность.
Вход и границы
Используй существующий запрос, черновик, первичные материалы и правила площадки. Не запускай все смежные writing-навыки подряд: подключай только нужный для конкретного оставшегося дефекта. Запрос «проверить» означает review без правок; «исправить/подготовить/опубликовать» включает соответствующую работу.
1. Задача читателя и жанр
| Жанр | Что должно быть понятно |
|---|---|
| Reference | где найти факт, условие, контракт или действие |
| Tutorial | исходные условия, шаги, результат и проверка |
| Analysis | данные, метод, вывод и границы переноса |
| Story | что действительно произошло и чему научился автор |
| Opinion | что является позицией автора и чем она обоснована |
Выбери основной жанр из запроса и назначения текста, не из привычки. Смешение допустимо, если читатель понимает переход. Не превращай справочник в историю или отчёт в рекламный материал, чтобы он выглядел «живее».
Для каждой секции назови её пользу читателю. Определение, таблица или короткий блок могут быть достаточны; им не требуется выдуманная личная история.
2. Тезис и соответствующее доказательство
Различай факт, предположение, вывод из данных, проектную рекомендацию и гипотетический пример. Подбирай основание по типу утверждения.
| Утверждение | Подходящее основание | Чего недостаточно |
|---|---|---|
| API ведёт себя так | текущая документация нужной версии или реальный probe | похожий пример другой версии |
| изменение исправляет дефект | failing case и свежая проверка изменённого пути | компиляция или объяснение автора |
| результат получен в продукте | соответствующий runtime/result receipt | source review, макет, синтетический тест |
| метод быстрее | сопоставимый baseline, условия и измерение | субъективное впечатление |
| подход рекомендуется | явно названные условия и инженерное обоснование | представление мнения как доказанного закона |
| событие произошло с автором | реально предоставленное свидетельство | правдоподобный придуманный рассказ |
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.
- today Changed · -34 lines · -108 tokens per session 31c950beb3f5
- 8d ago First seen · 173 lines · 201 tokens per session scan A db09424000f4
article-structure-review is a skill published in the GitHub repository AnastasiyaW/codex-claude-code-config (149 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 93 tokens to every session and 1,890 once invoked, about $0.0005 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
ai-content-filter
Professional Ai Content Filter Expert skill. Integrate LLM API workflows, safe system prompt guidelines, and agentic workflows.
ai-engineer
Professional Ai Engineer skill. Integrate LLM API workflows, safe system prompt guidelines, and agentic workflows.
ai-product-manager
Professional Ai Product Manager Expert skill. Integrate LLM API workflows, safe system prompt guidelines, and agentic workflows.
embedding-architect
Professional Embedding Architect skill. Integrate LLM API workflows, safe system prompt guidelines, and agentic workflows.
eval-harness
Professional Eval Harness Expert skill. Integrate LLM API workflows, safe system prompt guidelines, and agentic workflows.
feature-engineer
Professional Feature Engineer skill. Integrate LLM API workflows, safe system prompt guidelines, and agentic workflows.