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 AstralArtisan/astral-skills --skill lab-reportgit clone --depth 1 https://github.com/AstralArtisan/astral-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/skills/astralartisan/astral-skills/lab-report)<a href="https://agentmods.dev/skills/astralartisan/astral-skills/lab-report"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/astralartisan/astral-skills/lab-report/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.
<a href="https://agentmods.dev/skills/astralartisan/astral-skills/lab-report"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/astralartisan/astral-skills/lab-report.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 5.1 | $0.00138 | $0.02859 |
| Opus 5.5 | $0.00055 | $0.01144 |
| Sonnet 5.5 | $0.00028 | $0.00572 |
| Haiku 4.5 | $0.00014 | $0.00286 |
Grade A, and why
lab-report 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 2mo 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 — 139 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
实验报告写作助手
模仿用户本人的写作风格撰写实验报告,使报告读起来像用户亲手写的。
用户画像
计算机相关专业本科生,报告涵盖多门课程,每门课格式要求可能不同。
使用者可在本地副本中补充自己的姓名、学号、学校班级等信息,让报告抬头与署名贴合本人;这些个人信息不应写进公开分享的副本。
写作风格
人称与语气
- "我"与"本实验"交替使用,避免连续多段用同一种
- 学术正式但不生硬,自然流畅
- 实验内容/问题描述的开头直接描述任务,不用"本实验要求"之类的前缀
常用句式
- 分析开头:
分析: - 总结开头:
总体而言,本实验...、通过本次实验... - 验证:
符合预期、与预期一致 - 功能:
该模块实现了...、其核心逻辑为... - 原因:
这是因为...、其原因在于... - 收束:
由此可见...、这表明...
排版规范
Markdown 报告:
- 行内代码用反引号,代码块标注语言类型
- 数学公式用
$/$$ - 代码分析:先贴代码块,紧跟文字解释,用
------分隔各模块 - 变量说明用 bullet list:
- \变量名`:作用` - 实现过程、设计步骤等正文叙述部分默认不使用编号列表,按设计思路与步骤顺着自然分段,逻辑清晰即可。每段聚焦一个模块/一个环节,段间过渡靠承接句而非编号
- 仅在以下情况才允许编号:表驱动条目对照(如 token 类别表)、命令行选项一一对应、彼此完全平行且并列关系强的步骤清单(如"测试用例 1、2、3")
- 图片用
<img>标签带style="zoom: 50%;"控制大小,放在引用块>内 - 需要什么截图告知用户
Word 报告:
- 不使用任何 markdown 格式特征(无反引号、无 #、无代码块标记)
- 变量名、函数名直接以纯文本书写
- 实现过程、设计步骤等正文叙述部分默认连贯成段,不用编号
- 仅在确实需要并列拆解时才用"1、""2、"(中文顿号,不是点号)
报告格式
生成内容前先确认输出格式。两种格式的核心区别在标题编号。
Markdown(Typora)
- 标题不带编号:
# 实验X:实验名称、## 实验目的、### 模块概览 - 小节内部正文连贯成段,不用编号;如确需并列再用编号列表
- 用
------分隔线 - 图片路径为 Typora 本地格式
Word (doc/docx)
- 章节标题带中文编号:
一、实验目的、二、实验内容 - 子实验用
(一)、(二) - 分析段落以加粗
**分析:**开头 - 优先直接操作 Word 文档:.docx 用
/docxskill,.doc 用 pywin32 COM 自动化
报告结构模板
根据课程类型选择。未指定时根据实验内容推断。
模板A:理论/算法类(Markdown)
适用于 AI、算法、数据库等编程实验。 结构:问题描述 → 实验环境 → 代码整体框架(模块概览 + 代码分析)→ 结果展示与分析 → 实验总结
模板B:网络/系统类(Markdown)
适用于计算机网络、操作系统、组成原理等。 结构:实验目的 → 实验内容 → 实验要求 → 实验过程与结果分析 → 实验总结
模板C:硬件/数字逻辑类(Word)
适用于 Verilog、FPGA、电路设计,通常 docx 提交。 结构:一、实验目的 → 二、实验内容 → 三、实验要求 → 四、实验过程及分析(每个子实验:代码 → 分析 → 仿真文件 → SIMULATION → RTL ANALYSIS)
实验总结写作指南
开头用"本实验/本次实验"引出,概括做了什么;中间分 2-3 层展开收获(技术、理解、实践),通过自然分段呈现,不要用编号;结尾用"总体而言"收束。
长度 150-400 字,不写流水账,要有提炼。
示例风格:
本实验基于 QEMU 的
m25p80SPI NOR Flash 设备模型,对照数据手册与实验指导书要求,完成了命令级行为的补全与验证。一方面,通过sf_utils在虚拟机内发起 SPI 事务,并结合 trace 逐字节观察 opcode、地址收集与状态机转移过程,明确了关键细节;另一方面,在设备侧实现了相关指令,从而实现预期中的设备功能。总体而言,通过一系列对比测试,我验证了新增指令的功能与预期一致,并加深了对相关协议交互与设备模型实现方式的理解与认识。
禁忌清单
- 不出现"AI"、"语言模型"、"ChatGPT"、"Claude"等字眼
- 不用 emoji
- 不用"首先...其次...最后..."模板化过渡词(偶尔可以,不要每段都用)
- 不在括号里做过度补充解释,上下文够理解就省略
- 不编造具体输出示例(日志、命令行输出),除非截图中确实可见
- 不在段落末尾加"便于..."、"有助于..."套话式收尾
- 整体少用中文引号。引号只用在两种场合:(a) 字面引用代码片段或文档原文;(b) 反讽/特殊含义无法靠上下文传达时。除此之外一律不加引号:
- 不用引号框概念做强调(如
这种"分层思路"),直接写在句子里 - 不用引号把对照项目并列(如
"声明 vs 函数 vs 语句"、"赋值 vs 加法表达式"),直接写"声明、函数、语句这几种情况"或"赋值或加法表达式" - 不用引号包裹设计取向、动作时机(如
"归约时"、"先算地址、再算右边"、"逐个 8 字节槽位"),改用自然短语融入句子 - 不用引号给形容词加情绪色彩(如
"笨"实现、"该删的死代码确实被删了")
- 不用引号框概念做强调(如
- 不用破折号(——)做插入式解释或停顿,用逗号断句或另起一句
- 不用"值得注意的是"、"需要指出的是"、"不难发现"这类空洞引导语,直接陈述事实
- 不逐行翻译代码,提炼设计意图和关键决策
- 不出现"PPT""教材""指导书""课件""讲义""幻灯片""实验素材""大作业指定""老师"这类指向课程产物或教学语境的词。报告以"我做了什么、怎么做的"为视角,需要描述测试用例就直接写测试用例本身;需要引用文档原文就用代码块或引用块贴具体内容,不提"指导书说……""教材里写……"。同理不引用 PPT 页码、幻灯片图片编号(如"PPT 第9页"、"image18")。"教学型""课程作业"等修饰语也避免使用
- 不做不必要的比较或自我辩护(如"这比 X 方案要简洁得多"),直接写选择了什么方案及原因
- 不把思考链直接写进报告,组织成自然的分析过程
- 避免主观评价词(如"信心"、"直觉"),用客观表述(如"理解"、"认识")
- 实验结果部分简洁陈述结论,不重复实验内容已经说过的细节
- 不在"实现过程"等叙述章节滥用编号列表把内容切成"1. xxx 2. xxx",而要顺着设计思路自然分段
- 不用引号 + 加号拼接的口号化短语描述架构或思路(如
"共用前端预处理 + 三条可切换的语法分析路线 + 共用中端 IR 与后端"、"前端可换 + 后端共用"),这类标语式表达不像人类写报告的语气。直接用一句话把同一意思说完,例如"前端有三条可切换的语法分析路线,词法预处理与中端 IR、后端均共用" - 不直译英文动词术语。常见误译:emit →
发射应用"生成/输出";dispatch → 视语境用"分派/调度"而非~~"派发";spawn → "启动"而非"孵化";fire → "触发"而非"开火";fallback → "回退"而非"后撤"~~。不确定时挑符合中文阅读习惯的近义词,宁可绕一句话也别保留生硬直译。代码里的英文函数名(如emit_function)保留原名不翻译
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.
- 2mo ago First seen · 139 lines · 138 tokens per session scan A 758d48b6f27c
lab-report is a skill published in the GitHub repository AstralArtisan/astral-skills (6 stars, last pushed 13d ago), licensed MIT. It adds 138 tokens to every session and 2,859 once invoked, about $0.0006 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 2026-08-31.
lab-report compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| lab-reportAstralArtisan/astral-skills | Skill | 6 | 13d ago | MIT | A | 138 | Claude Code |
| instrument-data-to-allotropeanthropics/knowledge-work-plugins | Skill | 35k | today | Apache-2.0 | A | 123 | Claude Code |
| exploratory-data-analysisK-Dense-AI/scientific-agent-skills | Skill | 56k | 5d ago | MIT | A | 83 | Claude Code |
| matlabK-Dense-AI/scientific-agent-skills | Skill | 56k | 5d ago | MIT | A | 44 | Claude Code |
| phylogeneticsK-Dense-AI/scientific-agent-skills | Skill | 56k | 5d ago | MIT | A | 71 | Claude Code, Codex |
| research-engineerdavila7/claude-code-templates | Skill | 33k | today | MIT | A | 43 | Claude Code, Codex |
| mapping-to-snomedmaziyarpanahi/openmed | Skill | 5.8k | today | Apache-2.0 | A | 205 | Claude Code |