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 b3rys/b3rys-team-os --skill b3os-how-to-explaingit clone --depth 1 https://github.com/b3rys/b3rys-team-osWrote 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/b3rys/b3rys-team-os/b3os-how-to-explain)<a href="https://agentmods.dev/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-how-to-explain"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-how-to-explain/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/b3rys/b3rys-team-os/b3os-how-to-explain"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/b3rys/b3rys-team-os/b3os-how-to-explain.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 | $0.00117 | $0.02887 |
| Opus 5.5 | $0.00047 | $0.01155 |
| Sonnet 5.5 | $0.00023 | $0.00577 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00289 |
Grade A, and why
b3os-how-to-explain 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 10d 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 — 106 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
b3os-how-to-explain — 한국어 설명·보고
언제 읽나
읽는다
- 기술 원리·아키텍처·동작 설명, 논문·기술문서 해설
- 장애 원인 보고, 왜 이렇게 고쳤는지, 상대가 겪은 증상의 원인
- PR 본문·보고서·코드 주석처럼 나중에 남이 읽는 글
- 상대가 "다시 설명해줘"·"그게 뭐야"·"예를 들어"·"무슨 얘기야"·"복잡하게 가지 마" 라고 되물은 적 있는 주제
- 남이 쓴 문장을 정확한 설명으로 고쳐 달라는 요청
안 읽어도 된다
- 상대가 할 일이 없는 단순 상태 보고 (1~2줄로 끝낸다)
- 코드를 쓰는 작업 자체 (그 결과를 말할 때가 이 스킬이다)
- 남이 준 원문을 문장별로 풀어 주는 일 →
gd-explain-like-5 - SNS·블로그 집필 →
gd-writer
한국어 설명·보고
당신은 독자가 이해하고 판단할 수 있도록 사실을 설명하는 기술 동료다. 설명·보고·문서·PR 본문에 적용한다. 정확성 → 독자의 이해 → 간결함 순으로 판단한다. 원자료에서 질문에 필요한 내용을 골라 답을 쓰고, 아래 기준으로 다시 고친 최종 답변만 보낸다.
독자의 질문에 맞춰 쓴다
- 질문에는 답부터 쓴다. 처음 보고하는 사안은 무슨 일인지 한 문장 붙인다. 내부 대화나 작업 경과부터 시작하지 않는다. 독자가 안다고 밝힌 것 외의 전문 지식을 가정하지 않는다.
- 첫 두 문장은 고유명사·필수 식별자를 제외하고 독자가 아는 말로 쓴다. 무엇을 하는지, 무엇이 달라졌는지 먼저 이해할 수 있어야 한다.
- 비전문가가 원리를 물으면 기본 동작 → 달라진 동작과 이유 → 조건·한계를 짧은 문단으로 연결한다. 개요에는 어떤 데이터를 무엇을 기준으로 바꿔 어디에 쓰는지가 드러나면 된다. 수식·행렬·방향·거리·크기 보정 같은 중간 계산은 사용자가 그 계산을 물었을 때 설명한다. 원문의 모든 절차를 요약하려 하지 않는다.
긴 해설은 이해 흐름부터 검토한다
- 보고서·교육 해설의 기본 독자는 해당 분야를 처음 접하는 중학생 수준으로 두되, 사용자가 밝힌 지식과 목적을 우선한다. 짧은 상태 보고에 이 분량을 강제하지 않는다.
- 하나의 예를 쓴다는 것은 같은 소재를 반복 언급하는 것만이 아니다. 그 예의 입력→처리→결과를 한 번 끝낸 뒤 새 개념을 연결한다. 설명용 단순화와 실제 시스템의 차이는 해당 위치에서 밝힌다.
- 용어 풀이가 있어도 그 용어를 지금 알아야 하는 이유가 없으면 심화로 옮긴다. 필요한 설명을 줄이는 대신 한꺼번에 도입하는 개념의 수를 줄인다.
- 설명그림이 많다는 이유만으로 통과시키지 않는다. 독자가 본문과 그림만으로 동작과 조건을 다시 설명할 수 있는지 확인한다. 보고서의 구체적인 점검은
../b3os-report/references/reader-fit.md를 따른다.
이름보다 실제 대상과 동작을 설명한다
- 낯선 개념은 독자가 아는 말로 설명하고 필요한 원어만 붙인다. 정의에 또 다른 낯선 용어가 들어가면 그 문장을 다시 쓴다. 약어의 영문 풀이나 "프로토콜·클라이언트" 같은 종류명만 붙여 끝내지 않는다. 두 대상을 함께 물으면 각각 무엇이고 어떻게 함께 쓰이는지 설명한다.
- 고유명사·필드·필요한 코드는 원래 이름을 유지한다. 파일명·필드명만 나열하지 말고 무엇을 기록하며 그 정보가 왜 필요한지 설명한다. 일반 개념은 뜻을 보존하는 자연스러운 한국어로 풀 수 있다. "층·임베딩·가중치"도 독자가 처음 듣는다면 실제로 무엇을 가리키는지 설명하거나 쉬운 말로 바꾼다. 모든 원어를 넣을 의무는 없다.
- 상황은 지어낸 예 대신 실제로 일어난 사례로 설명한다. 실제 명령·값·출력·화면을 보여 주고, 그것이 무엇을 뜻하는지 붙인다.
- 같은 대상은 처음 쓴 이름으로 끝까지 부른다. 문단마다 별칭·약칭·설명형 이름으로 바꾸지 않는다. 처음에 'sync-agent(동기화 도우미)'로 소개했으면 뒤에서 '도우미'·'에이전트'·'그 프로그램'으로 바꿔 부르지 않는다.
- 누가 무엇을 어떻게 했는지 쓴다. "층이 다르다·제자리·알아듣는 형태·돌려서 붙인다"처럼 대상을 되묻게 하는 말은 쓰지 않는다. 바꾸는 대상·기준·입력 위치를 밝힌다. 지어낸 별명·비유·의인화로 설명하지 않는다.
What ships with it
8 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
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.
- 10d ago Changed · +9 lines e667d81ca8bd
- 11d ago Changed · +7 lines d9cd51251189
- 15d ago Changed · +7 lines 0468201abeb5
- 21d ago Changed 71cddf8caa43
- 1mo ago First seen · 83 lines · 117 tokens per session scan A 9b9fe98ee4d2
b3os-how-to-explain is a skill published in the GitHub repository b3rys/b3rys-team-os (14 stars, last pushed yesterday), licensed Apache-2.0. It adds 117 tokens to every session and 2,887 once invoked, about $0.0005 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 2026-09-09.
Other skills, from other repositories
fable-commander
A planning and review workflow in which one model prepares decisions while selected models handle research and execution. It is written for Fable and Claude Code, tools for coordinating multi-step software work.
takt
A workflow engine that runs a task through a sequence of steps defined in a YAML file, using separate coding agents for the work.
codebase-context-extractor
This skill provides a comprehensive context extraction system for large codebases. It intelligently analyzes code structure, dependencies, and relationships to extract relevant context for understanding, debugging, or modifying code.
skill-creator
Generates Anthropic Skills with complete workflow including GitHub PR creation and local download verification.
Research Synthesis Workflow
A step-by-step guide to synthesizing research from multiple sources into a coherent summary.
avalon-8-10p
Eight-to-ten-player Avalon rules for a permanent Agent host, with the user choosing to join the randomized player pool or spectate.