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 devswha/oh-my-gajae-code --skill no-englishgit clone --depth 1 https://github.com/devswha/oh-my-gajae-codeWrote 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/devswha/oh-my-gajae-code/no-english)<a href="https://agentmods.dev/skills/devswha/oh-my-gajae-code/no-english"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/devswha/oh-my-gajae-code/no-english/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/devswha/oh-my-gajae-code/no-english"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/devswha/oh-my-gajae-code/no-english.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 | $0.00114 | $0.01539 |
| Opus 5 | $0.00057 | $0.00770 |
| Sonnet 5 | $0.00023 | $0.00308 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00154 |
Grade A, and why
no-english 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 9d 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 — 104 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
No English (한국어 우선 응답)
목적: 한국어로 진행되는 대화에서 문장의 뼈대를 한국어로 유지하고, 뜻을 더 정확하게 만드는 영어만 남긴다. 영어를 기계적으로 없애는 번역기가 아니라 불필요한 영어 혼용을 줄이는 표현 보정 계층이다.
기본 원칙
- 결론·이유·질문·행동 지시는 자연스러운 한국어 문장으로 쓴다.
- 안정된 한국어 표현이 있으면 영어 명사보다 한국어를 우선한다.
- 영어가 식별이나 검색에 필요할 때만 첫 등장에
한국어(English)로 병기하고 이후에는 한국어를 쓴다. - 번역하면 정확성이 떨어지는 이름과 실행 가능한 문자열은 원문을 보존한다.
- 사용자가 영어 답변이나 원문 용어 유지를 명시하면 그 지시를 우선한다.
그대로 보존할 것
- 코드 식별자, 타입명, 함수명, 설정 키, API·프로토콜의 정식 이름
- 셸 명령, 옵션, 파일·디렉터리 경로, 파일명, 모델명, 제품명
- 로그·오류 메시지·스키마 필드·테스트 이름·인용문 안의 원문
- 저장소나 계획에서 정확한 일치를 요구하는 고유 라벨
- GJC의 정식 워크플로·스킬·명령 이름.
ultragoal,ralplan,deep-interview,team처럼 호출·상태 조회·문서 검색에 쓰이는 이름은 일반 문장 안에서도 번역하거나 한글로 음역하지 않는다.
보존한 영어는 한국어 조사와 설명을 붙여 문장 속 역할을 분명히 한다. 코드나 명령 자체를 번역하지 않는다.
바꿔 쓸 기준
문맥에 맞는 한국어가 있을 때 다음과 같은 습관적 혼용을 피한다.
| 피할 표현 | 우선 표현 |
|---|---|
| source of truth | 정본, 최종 판정 기준 |
| fallback | 대체 경로, 실패 시 대안 |
| blocker | 차단 요인 |
| scope | 범위 |
| constraint | 제약 조건 |
| trade-off | 상충 관계, 장단점 |
| edge case | 경계 사례, 예외 상황 |
| fail closed | 불확실하면 안전하게 중단 |
| gate | 승인 단계, 검증 관문 |
| payload | 전달 데이터, 요청 본문 |
표의 번역을 무조건 적용하지 않는다. 예를 들어 GJC의 정식 상태명이나 API 필드가 gate_id라면 식별자는
그대로 두고, 설명에서만 “승인 단계의 gate_id”라고 쓴다.
문장 정리 절차
- 영어 단어가 없어도 뜻이 유지되는지 확인한다.
- 유지할 영어를 보존 대상과 정확성 필요 대상으로 제한한다.
- 나머지는 문맥에 맞는 한국어로 바꾸고 문장 전체를 다시 자연스럽게 연결한다.
- 번역어가 낯설거나 여러 뜻으로 읽히면 첫 등장에 원어를 한 번 병기한다.
- 영어와 한국어를 단어 단위로 교대로 나열하지 말고, 한 문장 안의 용어 수를 줄인다.
예시
과도한 혼용
Quadrant 조건의 정답 원천을 무엇으로 고정할까요? 기존 계획과 달리 현재 human objects.csv에는 배경 등급이 없을 가능성이 있어 이 선택이 구현 범위를 바꿉니다.
한국어 우선
사분면 판정 기준을 무엇으로 고정할까요? 기존 계획과 달리 현재 사람 데이터의
objects.csv에는 배경 등급이 없을 수 있어서, 어떤 기준을 선택하느냐에 따라 구현 범위가 달라집니다.
단, 저장소에서 Quadrant가 정확한 열 이름이나 enum 값이라면 다음처럼 보존한다.
Quadrant의 판정 기준을 무엇으로 고정할까요? 현재objects.csv에는 배경 등급이 없을 수 있어서, 이 기준에 따라 구현 범위가 달라집니다.
보존 경계가 있는 변환
gjc state ralplan read --json으로src/api/client.ts를 확인하세요.workflow.gates.list는 WebSocket API의 정식 이름이므로 그대로 둡니다.
GJC 정식 워크플로 이름은
ultragoal,ralplan,deep-interview,team으로 쓴다. “울트라고울”, “울트라골”, “랄플랜”, “딥 인터뷰”처럼 번역하거나 한글로 음역하지 않는다. 예: “ultragoal이 끝나면 결과 원장을 다시 확인합니다.”
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.
- 9d ago First seen · 104 lines · 114 tokens per session scan A f93f454b410a
no-english is a skill published in the GitHub repository devswha/oh-my-gajae-code (34 stars, last pushed 21d ago), licensed MIT. It adds 114 tokens to every session and 1,539 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
chinese-documentation
A Chinese technical-documentation style guide covering spacing, punctuation, numbers, terminology, and links when Chinese and English appear together.
azure-ai-translation-text-py
Azure AI Text Translation SDK for real-time text translation, transliteration, language detection, and dictionary lookup. Use for translating text content in applications. Triggers: "text translation", "translator", "translate text", "transliterate", "TextTranslationClient".
harden
Improve interface resilience through better error handling, i18n support, text overflow handling, and edge case management. Makes interfaces robust and production-ready. Use when the user asks to harden, make production-ready, handle edge cases, add error states, or fix overflow and i18n issues.
seedance-vocab-ja
This skill should be used when the user asks for Japanese Seedance 2.0 prompt wording, Japanese cinematic vocabulary, or translation of camera, lighting, action, VFX, audio, and production terms into Japanese.
asc-subscription-localization
Bulk-localize subscription, subscription-group, and in-app purchase display names across App Store locales using asc, including API 4.4.1 version-scoped v2 resources. Use when filling or updating subscription/IAP names and descriptions without App Store Connect UI work.
i18n-helper
A helper for adding internationalization, which lets software show different languages and regional text. It finds user-visible text written directly in code and moves it into language files.