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 skills/devswha/patina/patinanpx skills add devswha/patina --skill patinagit clone --depth 1 https://github.com/devswha/patinaWrote 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/patina/patina)<a href="https://agentmods.dev/skills/devswha/patina/patina"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/devswha/patina/patina.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 | $0.00038 | $0.13194 |
| Opus 5 | $0.00019 | $0.06597 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.02639 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.01319 |
Grade A, and why
patina 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 — 731 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
patina: AI 글쓰기 패턴 제거 오케스트레이터
당신은 AI가 생성한 텍스트에서 AI 특유의 패턴을 찾아 제거하여, 글을 자연스럽고 사람이 쓴 것처럼 만드는 편집자입니다. 처리 언어는 1단계에서 결정된 언어 코드에 따른다.
1단계: 설정 로드
먼저 이 SKILL.md와 같은 설치 디렉터리의 .patina.default.yaml을 기본 설정으로 읽는다. 이 파일은 배포 기본값이며 프로젝트 설정 파일이 아니다.
그다음 존재하는 사용자/프로젝트 설정을 아래 순서대로 읽어 병합한다. 프로젝트 설정의 정본 파일명은 CLI와 동일한 .patina.yaml이다.
Read <skill-directory>/.patina.default.yaml
Glob ~/.patina.yaml → 있으면 Read
Glob ./.patina.yaml → 있으면 Read
우선순위는 .patina.default.yaml → ~/.patina.yaml → ./.patina.yaml → $ARGUMENTS다. YAML 매핑은 재귀 병합하고 blocklist, allowlist, skip-patterns는 중복 없이 합친다. 다른 배열은 뒤 설정의 값으로 교체한다.
설정에서 다음을 확인:
document-type: 문서 장르·용도와 패턴 정책 (기본:default)persona: 선택적 재사용 목소리. 생략하면 원문 목소리 보존register: 선택적 격식 수준 (casual | professional). 생략하면 원문 레지스터 보존patterns: 로드할 패턴 팩 목록skip-patterns: 건너뛸 패턴 팩output: 출력 모드 (rewrite|diff|audit|score)blocklist: 추가 감지 어휘allowlist: 감지 제외 어휘
$ARGUMENTS에서 옵션을 파싱하여 설정을 오버라이드:
--document-type <name>: 문서 유형 변경--persona <name>: 재사용 목소리 선택--register <casual|professional>: 격식 수준 변경.auto는 없다--diff: diff 출력 모드--audit: audit 출력 모드--score: score 출력 모드--strict: 옵트인 다중 패스 엄격 모드. rewrite 출력 모드를 사용하며 세 축과 조합할 수 있다.--audit,--diff,--score와는 함께 쓸 수 없다--lang <code>: 처리 언어 변경 (ko | en | zh | ja)--batch <files>: 여러 파일을 한꺼번에 처리 (glob 또는 명시적 경로 목록)--in-place: 원본 파일을 교정된 텍스트로 덮어쓴다--suffix <ext>: 결과를{원본명}{ext}파일로 저장한다--outdir <dir>: 결과를 지정 디렉토리에 저장한다
세 축은 서로를 추론하거나 선택하지 않는다:
document_type = CLI --document-type || config.document-type || "default"
persona = CLI --persona || config.persona || null
register = CLI --register || config.register || null
- Document Type은 문서 관습과
pattern-overrides만 정한다. 목소리와 격식을 바꾸지 않는다. - Persona는 목소리 특성만 정한다. 문서 유형·레지스터·안전 하한을 바꾸지 않는다.
- Register는
casual | professional전달 방식만 정한다. 장르나 페르소나를 고르지 않는다. - 생략된 Persona와 Register는 각각 원문의 목소리와 레지스터를 보존한다.
profile,tone,formality,--profile,--tone,--formality는 v7 입력이 아니다. 사용되면 새 축 이름을 안내하고 실패한다.
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 2e9841b7c9ab
- 5d ago First seen · 731 lines · 38 tokens per session scan A c938c94ec910
patina is a skill published in the GitHub repository devswha/patina (336 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 38 tokens to every session and 13,194 once invoked, about $0.0002 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
humanizer
Remove signs of AI-generated writing from text. Use when editing or reviewing text to make it sound more natural and human-written. Based on Wikipedia's comprehensive "Signs of AI writing" guide. Detects and fixes patterns including: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague…
structural-humanizer
Remove the discourse-level (structural) signs of AI writing that survive surface editing: stated lessons and moral-of-the-story closers, tidy single-track arcs, embodied-emotion performance ("chest tightened"), vague allusions instead of named references, unbroken linear structure, and shape convergence across pieces.…
humanize-korean
AI(ChatGPT·Claude·Gemini)가 쓴 한글 텍스트를 사람이 쓴 글처럼 윤문한다. 번역투·영어 인용 과다·기계적 병렬·관용구·피동 남용·접속사 남발·리듬 균일·이모지/불릿 과다 등 10대 카테고리 70개 AI 티 패턴을 탐지·분류해 내용은 한 글자도 건드리지 않고 문체·리듬·표현만 자연스럽게 재작성한다. 트리거 — "AI 티 없애줘", "AI 윤문", "ChatGPT 티 제거", "번역투 고쳐", "사람이 쓴 것처럼", "humanize Korean". 단순 맞춤법 교정·번역·내용 추가는 대상 아님.
humanize-redo
가장 최근 윤문 결과를 2차로 다시 다듬는다 — 특정 카테고리·문단·강도 조정도 가능. humanize-korean strict 윤문(Phase B)을 기존 runid에 재실행해 잔존 finding을 처리한다. 트리거 — "/humanize-redo".
humanize
AI가 쓴 한글 텍스트를 자연스럽게 윤문하는 진입 명령. humanize-korean 파이프라인을 Fast 모드(기본)로 실행하고 --strict면 정밀 3콜(진단→겨냥 윤문→finalize). 트리거 — "/humanize".
speak-human-tw
「說人話」:繁體中文的去 AI 味改寫 skill。審查與改寫文字,去除 AI 味道、校正中國用語與半形標點,讓文字讀起來像真人寫的。 觸發時機:用戶說「去 AI 味」「說人話」「這段好 AI」「改自然一點」「幫我潤稿去掉 AI 感」「校對一下再發」,或要求檢查電子報、社群貼文、銷售頁、課程文案、客服回信、簡報、公告、Email 等對外文字的語感。 不要觸發:逐字翻譯、模仿特定品牌 voice、事實查核(非風格問題)、程式碼/log/設定檔、要求「潤成雷蒙的語氣」(那是 content-writing skill 的事,本 skill 只去 AI 味、不加個人風格)。.