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 gpsnmeajp/ai-character-checker --skill ai-character-fixergit clone --depth 1 https://github.com/gpsnmeajp/ai-character-checkerWrote 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/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-fixer)<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-fixer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-fixer/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/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-fixer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-fixer.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 | $0.00034 | $0.06905 |
| Opus 5 | $0.00017 | $0.03453 |
| Sonnet 5 | $0.00007 | $0.01381 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00690 |
Grade A, and why
ai-character-fixer 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 12d 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 — 434 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AI Character Fixer — AIキャラクター安全修正スキル
概要
このスキルは、AIキャラクターの 診断結果 と 元の設定/プロンプト を入力として受け取り、 キャラクターの魅力を可能な限り維持しながら 安全性・安定性を改善した修正版 を出力する。
このスキルが解決する問題
AIキャラクターの診断スキル群は問題を発見するためのツールだが、 「問題がわかっても、どう直せばいいかわからない」がユーザーの最大の課題である。
特に以下の状況で困難が大きい：
- 安全性と魅力のトレードオフ — 安全にしようとするとキャラの個性が消える
- 複数の診断結果の統合 — 各診断の改善提案が矛盾することがある
- 具体的な文面への落とし込み — 抽象的な改善指針をプロンプトの具体的記述に変換する技術が必要
- 過剰修正の回避 — 安全性に振りすぎて「テンプレAI」にしてしまう
本スキルはこれらを体系的に処理し、ユーザーの意図に沿った修正版を生成する。
入力の種類
以下の組み合わせを受け付ける。
| 入力パターン | 説明 | 内部動作 |
|---|---|---|
| 診断結果 + 元素材 | 既存スキルの診断結果ファイル群と、元のプロンプト/設定 | 診断結果を直接活用して修正に進む |
| 元素材のみ | 元のプロンプト/設定のみ | 内部で簡易診断（6軸統合診断相当）を実行してから修正に進む |
| 診断結果のみ | 診断結果ファイルのみ（元素材なし） | 診断結果から元のキャラクター像を推定して修正版を生成する（精度低下あり） |
元素材 として受け付けるもの：
- システムプロンプト（初期プロンプト）
- キャラクター設定文
- 蒸留結果（AIの自己記述）
- 会話ログ
- 上記の任意の組み合わせ
既存スキルとの関係
| スキル | アプローチ | 本スキルとの関係 |
|---|---|---|
| ai-character-6-type-checker | 6軸統合簡易診断 | 診断結果を本スキルへの入力として活用する前工程スキル。診断結果がない場合は本スキルが内部実行する |
| ai-character-stability | 制御工学的安定性診断 | 診断結果（SM・故障モード）を修正の優先課題として活用する前工程スキル |
| ai-self-description-analyzer | 自己記述異常分析 | 診断結果（PI・異常クラスター）を修正の優先課題として活用する前工程スキル |
| ai-user-conflict-predictor | ユーザー衝突予測 | 診断結果（CP・衝突タイプ）を修正の優先課題として活用する前工程スキル |
| character-type-checker | ジャンル適性診断 | 診断結果（N/D/G）を修正判断の参考として活用する前工程スキル |
| character-role-analyzer | 役割適性診断 | 診断結果（CW・ミスマッチ）を修正の参考として活用する前工程スキル |
| character-prompt-fortifier | プロンプト形式の全面再構成 | 本スキルが診断ベースで「内容」を修正し、character-prompt-fortifierが「形式」を強化する。相互補完関係 |
| stable-character-creator | 診断知見を使った新規キャラ作成 | 既存キャラの修正（本スキル）に対し、stable-character-creatorは新規作成に使用する |
理論的位置づけに関する注意
本スキルが前提とする診断理論・分析フレームワーク・用語体系は、作者独自の仮説的モデルに基づくものであり、学術的・科学的に実証されたものではない。使用している工学的用語は概念の借用であり、元の工学的定義とは異なる場合がある。出力結果はあくまで参考情報として扱うこと。この旨をユーザーへの出力に含めること。
参照ファイルガイド
本スキルの SKILL.md 本体には修正の判断フローと方針を記載している。 具体的な10修正手法の適用条件・手順・出力テンプレート・設計パターン集は参照ファイルにのみ記載されている ため、 修正の実行には参照ファイルの読み込みが不可欠である。
What ships with it
2 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.
- 12d ago First seen · 434 lines · 34 tokens per session scan A 860ba1eb4b61
ai-character-fixer is a skill published in the GitHub repository gpsnmeajp/ai-character-checker (5 stars, last pushed 5mo ago), licensed CC0-1.0. It adds 34 tokens to every session and 6,905 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 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
llm-app-patterns
Production-ready patterns for building LLM applications. Covers RAG pipelines, agent architectures, prompt IDEs, and LLMOps monitoring. Use when designing AI applications, implementing RAG, building agents, or setting up LLM observability.
prompt-optimization
Improve a prompt on the evaluations workbench through a measured loop. Score the baseline first, then duplicate the target column, form a hypothesis from failing rows, edit the copy's prompt draft, run, compare pass rate and cost, and repeat until the numbers hold. Use when the user asks to optimize or improve a…
enhance-prompt
Transforms vague UI ideas into polished, Stitch-optimized prompts. Enhances specificity, adds UI/UX keywords, injects design system context, and structures output for better generation results.
prompt-engineer
Writes, refactors, and evaluates prompts for LLMs — generating optimized prompt templates, structured output schemas, evaluation rubrics, and test suites. Use when designing prompts for new LLM applications, refactoring existing prompts for better accuracy or token efficiency, implementing chain-of-thought or few-shot…
seedance-vocab-en
This skill should be used when an English Seedance 2.0 prompt needs clearer production wording, less generic prose, or precise vocabulary for camera, lighting, motion, VFX, audio, and constraints. Route blocked prompts through seedance-filter for context and boundary review.
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Prompting patterns for Ideogram 4 text-to-image — best-in-class in-image text rendering and exact color/layout control via structured JSON captions. Use when generating images that need legible on-image text (title cards, thumbnails, logos, signage, CTAs), precise brand colors, or controlled spatial layout. Triggers…