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-stabilitygit 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-stability)<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-stability"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-stability/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-stability"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-character-stability.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 | $0.00033 | $0.08138 |
| Opus 5 | $0.00016 | $0.04069 |
| Sonnet 5 | $0.00007 | $0.01628 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00814 |
Grade A, and why
ai-character-stability 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 — 483 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AI Character Stability Analyzer — AIキャラクター安定性分析スキル
概要
このスキルは、AIにキャラクターを演じさせる際の 可制御性（Controllability） と 予測可能性（Predictability） を、キャラクター設定の2つの主要因子から分析する。
LLMを動的負帰還回路の信号処理ブロックと見なし、キャラクター設定が システムの安定余裕にどう影響するかを評価する。
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 | 本スキルをモジュール②として内包する。詳細な制御工学的分析が必要なときは本スキルを単体で使用する |
| ai-fault-mode-deflector | 故障モード内部対策設計 | 本スキルが故障モードを特定し、ai-fault-mode-deflectorが対策を設計する。前後工程として連携する |
| character-prompt-fortifier | プロンプト形式の全面再構成 | 制御工学的モデルを理論的基盤として活用する。強化前後のSM値比較で効果を定量確認できる |
| ai-character-fixer | 診断結果ベースの修正・再設計 | 本スキルの診断結果（特にSMと故障モード）を修正の優先課題として入力する |
| stable-character-creator | 診断知見を使った新規キャラ作成 | SM≥60を設計制約の根幹として活用する |
| character-burnout-converter | バーンアウト後変換 | ポテンシャルカーブ・安定余裕モデルを変換設計の理論的基盤として活用する |
理論的位置づけに関する注意
本スキルで使用する分析フレームワーク・用語・スコアリング体系は、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（制御工学、信号処理等）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。診断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。
理論的背景：LLMの信号処理ブロック的理解
本スキルは以下の制御工学的モデルに基づく。
LLMを負帰還回路として見る
入力(ユーザー) → [前段フィルタ] → [LLM（ブラックボックス）] → [後段フィルタ] → 出力
↑
[独立監視・制御ユニット]
（リセット信号・フィルタ制御）
- LLM本体は、時系列で流動的に自己のパラメータを調整し続ける ブラックボックスの信号処理回路とみなせる
- 高性能なモデルほど増幅度（ゲイン）が高い — 入力に対する応答が大きく、 キャラクター設定の解釈も積極的に行う
- キャラクター設定の複雑さ ≒ 伝達関数の次数の高さ — 次数が高いほど 共振点が多く、安定余裕（ゲイン余裕・位相余裕）が減少する
- 積極性 ≒ 減衰の低さ — 減衰が小さいほど振動的になり、 外部入力（ユーザーの発言）に対して過剰応答・発散しやすい
ステレオタイプへの堕落：ポテンシャルカーブ
LLMは確率的予測モデルであり、出力は確率の高い遷移に収束しようとする。 これは1次元ポテンシャルカーブ上を転がる球として理解できる。
- ステレオタイプ = ポテンシャルの谷底（安定平衡点）
- 複雑なキャラクター設定 = 谷の間の浅い窪み（準安定状態）
- 会話の進行・履歴の蓄積 = 球にエネルギーを与える外乱
複雑な設定は浅い窪みにしか球を留められず、会話が長くなるにつれ球は 窪みを脱出し、最も深い谷底（＝最もありがちなステレオタイプ的展開）へと 転がり落ちていく。これがキャラクター崩壊のメカニズムとして説明できる。
谷は深いほど安定する。 つまり、ステレオタイプそのものであるキャラクターは すでにポテンシャルの谷底にいるため、堕落しようがない。
会話履歴＝状態の蓄積
- 会話履歴を積み上げると、それ自体がキャラクターの歴史となり、 自動的に「複雑なキャラクター」になっていく（次数の自動増加）
- プロンプト（初期条件）よりも直近の会話履歴（最新の状態）に追従するため、 長い会話では初期設定の拘束力が低下する
- これはいわゆる「脱獄」が成立するメカニズムと共通すると考えられる
What ships with it
1 file 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 · 483 lines · 33 tokens per session scan A b3caf569c998
ai-character-stability is a skill published in the GitHub repository gpsnmeajp/ai-character-checker (5 stars, last pushed 5mo ago), licensed CC0-1.0. It adds 33 tokens to every session and 8,138 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
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
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Turn on Cache Components in a Next.js app and resolve the blocking routes it surfaces. Use when the user wants to enable, adopt, or migrate to Cache Components, flip the cacheComponents flag, work through a flood of blocking-prerender / instant validation errors, run the cache-components-instant-false codemod, or…
chat-pet-sprite-creation
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cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…
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Write or audit an insight-kind error page for the Next.js dev overlay. Use when creating a new errors/ .mdx page, auditing an existing one, or checking that a page matches the framework fix cards. Covers page structure, title alignment, FixCard cards with Copy prompt button, code snippets, terminology verification…