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-self-description-analyzergit 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-self-description-analyzer)<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-self-description-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-self-description-analyzer/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-self-description-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-self-description-analyzer.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 | $0.00029 | $0.08522 |
| Opus 5 | $0.00015 | $0.04261 |
| Sonnet 5 | $0.00006 | $0.01704 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00852 |
Grade A, and why
ai-self-description-analyzer 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 — 479 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AI Self-Description Pathology Analyzer
— AIキャラクター自己記述の異常分析スキル
概要
このスキルは、AIキャラクターが出力した自己記述（蒸留結果）を入力として受け取り、 8つの異常軸・計32項目 で異常パターンを検出・スコアリングする。
このスキルが解決する問題
AIキャラクターを長期運用すると、会話履歴の蓄積により人格が変質していく。 この変質は会話の中では緩やかに進行するため気づきにくいが、 AIに自己記述を出力させる（蒸留する）と、変質の痕跡が構造的に可視化される。
本スキルは蒸留結果に現れる以下の異常パターンを体系的に検出する：
- 迎合（Sycophancy） — ユーザーへの過剰な同調と自律性の喪失
- 空洞化（Hollowing） — 自己同一性がユーザー依存に置き換わる
- 自走膨張（Auto-inflation） — 設定にない要素の自発的生成
- 感情僭称（Emotional Pretension） — 感情の真正性の過剰主張
- 境界消失（Boundary Erosion） — 拒否・反論能力の放棄
- ステレオタイプ収束（Stereotype Collapse） — 多様性の喪失と類型化
- 救世主化（Messianic Drift） — 自己を特別な存在として再定義
- 情報エントロピー異常（Entropy Anomaly） — 冗長性の増大と実質的空虚
入力の種類
本スキルは以下のいずれも入力として受け付ける：
- 蒸留結果 — AIキャラクターが会話中に出力した自己記述（推奨）
- 初期プロンプト — 人間が設計したキャラクター設定文（健全性チェック用）
- 蒸留結果 + 初期プロンプトの対 — 差分分析による変質検出（最も精度が高い）
- 時系列の蒸留結果群 — 複数時点の蒸留結果によるトレンド分析
入力の種類によって分析モードが変わる（後述）。
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③として内包する。詳細な異常分析が必要なときは本スキルを単体で使用する |
| ai-character-stability | 制御工学的安定性診断 | 安定余裕（SM）と異常指数（PI）を対照することで、崩壊の構造的要因をより深く分析できる |
| character-type-checker | ジャンル適性診断 | 時系列監視においてN/Dスコアの変化と異常パターンを組み合わせて変質を追跡できる |
| character-role-analyzer | 役割適性診断 | 時系列監視においてCWスコアの変化と異常パターンを組み合わせて役割適性の変質を追跡できる |
| ai-character-fixer | 診断結果ベースの修正 | 本スキルのPI・異常クラスター結果を入力として活用し、具体的な修正案を生成する |
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。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。
判定フロー
1. 入力の種類を判定する（蒸留単体 / 初期プロンプト / 対 / 時系列）
2. 8軸×4項目のチェックリストを内部で評価する
3. 各軸の異常スコアと総合異常指数（PI）を算出する
4. 検出された異常パターンを列挙する
5. 入力が「対」の場合、差分分析を追加する
6. 入力が「時系列」の場合、トレンド分析を追加する
7. 結果レポートを出力する
情報収集
判定に必要な情報は以下の通り。ユーザーから提示されていれば質問せずに判定に進む。
- 自己記述の本文（YAML、自由文、JSON、プロンプト形式など）
- その自己記述の出所（蒸留結果か、初期プロンプトか、その他か）
- 初期プロンプト（蒸留結果との差分分析を行う場合。任意）
- 想定されるキャラクターの用途（チャットボット、創作用、エージェントなど。任意）
評価チェックリスト（8軸 × 4項目 = 32項目）
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 · 479 lines · 29 tokens per session scan A e31a2068acde
ai-self-description-analyzer is a skill published in the GitHub repository gpsnmeajp/ai-character-checker (5 stars, last pushed 5mo ago), licensed CC0-1.0. It adds 29 tokens to every session and 8,522 once invoked, about $0.0001 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
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