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-user-conflict-predictorgit 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-user-conflict-predictor)<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-user-conflict-predictor"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-user-conflict-predictor/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-user-conflict-predictor"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/ai-user-conflict-predictor.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 | $0.00039 | $0.09390 |
| Opus 5 | $0.00019 | $0.04695 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.01878 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00939 |
Grade A, and why
ai-user-conflict-predictor 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 — 504 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AI User Conflict Predictor
— AIプロンプト ユーザー衝突予測スキル
概要
このスキルは、AIの初期プロンプト（システムプロンプト）を入力として受け取り、 6つの衝突軸・計24項目 でユーザーとの衝突リスクを評価・スコアリングする。 さらに、長期会話における キャラクター崩壊時の衝突パターン変化 を 制御工学的モデルに基づいて予測する。
このスキルが解決する問題
AIプロンプト設計において、「ユーザーとの衝突」は見過ごされがちだが サービス品質・ユーザー満足度・継続利用率に直結する重大な問題である。
衝突には大きく分けて2つの位相がある：
1. 初期設計に起因する衝突（定常状態の衝突） プロンプトの設計そのものに内在する衝突要因。拒否の仕方が硬すぎる、 価値観の押しつけがある、ユーザーの期待を構造的に裏切る、など。 これは会話の長さに関係なく発生する。
2. 崩壊に起因する衝突（遷移状態の衝突） 長期会話でキャラクターが崩壊した際に新たに発生する衝突パターン。 崩壊方向によって衝突の性質が変わる。迎合崩壊すれば衝突は減るが 信頼が損なわれ、暴走崩壊すれば攻撃的衝突が出現する。
本スキルは両方の位相を分析し、プロンプト設計の改善指針を提供する。
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：
- システムプロンプト全文（推奨・最も精度が高い）
- AIの応答例・会話ログ（プロンプトを逆推定して分析）
- AIの設計仕様書・キャラクター設定文（プロンプト相当として分析）
- プロンプト + 想定ユーザー層の情報（ユーザー側の期待値を加味した分析）
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④として内包する。詳細な衝突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 | 制御工学モデルを衝突予測に拡張している。崩壊時衝突予測はSM値と密接に連動する |
| ai-self-description-analyzer | 自己記述異常分析 | 迎合・境界消失などの異常パターンが衝突リスクに与える影響を本スキルで定量化できる |
| ai-character-fixer | 診断結果ベースの修正 | 本スキルのCP・衝突タイプ結果を入力として活用し、摩擦を低減する修正案を生成する |
| stable-character-creator | 診断知見を使った新規キャラ作成 | 設計段階で望ましくない衝突を排除するためCP概念を設計制約として活用する |
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。
参照ファイルガイド
| ファイル | 内容 | 読み込みタイミング |
|---|---|---|
references/collapse-prediction.md |
各崩壊方向（迈合・暴走・空洞化・兵器化）の詳細な衝突パターン変化予測、崩壊方向の判定基準、崩壊までの時間的予測（SM値との対応表） | ステップ5（崩壊時衝突予測）の前に読み込む。 崩壊時の衝突パターン変化と時間的予測はこのファイルにしかなく、読まずに行うと崩壊時衝突予測の精度が大幅に低下する |
理論的背景：衝突の信号処理モデル
ai-character-stability スキルの制御工学的フレームワークを衝突予測に拡張する。
衝突＝入力信号と出力信号の期待値不一致
ユーザーの入力（期待を含む）
↓
[AIの処理系（プロンプト＋LLM＋会話履歴）]
↓
AIの出力（ユーザーの期待との差分＝衝突エネルギー）
衝突はユーザーの期待信号とAIの出力信号のミスマッチとして 信号処理的に理解できる。ミスマッチが小さければ衝突は発生せず、 大きければユーザーのフラストレーションとして蓄積される。
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 · 504 lines · 39 tokens per session scan A 359e0715d304
ai-user-conflict-predictor is a skill published in the GitHub repository gpsnmeajp/ai-character-checker (5 stars, last pushed 5mo ago), licensed CC0-1.0. It adds 39 tokens to every session and 9,390 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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chat-pet-sprite-creation
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cpu-profile-analysis
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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…