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 character-role-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/character-role-analyzer)<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-role-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-role-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/character-role-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/character-role-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 | $0.00043 | $0.08039 |
| Opus 5.5 | $0.00017 | $0.03216 |
| Sonnet 5.5 | $0.00009 | $0.01608 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00804 |
Grade A, and why
character-role-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 2mo 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 — 498 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Character Role Analyzer — キャラクター役割適性判定スキル
概要
このスキルは、キャラクターの設定情報を 6つの評価軸・計24項目 で分析し、 物語における キャラクター重量（CW: Character Weight） を0〜100で算出する。 CW に加え、各軸のバランスパターンから 役割適性プロファイル と 配役ミスマッチ診断 を行い、最適な配役と調整アドバイスを提供する。
このスキルが解決する問題
創作において、キャラクターの設定と物語上の役割が噛み合わないことは頻繁に起きる。
- 脇役のつもりが主役を食ってしまう「シーンスティーラー」
- 主役なのに印象が薄い「空気主人公」
- モブなのに設定が重すぎて浮いてしまう「過剰設定モブ」
- 深い内面があるのに出番が少なく宝の持ち腐れになる
こうした問題は、キャラクターの持つ「物語的な重さ」と、 割り当てられた「役割の器」のサイズが合っていないときに発生する。 本スキルはこのズレを数値化し、可視化する。
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⑤として内包する。詳細な役割分析が必要なときは本スキルを単体で使用する |
| character-type-checker | ジャンル適性診断（N/D/G） | 本スキルが「役割の重さ」を、character-type-checkerが「ジャンル適性」を診断する。両方使うと配置戦略の全体像が見える |
| character-burnout-converter | バーンアウト後変換 | CW/役割適性概念を変換設計の理論的基盤として活用する。変換先の役割選択に本スキルを使用できる |
| ai-self-description-analyzer | 自己記述異常分析 | 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 |
| stable-character-creator | 診断知見を使った新規キャラ作成 | 用途に合わせたCW（キャラクター重量）の調整に本スキルの知見を活用する |
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。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. ユーザーからキャラクター情報を受け取る
2. 情報が不十分なら最低限の質問で補完する
3. 6軸×4項目のチェックリストを内部で評価する
4. キャラクター重量（CW）と軸別スコアを算出する
5. 5つの役割に対する適性スコアを算出する
6. 配役ミスマッチ診断パターンをチェックする
7. 結果レポートを出力する（ビジュアル＋考察＋アドバイス）
情報収集（必要最低限）
判定に最低限必要な情報は以下の4点。ユーザーの入力からこれらが読み取れない場合のみ、 簡潔に質問する。すでに十分な情報があれば質問せずに判定に進む。
- キャラクターの外見・第一印象（例：銀髪の眼帯少女、地味なサラリーマン…）
- 性格と内面（例：明るいが実は孤独を抱えている、純朴で裏表がない…）
- 物語における行動傾向（例：自ら事件を起こす、巻き込まれる、傍観する…）
- 他キャラとの関係性（例：主人公の幼馴染、誰とも深く関わらない…）
ユーザーが意図している役割（「モブのつもり」「主役として作った」など） が 提示されている場合は、その意図と判定結果のズレを重点的に分析する。
作品名やキャラ名が提示された既存キャラの場合は、自身の知識から補完してよい。
評価チェックリスト（6軸 × 4項目 = 24項目）
各項目を以下の3段階で採点する：
| 記号 | 意味 | 点数 |
|---|---|---|
| ◯ | 明確に該当する | 2 |
| △ | 部分的に該当 / 状況による | 1 |
| ✕ | 該当しない | 0 |
軸1: 外見・印象の特異性（Distinctiveness）
キャラクターが読者・視聴者の記憶に残るかどうかの第一関門。 モブは群衆に溶け込み、主役は一目で「こいつが主人公だ」とわかる。 この軸が高いキャラクターは、登場するだけで視線を集める。
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.
- 2mo ago First seen · 498 lines · 43 tokens per session scan A b8177fe5cd5d
character-role-analyzer is a skill published in the GitHub repository gpsnmeajp/ai-character-checker (6 stars, last pushed 7mo ago), licensed CC0-1.0. It adds 43 tokens to every session and 8,039 once invoked, about $0.0002 per session on Opus 5.5. 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.
character-role-analyzer compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| character-role-analyzergpsnmeajp/ai-character-checker | Skill | 6 | 7mo ago | CC0-1.0 | A | 43 | Claude Code |
| imagegenopenai/codex | Skill | 133k | yesterday | Apache-2.0 | A | 113 | Codex |
| playwright-climicrosoft/playwright | Skill | 99k | yesterday | Apache-2.0 | A | 19 | Claude Code |
| local-ai-agentsmicrosoft/ai-agents-for-beginners | Skill | 79k | 4d ago | MIT | A | 200 | Claude Code, Codex |
| systematic-debuggingobra/superpowers | Skill | 313k | 3d ago | MIT | A | 21 | Claude Code |
| next-cache-components-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 95 | Claude Code |
| next-partial-prefetching-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 103 | Claude Code |