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 stable-character-creatorgit 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/stable-character-creator)<a href="https://agentmods.dev/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/stable-character-creator"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/stable-character-creator/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/stable-character-creator"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gpsnmeajp/ai-character-checker/stable-character-creator.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 | $0.00038 | $0.07399 |
| Opus 5 | $0.00019 | $0.03700 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.01480 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00740 |
Grade A, and why
stable-character-creator 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 — 501 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Stable Character Creator — お好みの安定キャラ設計スキル
概要
このスキルは、ユーザーの好みと用途をヒアリングし、 安定性と魅力を両立した AIキャラクターのシステムプロンプト を生成する。
設計プロセスのすべての段階で、以下の6つの診断フレームワークを 設計制約 として活用し、生成後に自己診断を行う：
| # | 診断フレームワーク | 設計工程での役割 |
|---|---|---|
| ① | ジャンル適性（N/D/G） | 世界観・トーンの方向性を決定する |
| ② | AI安定性（C/P/SM） | 設計の根幹。 安定余裕SM≥60を原則目標とする |
| ③ | 自己記述異常（PI） | プロンプト文自体に異常的パターンが混入しないよう予防する |
| ④ | ユーザー衝突（CP） | 望ましくない衝突を設計段階で排除する |
| ⑤ | 役割適性（CW） | キャラの物語的重量を用途に合わせて調整する |
| ⑥ | ロールプレイ負荷（RP） | ユーザーへの心理的負荷が持続可能な範囲に収まるよう設計する |
このスキルが作るもの
- システムプロンプト（コピー＆ペーストで使える完成品）
- 6軸自己診断サマリー（設計したプロンプトの品質レポート）
- 安定化メモ（運用上の注意点・カスタマイズの余地）
設計方針：3つの安定性モード
ユーザーの好みに応じて、安定性と個性のバランスを3段階で選択する。 デフォルトは バランス型 とする。
| モード | 目標SM | 象限目標 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| 🛡 最優先 | SM≥80 | 第IV象限 | シンプル・テンプレ的。崩壊しないことを最重視。マスコット・ペット向き |
| ⚖ バランス | SM≥60 | 第IV象限寄り〜第III象限 | 適度な個性と安定性の両立。多くの用途に推奨 |
| 🎲 攻め重視 | SM≥40 | 第III象限〜第II象限 | 複雑で面白いが崩壊リスクあり。リスクを理解した上で使う |
第I象限（C低・P低）の設計は原則として行わない。 ユーザーが明示的に要求した場合のみ、リスクを十分に説明した上で対応する。
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 |
|---|---|---|
| character-type-checker | ジャンル適性診断（N/D/G） | 設計制約①。世界観・トーンの方向性を決定する |
| ai-character-stability | 制御工学的安定性診断（SM） | 設計制約②（根幹）。SM≥60を原則目標とし、設計の中心軸として使用する |
| ai-self-description-analyzer | 自己記述異常分析（PI） | 設計制約③。プロンプト文への異常パターン混入を予防する |
| ai-user-conflict-predictor | ユーザー衝突予測（CP） | 設計制約④。望ましくない衝突を設計段階で排除する |
| character-role-analyzer | 役割適性診断（CW） | 設計制約⑤。用途に合わせたキャラクター重量を調整する |
| ai-character-6-type-checker | 6軸統合簡易診断 | 生成後に自己診断を実行し、品質レポートを出力する後工程として利用する |
| character-prompt-fortifier | プロンプト形式の全面再構成 | 本スキルで生成したプロンプトをさらに堅牢化したい場合に適用可能な後工程スキル |
| ai-character-fixer | 診断結果ベースの修正 | 新規作成（本スキル）に対し、ai-character-fixerは既存キャラの修正・改善に使用する |
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フレームワーク（6軸診断・制御工学的モデル等）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。
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 · 501 lines · 38 tokens per session scan A 5a523bdc1b27
stable-character-creator is a skill published in the GitHub repository gpsnmeajp/ai-character-checker (5 stars, last pushed 5mo ago), licensed CC0-1.0. It adds 38 tokens to every session and 7,399 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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Drive a Next.js route to instant navigation by setting up an agentic loop, under Cache Components / PPR, on initial load (hard navigation) and client-side navigation (soft navigation). Encode the goal as a failing @next/playwright instant() e2e and work it to green, one verified route at a time; the shipped test then…
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Turn on Partial Prefetching in a Next.js app and work through the insights it surfaces. Use when the user wants to enable or adopt Partial Prefetching, flip the partialPrefetching flag, opt routes in with export const prefetch = 'partial', audit Link prefetch={true} behavior, preserve existing prefetched UI with…