lab-draft

lab-draft is a skill for Claude Code, Codex from id-andyyy/LabAI. It costs 14 tokens per session (1,712 once invoked), scanned A, original, MIT.

A draft-report workflow for laboratory assignments, producing the text of report.md without images so it can be reviewed first.

In plain words
What is it for?
Use it to prepare and review a laboratory report draft from files in the project's .claude/lab folder.
Why use it?
It gathers the project's settings, writing rules, assignment, source material, and filled-in results before the final report is generated.

Skill for Claude CodeCodex

Install

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.

agentmods
npx agentmods add skills/id-andyyy/labai/lab-draft
Any agent
npx skills add id-andyyy/LabAI --skill lab-draft
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/id-andyyy/LabAI

Made for: Claude Code, Codex.

Wrote 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.

agentmods badge for lab-draft

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/id-andyyy/labai/lab-draft.svg)](https://agentmods.dev/skills/id-andyyy/labai/lab-draft)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/id-andyyy/labai/lab-draft"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/id-andyyy/labai/lab-draft.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>
Per session 14 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 1,712 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5 $0.00014 $0.01712
Opus 5 $0.00007 $0.00856
Sonnet 5 $0.00003 $0.00342
Haiku 4.5 $0.00001 $0.00171

Measured 4d ago against content hash 1cda36f79393, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-08-30, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

lab-draft 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 4d 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.

.claude/skills/lab-draft/SKILL.md · 115 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 115 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Пользователь хочет создать черновик отчёта по лабораторной работе. Черновик — это полный текст report.md без изображений (с плейсхолдерами), для ревью перед финальной генерацией документа.

Что делать

Шаг 1. Проверка config.json

Прочитай .claude/lab/config.json. Если файл не найден — сообщи пользователю: «Сначала запусти /lab-setup для настройки проекта.» и остановись.

Шаг 2. Чтение источников

Прочитай все необходимые файлы:

  1. .claude/lab/config.json — конфигурация (стиль, предмет, тип работы).
  2. .claude/lab/gost-content.md — правила написания текста по ГОСТ.
  3. .claude/lab/assignment.md — разобранное задание.
  4. .claude/lab/source-material.md — полный текст исходного документа. Может содержать теоретические сведения, методические указания и примеры помимо самого задания — используй их как справочный материал при написании отчёта.
  5. Файлы в .claude/lab/reference-docs/ (дополнительная теория по работе)
  6. instructions.md — если существует и содержит заполненные результаты ([ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ СЮДА] заменены на реальные данные).

Шаг 3. Проверка правильности выполнения инструкции

Если в инструкции были плейсхолдеры вида [ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ СЮДА] или если их не было, но пользователь сам вставил результаты некоторых своих команд - проверь, правильно ли он выполнил инструкцию. Совпал ли ожидаемый результат с реальным. Выполнено ли задание полностью и полноценно, нет ли противоречий. Если есть проблемы - не начинай писать отчет, а доработай инструкцию (добавь дополнительные шаги, которые исправят сложившуюся у пользователя проблему и доведут выполнение задания до конца). Такие доработки помечай символом ⚠️ и дополнительно сообщи о них пользователю в чате. Пользователь выполнит все инструкции и заново запустит команду. Если все в порядке - приступай к следующему шагу.

Шаг 4. Анализ готовых изображений

Перед написанием отчёта проверь наличие папки images/ в корне проекта. Если она существует и содержит файлы:

  1. Прочитай каждый файл изображения через Read tool (vision).
  2. Проанализируй содержимое — текст на скриншотах, данные, интерфейсы, результаты команд.
  3. Сопоставь изображения с шагами инструкции по СМЫСЛУ (не по имени файла и не по дате создания!). Смотри, что изображено на каждом скриншоте, и определи, какому шагу инструкции оно соответствует.
  4. Используй данные с изображений при написании отчёта. На скриншотах могут быть конкретные значения, IP-адреса, результаты команд, сообщения об ошибках и т.д. — все эти детали нужно отразить в тексте отчёта. Не придумывай данные, если они видны на скриншотах.

Read the full file on GitHub · 115 lines

Changes

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.

  1. 4d ago First seen · 115 lines · 14 tokens per session scan A 1cda36f79393

Subscribe to this mod's changes

lab-draft is a skill published in the GitHub repository id-andyyy/LabAI (3 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 14 tokens to every session and 1,712 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.

Related

Other skills, from other repositories

latex-posters

Create professional research posters in LaTeX using beamerposter, tikzposter, or baposter. Support for conference presentations, academic posters, and scientific communication. Includes layout design, color schemes, multi-column formats, figure integration, and poster-specific best practices for visual communication.

K-Dense-AI/claude-scientific-writer · 60 tokens

scientific-slides

Build slide decks and presentations for research talks. Use this for making PowerPoint slides, conference presentations, seminar talks, research presentations, thesis defense slides, or any scientific talk. Provides slide structure, design templates, timing guidance, and visual validation. Works with PowerPoint and…

K-Dense-AI/claude-scientific-writer · 65 tokens

peer-review

Prepare evidence-bounded, constructive peer-review drafts and structured manuscript assessments. Use for authorized review of scientific manuscripts, protocols, preprints, or research proposals; reporting-guideline selection; claim–evidence checks; methods, statistics, reproducibility, ethics, figure/table, and…

K-Dense-AI/claude-scientific-writer · 66 tokens

research-lookup

Compile current scholarly evidence for a scientific manuscript or research brief. Use when the user explicitly asks to gather literature, references, background evidence, competing findings, or a manuscript research packet. Uses Parallel Search by default, Parallel Extract for source verification, Parallel Research…

K-Dense-AI/claude-scientific-writer · 82 tokens

scientific-writing

Draft, revise, and audit scientific manuscripts or reports with explicit evidence provenance, reporting-guideline coverage, authorship accountability, confidentiality controls, and local consistency checks. Use for manuscript sections, references, declarations, tables, figures, or submission preparation when…

K-Dense-AI/claude-scientific-writer · 60 tokens

scientific-critical-thinking

Evaluate scientific claims and evidence quality. Use for assessing experimental design validity, identifying biases and confounders, applying evidence grading frameworks (GRADE, Cochrane Risk of Bias), or teaching critical analysis. Best for understanding evidence quality, identifying flaws. For formal peer review…

K-Dense-AI/claude-scientific-writer · 63 tokens