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 id-andyyy/LabAI --skill lab-reportgit clone --depth 1 https://github.com/id-andyyy/LabAIWrote 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/id-andyyy/labai/lab-report)<a href="https://agentmods.dev/skills/id-andyyy/labai/lab-report"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/id-andyyy/labai/lab-report.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00021 | $0.01868 |
| Opus 5 | $0.00010 | $0.00934 |
| Sonnet 5 | $0.00004 | $0.00374 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00187 |
Grade A, and why
lab-report 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 7d 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 — 130 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Пользователь хочет сгенерировать финальный документ отчёта. На этом этапе report.md уже должен быть готов (создан через /lab-draft и доработан через /lab-improve, /lab-research, /lab-conclusion).
Что делать
Этап 1. Проверка полноты
- Прочитай
.claude/lab/config.json. Если не найден — сообщи: «Сначала запусти/lab-setup.» и остановись. - Проверь наличие
report.md. Если не найден — сообщи: «Сначала создай черновик отчёта через/lab-draft.» и остановись. - Прочитай
report.mdи проверь:- Есть ли раздел дополнительного исследования (если
config.preferences.needs_research= true) — предупредить, если нет (но не блокировать). - Есть ли итоговый вывод — предупредить, если нет (но не блокировать).
- Есть ли раздел дополнительного исследования (если
- Спроси пользователя: продолжить генерацию или сначала доработать отчёт?
Этап 2. Работа с изображениями
- Проверь наличие папки
images/в корне проекта. - Если папка существует и содержит файлы:
a. Прочитай каждый файл изображения через Read tool (vision).
b. Проанализируй содержимое каждого изображения — текст, интерфейс, данные, графики, что изображено.
c. Сопоставь содержимое изображений с подписями рисунков в report.md по СМЫСЛУ, а не по имени файла или дате.
КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО: нельзя бездумно сопоставлять рисунки по порядку (по алфавиту имён, по дате создания).
Нужно именно анализировать содержимое каждого изображения и находить, какой подписи в report.md оно соответствует.
Например: если подпись «Рисунок 3. Настройка DNS», а на изображении видно окно настройки DNS-сервера — это совпадение.
d. Создай
.claude/lab/image_map.json— маппинг номера рисунка на файл:
e. Если автоматическое сопоставление не удалось для некоторых изображений — покажи пользователю список нераспознанных файлов и подписей, спроси о соответствии. f. Перепроверь ещё раз, правильно ли ты соотнёс каждое изображение с местом, куда его вставлять. Открой каждое изображение повторно и убедись, что оно действительно соответствует подписи.{ "1": "images/screenshot1.png", "2": "images/network_config.jpg" } - Если папка
images/пуста или не существует — предупредить (плейсхолдеры останутся в документе).
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.
- 7d ago First seen · 130 lines · 21 tokens per session scan A 0449e8a899da
lab-report is a skill published in the GitHub repository id-andyyy/LabAI (3 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 21 tokens to every session and 1,868 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
LaTeX工具
A tool for creating, compiling, and checking mathematical modelling papers written in LaTeX, a document system often used for technical writing.
pydicom
Use pydicom to read, inspect, write, transform, and safely preflight local DICOM datasets and pixel data. Applies to DICOM metadata, transfer syntaxes, compression plugins, frames, private elements, JSON, and bounded de-identification review.
pptx-posters
Create and audit editable scientific posters in macro-free PowerPoint (.pptx) from author-approved local content and assets. Use when the requested deliverable is a PowerPoint research/conference poster and exact physical, printer, accessibility, provenance, and package-security checks are required.
arxiv-preflight
Pre-submission validation audit for arXiv papers across TeX source, PDF, figures, metadata, bibliography, file organization, and common-error scans. Produces pass/fail report with specific fixes per arXiv requirement. Triggers on: "check my arXiv submission", "validate for arXiv", "arXiv preflight", "ready for arXiv"…
paper2slides
Turn an academic paper PDF into a presentation deck (.pptx) end-to-end. Use this skill whenever the user wants to "make slides from a paper", "generate a deck from this PDF", "make a PPT from this paper", "generate slides from a PDF document", "make a deck from a research paper", or supplies a research paper PDF and…
Summarize document text and identify its main claims, evidence, and unanswered questions.