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-researchgit 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-research)<a href="https://agentmods.dev/skills/id-andyyy/labai/lab-research"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/id-andyyy/labai/lab-research/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/id-andyyy/labai/lab-research"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/id-andyyy/labai/lab-research.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 | $0.00014 | $0.00594 |
| Opus 5 | $0.00007 | $0.00297 |
| Sonnet 5 | $0.00003 | $0.00119 |
| Haiku 4.5 | $0.00001 | $0.00059 |
Grade A, and why
lab-research 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 8d 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 — 42 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Пользователь сообщает тему дополнительного исследования для отчёта.
Что делать
- Прочитай
.claude/lab/config.jsonдля контекста. - Прочитай
report.md,instructions.md(если есть),.claude/lab/assignment.mdи.claude/lab/gost-content.md. - Обратись к
.claude/lab/source-material.md— полный текст исходного документа. Может содержать теоретические сведения и методические указания, полезные для проведения исследования. Обратись к файлам в.claude/lab/reference-docs/(дополнительная теория по работе). - Изучи тему исследования (указана ниже).
- Если не хватает знаний — выполни поиск в авторитетных интернет-источниках. Не выдумывай.
Ветка А: нужны действия пользователя
Если исследование подразумевает выполнение команд или действий пользователем:
- Добавь необходимые шаги в конец файла instructions.md. Каждый новый шаг помечай символом ⚠️ в начале строки. Соблюдай те же требования, что и при создании инструкции: максимальная подробность, плейсхолдеры
[ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ СЮДА], указания делать скриншоты с нумерацией (продолжай нумерацию рисунков из report.md). - Сообщи пользователю, что в instructions.md добавлены новые шаги (с ⚠️), и попроси выполнить их и снова запустить
/lab-research. - Когда пользователь повторно запускает
/lab-research— прочитай заполненные результаты. Если данные корректны и достаточны — перейди к разделу «Написание доп. исследования». Если нет — обнови шаги, уведоми пользователя.
Ветка Б: действий от пользователя не требуется
Если исследование не требует действий пользователя (или пользователь уже выполнил шаги) — сразу перейди к написанию.
Написание доп. исследования
Добавь в report.md раздел дополнительного исследования:
- Это должен быть анализ, а не просто изложение фактов.
- Содержательные умозаключения, связь с основной темой лабораторной работы.
- Оформление по правилам из gost-content.md.
- Стиль из
config.preferences.report_style. - По объёму — меньше, чем сама лабораторная работа, но исчерпывающе и максимально подробно.
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.
- 8d ago First seen · 42 lines · 14 tokens per session scan A 4fcfe8126d14
lab-research 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 594 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
literature-searcher
Search CrossRef, OpenAlex, PubMed, Semantic Scholar, and optional Scopus; deduplicate results, download open-access PDFs by DOI, classify papers, monitor new results, and analyze coverage. Use when asked to search literature, monitor a topic, download an open-access paper, classify papers, or analyze literature gaps.
科研可视化工具
A research-visualisation workflow for examining data and producing publication-ready charts for scientific papers.
math-modeling
A workflow for mathematical modelling, where real-world questions are represented with mathematics and solved with code or analysis.
math-modeling
A workflow for mathematical modelling, where real-world questions are represented with mathematics and solved with code or analysis.
LaTeX工具
A tool for creating, compiling, and checking mathematical modelling papers written in LaTeX, a document system often used for technical writing.
aql-authoring
This skill should be used when the user asks to "write an AQL query", "optimize an AQL query", "review AQL", or "query openEHR data" — the multi-step authoring/optimization workflow for AQL (Archetype Query Language) over openEHR clinical data. For a one-off explanation of an existing query or a single AQL…