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 j5ik2o/okite-ai --skill custom-linter-creatorgit clone --depth 1 https://github.com/j5ik2o/okite-aiWrote 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/j5ik2o/okite-ai/custom-linter-creator)<a href="https://agentmods.dev/skills/j5ik2o/okite-ai/custom-linter-creator"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/j5ik2o/okite-ai/custom-linter-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/j5ik2o/okite-ai/custom-linter-creator"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/j5ik2o/okite-ai/custom-linter-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 | $0.00320 | $0.02253 |
| Opus 5 | $0.00160 | $0.01126 |
| Sonnet 5 | $0.00064 | $0.00451 |
| Haiku 4.5 | $0.00032 | $0.00225 |
Grade A, and why
custom-linter-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 11d 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 — 156 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
カスタムリンタークリエイター
各言語の既存リンターエコシステムを活用し、lints/ ディレクトリにカスタムlintルールを作成する。
エラーメッセージはAIエージェントへの修正指示プロンプトとして設計する。
基本概念
- 既存エコシステム活用: フルスクラッチではなく、各言語の標準リンターにカスタムルールを追加する
- AI向けエラーメッセージ: lint違反メッセージをAIが理解・実行できる修正指示として記述する
lints/ディレクトリ: プロジェクトルートのlints/にカスタムルールを配置する
言語別ガイド（クイックリンク）
詳細な実装手順は references/language-ecosystems.md を参照。
| 言語 | リンターツール | 詳細リンク |
|---|---|---|
| Rust | dylint | Rust (dylint) |
| TypeScript/JavaScript | ESLint | ESLint |
| Python | pylint | Python (pylint) |
| Go | golangci-lint | Go (golangci-lint) |
ワークフロー
1. 対象言語の特定
プロジェクトの言語を確認し、上記テーブルから適切なリンターを選択する。
確認項目:
- プロジェクトのメイン言語を特定した
- 対応するリンターツールがインストール可能か確認した
2. lints/ ディレクトリの初期化
言語別ガイドに従い、lints/ ディレクトリを初期化する。
確認項目:
-
lints/ディレクトリを作成した - 言語固有の設定ファイル（Cargo.toml / package.json 等）を配置した
- エントリポイントファイルを作成した
検証: ls -la lints/ でファイル構造を確認する。
3. カスタムルールの実装
AI向けエラーメッセージテンプレートに従い、ルールを実装する。
確認項目:
- ルールファイルを作成した
- エラーメッセージをAI向け修正指示として記述した
- テンプレートの5要素（違反内容・修正手順・コンテキスト・スコープ制限・理由）を含めた
検証: ルールファイルの構文エラーがないことを確認する。
4. リンター設定への統合
プロジェクトのリンター設定にカスタムルールを追加する。
確認項目:
- プロジェクトの設定ファイルにカスタムルールを登録した
- ルールの重大度（error/warning）を設定した
検証: リンターの設定読み込みエラーがないことを確認する。
5. 動作確認
実行→検証→修正ループ:
- 実行: 意図的に違反コードを書き、リンターを実行する
- 検証: AI向けエラーメッセージが正しく出力されるか確認する
- 修正: メッセージが不明瞭なら修正し、再度実行する
言語別実行コマンド:
| 言語 | 実行コマンド | 期待される出力 |
|---|---|---|
| Rust | cargo dylint --all |
違反箇所のファイルパス・行番号とAI向けメッセージ |
| TypeScript/JS | npx eslint . |
違反箇所とmessageIdに対応するメッセージ |
| Python | pylint --load-plugins=lints.checkers.xxx src/ |
メッセージコード(C9001等)と詳細メッセージ |
| Go | ./bin/linter ./... または golangci-lint run |
違反箇所の位置情報とメッセージ |
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.
- 11d ago First seen · 156 lines · 320 tokens per session scan A 45074cd53cd3
custom-linter-creator is a skill published in the GitHub repository j5ik2o/okite-ai (81 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 320 tokens to every session and 2,253 once invoked, about $0.0016 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 2026-09-01.
Other skills, from other repositories
autoreview
Pre-commit/ship code review: Codex default; optional Claude or Pi.
omh-code-review
This is a Hermes-native code-review workflow skill.
revdiff-plan
Review the last Codex assistant message (plan, analysis, or proposal) with inline annotations in a TUI overlay. Extracts the most recent response from Codex rollout files and opens it in revdiff for review and annotation. Activates on "revdiff-plan", "review plan with revdiff", "annotate plan", "review last response"…
code-reviewer
Code review specialist focused on patterns, bugs, security, and performance.
full-repo-review
Comprehensive four-wave review of all repo source files, producing a prioritized issue backlog.
agent-teams-simplify-and-harden
Implementation + audit loop using parallel agent teams with structured simplify, harden, and document passes. Spawns implementation agents to do the work, then audit agents to find complexity, security gaps, and spec deviations, then loops until code compiles cleanly, all tests pass, and auditors find zero issues or…