Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to jugesuke/rirekisho. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/jugesuke/rirekisho/main/.claude/skills/rirekisho/SKILL.mdgit clone --depth 1 https://github.com/jugesuke/rirekishoWrote 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/jugesuke/rirekisho/rirekisho)<a href="https://agentmods.dev/skills/jugesuke/rirekisho/rirekisho"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jugesuke/rirekisho/rirekisho/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/jugesuke/rirekisho/rirekisho"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jugesuke/rirekisho/rirekisho.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00102 | $0.01716 |
| Opus 5.5 | $0.00041 | $0.00686 |
| Sonnet 5.5 | $0.00020 | $0.00343 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00172 |
Grade A, and why
rirekisho 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 2mo 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 — 86 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
履歴書の記入と PDF 出力
main.tex に記入データを書き、npm run build で out/main.pdf を出すまでを一通り行う。
レイアウトは rirekisho.sty が持つ。このスキルの作業中に rirekisho.sty を変更しない（欄が足りないなど構造的な問題は、直さずユーザーに報告する）。
手順
1. 現状を確認する
main.tex を読む。既に値が入っているなら「新規に書き直す」のか「一部を更新する」のかをユーザーに確認する。
白紙から始める場合のみ、blank.tex の中身をそのまま main.tex に写してから記入する（main.tex を消して作り直さない。blank.tex はビルド対象ではないので編集しない）。
2. 情報を集める
ユーザーの指示・添付・既存の main.tex から埋められるものは埋め、足りないものだけをまとめて 1 回で聞く。推測で経歴・日付・連絡先を作らない（記入例 example.tex の値をそのまま残さない）。
必要な項目:
| コマンド | 内容 |
|---|---|
\sakuseibi{年}{月}{日} |
作成日。算用数字で。例 {2026}{8}{2}。空欄（{}{}{}）ならビルド日が入る。和暦表示は \sakuseibi[令和8年8月2日]{2026}{8}{2} |
\furigana{} / \shimei{} |
ふりがな（ひらがな）と氏名。姓名の間は全角空白 |
\seinengappi{年}{月}{日} |
生年月日。算用数字で。例 {1990}{1}{1}。満年齢は入力しない（作成日を基準に自動計算される）。和暦表示は \seinengappi[平成2年1月1日]{1990}{1}{1} |
\seibetsu{} |
任意。指定がなければ空のまま |
\shashin{} |
画像ファイル名。空なら点線の貼付枠のみ。3:4 でない画像は中央基準で切られる |
\genjusho{ふりがな}{郵便番号}{住所}{電話番号} |
現住所 |
\renrakusaki{ふりがな}{郵便番号}{住所}{電話番号} |
連絡先。現住所と同じなら {}{}{同上}{} |
\gakureki{年}{月}{内容} |
学歴・職歴。書いた順に並ぶ |
\menkyo{年}{月}{名称} |
免許・資格 |
\shibou{} |
志望の動機、特技、アピールポイントなど |
\kibou{} |
本人希望記入欄 |
3. 記入する
blank.tex のコメント（各欄の説明）は消さずに残し、値だけを入れる。
学歴・職歴の書式:
\gakureki{}{}{\hfil 学歴\hfil\null}
\gakureki{2009}{4}{○○県立○○高等学校 入学}
\gakureki{2012}{3}{○○県立○○高等学校 卒業}
\gakureki{}{}{}
\gakureki{}{}{\hfil 職歴\hfil\null}
\gakureki{2012}{4}{株式会社○○ 入社}
\gakureki{}{}{\hfill 以上}
- 「学歴」「職歴」の見出し行、学歴と職歴の間の空行、末尾の「以上」も 1 行として数える。
- 年は西暦 4 桁、月は数字のみ（
\gakureki{2012}{3}{...}）。学校名・会社名と「入学／卒業／入社／退職」の間は全角空白。 - 在職中なら末尾は
\gakureki{}{}{\hfill 現在に至る}の次行に\gakureki{}{}{\hfill 以上}。
行数の上限（超えた分は警告なく捨てられる）:
- 学歴・職歴: 1 ページ目 15 行 ＋ 2 ページ目 7 行 = 合計 22 行（
\rirekiRowsGakurekiA/\rirekiRowsGakurekiB） - 免許・資格: 6 行（
\rirekiRowsMenkyo、次ページ送りなし）
上限を超えるときは勝手に間引かず、どれを削る／まとめるかをユーザーに確認する。
\shibou{} と \kibou{} は欄の高さが固定（志望の動機 47mm、本人希望 30.4mm）なので、はみ出すと欄外に流れる。長い場合はビルド後の PDF で必ず確認する。
4. lint とビルド
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.
- 2mo ago First seen · 86 lines · 102 tokens per session scan A ef8be46b337f
rirekisho is a skill published in the GitHub repository jugesuke/rirekisho (48 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 102 tokens to every session and 1,716 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. 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 2026-08-30.
rirekisho compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| rirekishojugesuke/rirekisho | Skill | 48 | 3mo ago | MIT | A | 102 | Claude Code |
| apify-youtube-transcript-scrapersickn33/agentic-awesome-skills | Skill | 49k | yesterday | MIT | A | 48 | Claude Code |
| foundry-hosted-agent-validationmicrosoft/agent-framework | Skill | 15k | today | MIT | A | 82 | Claude Code, Codex |
| report-to-pdfasgeirtj/system_prompts_leaks | Skill | 71k | today | CC0-1.0 | A | 17 | Claude Code, Codex |
| skill-doc-deliverynyldn/claude-octopus | Skill | 4.4k | today | MIT | A | 29 | Claude Code |
| meta-web-to-pdf-briefingopensquilla/opensquilla | Skill | 7.1k | 7d ago | Apache-2.0 | A | 45 | Claude Code, Codex |
| chat-complex-documentsvellum-ai/vellum-assistant | Skill | 1.5k | 2d ago | MIT | A | 90 | Claude Code, Codex |