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 kingsj0405/ClaudeCODEXaone --skill korean-reportgit clone --depth 1 https://github.com/kingsj0405/ClaudeCODEXaoneWrote 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/kingsj0405/claudecodexaone/korean-report)<a href="https://agentmods.dev/skills/kingsj0405/claudecodexaone/korean-report"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kingsj0405/claudecodexaone/korean-report/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/kingsj0405/claudecodexaone/korean-report"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/kingsj0405/claudecodexaone/korean-report.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 | $0.00104 | $0.02269 |
| Opus 5 | $0.00052 | $0.01135 |
| Sonnet 5 | $0.00021 | $0.00454 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00227 |
Grade A, and why
korean-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 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 — 133 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
한국어 리포트 쓰기
영어 초안을 한국어로 옮기는 일은 번역이 아니라 다시 쓰기다. 영어 초안은 대개 영어 독자의 읽기 습관(배경 → 방법 → 결과 → 결론)에 맞춰져 있고, 문장은 명사구를 길게 쌓아 올린다. 이걸 그대로 한국어로 바꾸면 뜻은 전달되지만 아무도 끝까지 읽지 않는 글이 된다.
이 스킬은 원문의 사실을 하나도 잃지 않으면서 한국어 리포트의 관습에 맞게 재구성하는 절차다.
좋은 한국어 리포트의 조건
아래 아홉 가지가 이 스킬이 지키는 기준이다. 고칠 때마다 이 목록으로 되돌아온다.
1. 결론이 맨 앞에 있다. 독자는 "그래서 뭐가 어떻게 됐나"를 먼저 알고 싶어 한다. 영어 초안이 배경부터 시작하더라도 한국어판은 결론 문단으로 연다. 근거는 그 뒤에 붙인다.
2. 영어 낱말을 그대로 박지 않는다. 한국어 문장 안에 영어 단어가 섬처럼 떠 있으면 독자는 그때마다 멈춘다. blocker→막히는 데, provenance→출처, headroom→남은 여지, off-manifold→학습에서 본 적 없는 입력, seminal→분야를 연, ablation→구성요소를 빼보는 실험. 처음 한 번 풀어 쓰고 그 뒤로는 짧은 말로 받는다.
3. 그렇다고 분야 표준어까지 번역하지는 않는다. GRPO, rollout, SFT, CoT, throughput처럼 그 분야에서 그 단어로 통용되는 용어는 억지로 옮기면 오히려 뜻이 흐려진다. 기준은 단순하다 — 그 분야 사람이 한국어 대화에서도 그 영어 단어를 쓰는가. 쓰면 남기고, 안 쓰면 푼다.
4. 내부 약칭을 한 단어로 던지지 않는다. "2차 실험", "후보 B", "Gate 0" 같은 말은 쓴 사람에게만 자명하다. 첫 등장 때 한 번은 풀어 쓴다 — "후보 B(지각 성능은 올리고 추론 성능은 일부 내주는 안)".
5. 판정을 한 단어 딱지로 하지 않는다. "이건 함정", "저건 토대" 같은 라벨은 판단의 근거를 숨긴다. 문장으로 쓴다 — "이 방법은 데이터가 적을 때만 이득이라 우리 규모에서는 쓸 수 없다".
6. 숫자에는 측정 조건을 붙인다. "정확도 46.4%"가 아니라 "32프레임 입력에 자막을 함께 넣었을 때 46.4%". 조건 없는 숫자는 다음 사람이 반드시 잘못 인용한다. 측정값과 추정값이 섞여 있으면 어느 쪽인지 표시한다.
7. 영어 어순 직역투와 명사 나열을 피한다. "~에 대한 ~의 개선을 통한 성능 향상" 같은 문장은 영어 명사구를 그대로 옮긴 흔적이다. 동사로 풀어 쓴다 — "~를 고쳐서 성능이 올랐다".
8. 인용한 영어 문장에는 한국어를 병기한다. 원문을 그대로 인용해야 정확한 자리에서는 원문을 남기되, 바로 뒤에 한국어를 붙인다.
9. 강조는 아껴 쓰고, 불릿보다 문장을 쓴다. 볼드가 문단마다 있으면 아무것도 강조되지 않는다. 불릿은 정말 나열인 것(항목, 조건, 단계)에만 쓰고, 논증은 문단으로 쓴다. 근거와 결론 사이의 연결(그래서, 다만, 반대로)은 불릿에서 사라진다.
절차
1단계 — 원문에서 사실을 뽑는다
번역하기 전에 원문을 읽고 다음을 목록으로 정리한다. 이 단계에서 원문에 없는 내용을 채워 넣지 않는다.
- 주장(claim) — 이 문서가 독자에게 믿게 하려는 것
- 근거 — 각 주장을 받치는 실험·인용·관측. 숫자는 측정 조건과 함께
- 한계 — 원문이 스스로 인정한 약점
- 미확정 — 원문이 추정·전망으로만 말한 것
주장과 근거가 1:0으로 붙는 항목(근거 없는 주장)이 있으면 표시해 둔다. 최종 리포트에서 "근거 없음"으로 명시하거나, 사용자에게 물어야 할 지점이다.
2단계 — 한국어 리포트 구조로 재배치
영어 초안의 절 순서를 따라가지 말고 아래 순서로 다시 짠다.
| 절 | 내용 | 분량 기준 |
|---|---|---|
| 결론 | 무엇을 알아냈고 그래서 뭘 하면 되는지 | 3~5문장 |
| 배경 | 왜 이걸 했는지, 독자가 모를 전제 | 1문단 |
| 방법 | 어떻게 쟀는지 — 재현에 필요한 만큼만 | 1~2문단 |
| 결과 | 숫자와 관측. 표를 쓸 자리 | 본문의 절반 |
| 해석 | 숫자가 뜻하는 것과 뜻하지 않는 것 | 1~2문단 |
| 한계와 다음 | 안 해본 것, 다음에 할 것 | 1문단 |
What ships with it
3 files 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 · 133 lines · 104 tokens per session scan A 37e1e10babc5
korean-report is a skill published in the GitHub repository kingsj0405/ClaudeCODEXaone (3 stars, last pushed 1mo ago), licensed Apache-2.0. It adds 104 tokens to every session and 2,269 once invoked, about $0.0005 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
simple-english
Rewrite text to ASD-STE100 Simplified Technical English.
whisper
Transcribe and translate speech in 99 languages.
website-maintainer
Use this skill when working on the Repomix documentation website in website/ directory, including VitePress configuration, multi-language content, or translation workflows.
deidentifying-multilingual-text
De-identify non-English clinical text on-device with OpenMed by passing lang= and locale= to deidentify(). Use when the user has Spanish, German, French, Italian, Portuguese, Dutch, Hindi, Telugu, Arabic, Japanese, or Turkish medical notes, needs locale-aware fake surrogates, must handle language-specific national IDs…
advanced-dubbing-studio
A service for sending audio or video to be dubbed into another language, checking the job's progress, and downloading the finished dubbed audio.
quick-translation
A translation tool for converting text between more than 100 languages, with support for technical terms, batches of text or files, pronunciation, and style choices.