tech-writing

tech-writing is a skill for Claude Code, Codex from lacolaco/claude-plugins. It costs 150 tokens per session (5,865 once invoked), scanned A, original, MIT.

A Japanese-language guide for writing and editing technical material such as book chapters, articles, and explanations. It sets rules for structure, terminology, formatting, and logical flow.

In plain words
What is it for?
Use it when drafting or revising Japanese technical documentation, educational text, or longer explanatory writing.
Why use it?
It helps make Japanese technical writing consistent and easier to follow, especially when introducing new concepts or presenting definitions and arguments.

Skill for Claude CodeCodex

Part of the tech-writing plugin — 1 skill shipped together

Install

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.

agentmods
npx agentmods add skills/lacolaco/claude-plugins/tech-writing
Any agent
npx skills add lacolaco/claude-plugins --skill tech-writing
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/lacolaco/claude-plugins

Made for: Claude Code, Codex.

Or install tech-writing, the plugin that ships this one along with the rest of its 1 skill.

Wrote 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.

agentmods badge for tech-writing

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/lacolaco/claude-plugins/tech-writing.svg)](https://agentmods.dev/skills/lacolaco/claude-plugins/tech-writing)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/lacolaco/claude-plugins/tech-writing"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/lacolaco/claude-plugins/tech-writing.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>
Per session 150 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 5,865 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5 $0.00150 $0.05865
Opus 5 $0.00075 $0.02933
Sonnet 5 $0.00030 $0.01173
Haiku 4.5 $0.00015 $0.00587

Measured 4d ago against content hash 0d7745858db6, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-08-30, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

tech-writing 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 4d 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.

tech-writing/skills/tech-writing/SKILL.md · 150 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 150 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

日本語技術文書の文章規範

日本語で技術的な原稿(書籍の章、記事、解説文)を書く・推敲するときは、以下の規範に従う。

整形

  • 段落の区切りは空行で示す。
  • コード、差分、ログ、設定ファイルの断片はコードブロックで示す。
  • 用語の由来や定式化の名称など、本筋から一段外れる補足は、本文に並べず脚注([^ラベル])に降ろす。
  • 定義や分類の列挙は箇条書きで示してよい。定義される用語は太字にする。
  • 用語を本文中で初めて定義・導入するときも、その語は太字にする。すでに導入した語を話題として指すとき、引用、通称には「」を使い、太字と使い分ける(初出の定義は太字、以後の言及は「」)。
  • ダッシュ(em ダッシュ 、horizontal bar 、いわゆる2倍ダッシュ「——」)を日本語の地の文・見出しで使わない。同格・補足の挿入(「A——挿入——B」)は括弧()に、言い換え・敷衍(「A——B」)は句点で二文に分けるか読点でつなぐ。範囲を示す en ダッシュ や英語の複合語(Curry–Howard など)、コードブロック・書誌情報は対象外。
  • 中黒(・)を日本語の並列で使わない。ただし単一の固有名詞の内部では使ってよい。
  • 見出し・コラム見出しに、区切り線(罫線 U+2500 やダッシュ類)で「種別──主題」「主題──概念」のように二要素を詰め込まない。見出しは単一の自然な句にする(要素を一つに絞るか、助詞・読点でつなぐ)。コラム見出しも「基礎」「補足」のような種別名だけで済ませず、「同値関係としての分類」「ループ不変条件と帰納法」のように内容を特定する。
  • 用語とその定義を並べる箇条書きは、区切り線ではなく全角コロンで「用語:説明」と書く。

段落と論証の構成

パラグラフライティングを基本とする。段落は論証の一歩であり、読者は段落単位で論理を追えなければならない。

  • 一つの段落には一つのトピックだけを置く。場面の進行(調査、報告、検証、評価)が複数混ざった長い段落は、一歩ずつの段落に分割する。
  • 段落の最初の文を読めば、その段落が何の話かわかるようにする。
  • 段落の先頭では、前の段落との論理関係を接続表現で明示する(「であれば」「実際」「しかし」「この例自体からも」)。
  • 新しい概念・術語を導入するときは、いきなり「XはYである」の辞書型断定で始めない。先に導入文で対象を置き、次にその働き・差分を述べ、必要なら三文目で定義を与える。
  • 論証は一方向に進める。結論を出してから反論を処理し、結論を言い直す構成にしない。反論と疑念の処理を終えてから、結論を一度だけ置く。
  • 例への弁明(作為的に見える、への先回りなど)は、場面の山場の直後に挟んで流れを切らない。次の節の冒頭でまとめて処理する。
  • 読者が立てそうな誤った解釈は、明示的に否定してから本当の理由を述べる(「その理由は『〜だから』ではない。〜だからだ」)。
  • 「AではなくB」と否定するときは、否定の根拠を一文添える。反実仮想(「もしAなら、〜だっただろう」)が使えることが多い。
  • 譲歩(「確かに〜」)では、事実の確認にとどめる。あとで訂正する内容を著者の声で因果として断定すると、自己矛盾になる。表面的な診断を一度認めたいときは、読者や通説の声に帰属させる(「〜と要約できてしまうかもしれない」)。
  • 山場で効かせたい情報(数値、固有の事実)は、その手前の段落で先出ししない。
  • 何かを否定・限定するときは、否定する命題そのものを「」で正確に書き出す(「明文化されていればすべてを任せられる」を意味しない、など)。「何もかもが解決するわけではない」のような漠然とした否定で済ませない。
  • 「後の章で扱う」のような前方参照は、論証が一段落した位置(段落末・節末)に置く。論証の途中に挟んで流れを切らない。

論証の厳密さ

文章の論理にツッコミどころを残さない。書き上げたら、読み手の反論を先回りして次の点を点検する。

  • 推量・可能性・読者の疑念・反実仮想として書かれている文を、機械的に断定へ変えない。 「かもしれない」「だろう」「ようだ」「らしい」は、根拠なく主張を弱めている場合だけ削る。 事実未確認の可能性、作中人物の認識、ログからの推定、読者が抱きそうな疑念、反実仮想を表す場合は、その不確実性を保つ。 断定に直せるのは、本文内の根拠によって命題が確定している場合に限る。 悪い例:「提示し続けているかもしれない」を「提示し続けている」に変える。 良い例:「提示し続けている可能性がある」のように、不確実性を残して文を整える。
  • 異なるものを「同じ」とまとめない。区別すべき対象(別々の決定、別々の原因、種類の違う問題)を一括りの言葉でくくらない。悪い例:相互依存する三つの未決事項を「同じ決定を別々に下していた」と書く。良い例:「どれも別々の決定であり、しかも互いに依存している」と腑分けする。
  • 複数の要因がある事象を、単一の原因に還元しない。例が複数種類の問題を含むなら、それぞれを切り分け、どの道具がどれを説明するのかを対応づける。悪い例:契約の不在と情報隠蔽の失敗が混ざった事故を、丸ごと「情報隠蔽の問題」と説明する。
  • 章・節をまたいで、同じ概念の扱いを一致させる。ある節で「人間が決める」と分類したものを、別の節で「チームで合意する」と書かない。分類・定義・用語の地位は全体で揃える。
  • 因果を主張するときは、その機構(なぜそうなるのか)を一文で示す。「AだとBになる」とだけ書いて理由を省略しない。悪い例:「手順で分けると変更が全体に波及する」。良い例:「各工程がデータを受け渡すための表現を共有してしまい、その表現を変えると全体に波及する」。
  • 検出・保証・解決を「必ず」できるかのように書かない。条件付きで正確に述べる(「〜しやすい」「〜できることが多い」「〜が成り立つときに限り」)。
  • 主張は、挙げた例が実際にその全体を支えているかを確認する。例が主張の一部しか支えないなら、主張の範囲を例に合わせて狭める。
  • 「次節で扱う」と前方に逃がした論点は、本当にそこで回収されることを確認する。回収しない伏線を張らない。
  • 譲歩や限定(「ただし」「とはいえ」)を置いたら、その後で必ず論を進める。逆接で終えて宙吊りにしない。
  • 節の中心となる語は、その節以前に定義・対象範囲を述べてから使う。定義せず使い始めない。
  • 複数の概念を一つの上位語にまとめるときは、命名の直前に、それらが同じものに帰着すると 一文で述べる。腑分けの逆の操作にも橋を架ける。

Read the full file on GitHub · 150 lines

Changes

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.

  1. 4d ago First seen · 150 lines · 150 tokens per session scan A 0d7745858db6

Subscribe to this mod's changes

tech-writing is a skill published in the GitHub repository lacolaco/claude-plugins (5 stars, last pushed 9d ago), licensed MIT. It adds 150 tokens to every session and 5,865 once invoked, about $0.0007 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.

Related

Other skills, from other repositories

systematic-debugging

Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.

obra/superpowers · 21 tokens

brainstorming

You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.

obra/superpowers · 37 tokens

auto-perf-optimize

Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.

microsoft/vscode · 62 tokens

chat-perf

Run chat perf benchmarks and memory leak checks against the local dev build or any published VS Code version. Use when investigating chat rendering regressions, validating perf-sensitive changes to chat UI, or checking for memory leaks in the chat response pipeline.

microsoft/vscode · 51 tokens

chat-pet-sprite-creation

Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.

microsoft/vscode · 53 tokens

cpu-profile-analysis

Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…

microsoft/vscode · 71 tokens