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 agentmods add skills/lacolaco/claude-plugins/tech-writingnpx skills add lacolaco/claude-plugins --skill tech-writinggit clone --depth 1 https://github.com/lacolaco/claude-pluginsWrote 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/lacolaco/claude-plugins/tech-writing)<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>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 | $0.00150 | $0.05865 |
| Opus 5 | $0.00075 | $0.02933 |
| Sonnet 5 | $0.00030 | $0.01173 |
| Haiku 4.5 | $0.00015 | $0.00587 |
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.
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。
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.
- 4d ago First seen · 150 lines · 150 tokens per session scan A 0d7745858db6
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.
Other skills, from other repositories
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
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.
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.
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.
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.
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…