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 Londeren/claude-plugins --skill pishi-sokrashchaygit clone --depth 1 https://github.com/Londeren/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/londeren/claude-plugins/pishi-sokrashchay)<a href="https://agentmods.dev/skills/londeren/claude-plugins/pishi-sokrashchay"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/londeren/claude-plugins/pishi-sokrashchay/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/londeren/claude-plugins/pishi-sokrashchay"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/londeren/claude-plugins/pishi-sokrashchay.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 | $0.00000 | $0.02746 |
| Opus 5 | $0.00000 | $0.01373 |
| Sonnet 5 | $0.00000 | $0.00549 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00275 |
Grade A, and why
pishi-sokrashchay 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 — 159 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Пиши, сокращай: метод работы с рабочим текстом
Скилл применяет метод к материалу пользователя: редактирует готовый текст, диагностирует, почему текст не работает, и помогает написать новый. Материал — любой рабочий текст на русском: статья, письмо, объявление, отчёт, пресс-релиз, промостраница, текст о себе, слайды. Правки объясняются номером правила из листов, а не вкусом.
Ядро метода (держать в голове всегда)
-
Полезное действие — до текста. Прежде чем править или писать, ответь: почему читатель сам захочет это прочитать? Не «что мы хотим донести», а «зачем люди будут читать». «Проинформировать» ответом не считается. Якорь: «Полезное действие — это ответ на вопрос «Почему читатель сам захочет прочитать этот текст?»»
-
Порядок работы задан уровнями. Готовый текст правят снизу вверх: слова → предложения → абзацы → структура. Новый пишут сверху вниз: структура → абзацы → предложения → слова. Смешивать порядок — значит вылизывать предложение, которое потом вылетит вместе с абзацем. Якорь: «Если мы только собираемся написать текст, то начнем со структуры»
-
Стой, думай, режь, наполняй. Стоп-слово — сигнал «проверь», а не приказ удалить: сначала спроси, несёт ли слово смысл именно здесь. Если после удаления мусора текст стал пустым — на освободившееся место ставят полезное, а не новые прилагательные. Якорь: «Стой, думай, режь, наполняй»
-
Оценки не убеждают — убеждают факты, сценарии и демонстрация. Оценка сообщает читателю только то, что автор пытается его в чём-то убедить. Вместо неё — факт (то, что можно вписать в договор), сценарий использования, история или показ. Якорь: «Факты сильнее оценок.»
-
Показывай кино. В предложении должны быть действующие лица и действия: отглагольное — в глаголы, страдательный залог — в действительный, процессы — в дела. Чем больше в тексте людей и действий, тем он яснее. Якорь: «Чем больше в тексте людей и действий, тем он яснее.»
-
Абстракция без примера не работает. К каждому обобщению — пример из мира читателя: он мысленно проживает часть вашего опыта и делает вывод сам. Обобщение не удаляют, а раскрывают. Якорь: «Без нее никакие обобщения и абстракции не работают.»
What ships with it
8 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.
- references/01-slova.md 43 KB
- references/02-predlozhenie-i-abzats.md 44 KB
- references/03-tekst-i-struktura.md 39 KB
- references/04-glubina-i-tonalnost.md 18 KB
- references/05-kancelyarit-i-rabochie-dokumenty.md 20 KB
- references/06-zhanry.md 27 KB
- references/07-glossariy.md 14 KB
- references/08-checklist-i-antipatterny.md 19 KB
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 · 159 lines · 0 tokens per session scan A 8648d6169ca9
pishi-sokrashchay is a skill published in the GitHub repository Londeren/claude-plugins (4 stars, last pushed 17d ago), licensed MIT. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 2,746 tokens. 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.
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
next-cache-components-adoption
Turn on Cache Components in a Next.js app and resolve the blocking routes it surfaces. Use when the user wants to enable, adopt, or migrate to Cache Components, flip the cacheComponents flag, work through a flood of blocking-prerender / instant validation errors, run the cache-components-instant-false codemod, or…
insight-error-page
Write or audit an insight-kind error page for the Next.js dev overlay. Use when creating a new errors/ .mdx page, auditing an existing one, or checking that a page matches the framework fix cards. Covers page structure, title alignment, FixCard cards with Copy prompt button, code snippets, terminology verification…
next-cache-components-optimizer
Drive a Next.js route to instant navigation by setting up an agentic loop, under Cache Components / PPR, on initial load (hard navigation) and client-side navigation (soft navigation). Encode the goal as a failing @next/playwright instant() e2e and work it to green, one verified route at a time; the shipped test then…
next-partial-prefetching-adoption
Turn on Partial Prefetching in a Next.js app and work through the insights it surfaces. Use when the user wants to enable or adopt Partial Prefetching, flip the partialPrefetching flag, opt routes in with export const prefetch = 'partial', audit Link prefetch={true} behavior, preserve existing prefetched UI with…