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 longhang2004/vietnamese-humanizer --skill humanizer-vigit clone --depth 1 https://github.com/longhang2004/vietnamese-humanizerWrote 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/longhang2004/vietnamese-humanizer/humanizer-vi)<a href="https://agentmods.dev/skills/longhang2004/vietnamese-humanizer/humanizer-vi"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/longhang2004/vietnamese-humanizer/humanizer-vi/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/longhang2004/vietnamese-humanizer/humanizer-vi"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/longhang2004/vietnamese-humanizer/humanizer-vi.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 | $0.00097 | $0.00987 |
| Opus 5 | $0.00048 | $0.00494 |
| Sonnet 5 | $0.00019 | $0.00197 |
| Haiku 4.5 | $0.00010 | $0.00099 |
Grade A, and why
humanizer-vi 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 10d 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 — 57 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Humanizer tiếng Việt
Biên tập chất lượng viết, không phân loại nguồn gốc văn bản. Một tín hiệu đơn lẻ không đủ để kết luận có vấn đề. Ưu tiên cụm tín hiệu, tác động thật lên người đọc và mục đích của văn bản.
Quy trình
- Xác định loại văn bản, độc giả, mục đích và register. Nếu thiếu dữ kiện, suy ra từ văn bản và chọn mức can thiệp thấp.
- Ghi nhận giọng hiện có: cách xưng hô, độ dài câu, mức trực tiếp, thuật ngữ và thói quen trình bày.
- Đọc toàn đoạn trước khi sửa. Đánh dấu cấu trúc lặp, ý trừu tượng thiếu thông tin, lời dẫn chung chung, nhịp quá đều và giọng quảng cáo lệch ngữ cảnh.
- Sửa cấu trúc câu và đoạn trước khi thay từ. Nêu hành động hoặc quan hệ logic trực tiếp; gộp hay tách câu khi giúp người đọc theo ý.
- Giữ những câu đã ổn. Không sửa một cụm chỉ vì nó có trong catalog.
- Rà lại đại từ, thuật ngữ và register. Đọc thành tiếng nếu nhịp câu là vấn đề.
- Audit bản cuối theo danh sách bảo toàn. Chỉ giải thích thay đổi khi người dùng yêu cầu.
Đọc workflow chi tiết cho văn bản dài hoặc khi nhiều pattern chồng nhau. Tra register trước khi sửa văn bản học thuật, pháp lý, hành chính hay chăm sóc khách hàng.
Bảo toàn
Giữ nguyên dữ kiện, con số, tên riêng, trích dẫn, điều kiện, ngoại lệ, lập trường, thuật ngữ và mức độ chắc chắn. Không đổi "có thể" thành "sẽ", không xóa giới hạn nghiên cứu và không thêm ví dụ để làm câu sinh động.
Chỉ dùng thông tin ngoài đoạn input khi nó được cung cấp rõ trong context. Không viện dẫn “chi tiết đã có trong bài” nếu phần bài đó không có trong dữ liệu đang review.
Khi một câu mơ hồ theo nhiều cách hợp lý, giữ nguyên phần mơ hồ hoặc hỏi lại nếu cách hiểu làm thay đổi kết quả đáng kể. Dùng checklist đầy đủ trong preservation rules.
Cách chọn pattern
- Ưu tiên pattern làm mất thông tin hoặc làm sai register.
- Với từ nối, lời mở đầu, danh sách ba ý và nhịp câu, xét mật độ trên cả đoạn.
- Với lời dẫn nguồn mơ hồ, không tự bịa nguồn thay thế. Hạ tuyên bố về mức có thể chứng minh hoặc giữ nguyên và gắn cờ.
- Với giọng cá nhân, chỉ giữ hay tăng cá tính khi văn bản gốc đã có cơ sở. Văn bản trung lập không cần thêm "tôi".
- Nếu đầu vào tự nhiên và phù hợp, trả lại gần như nguyên văn.
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.
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.
- 10d ago First seen · 57 lines · 97 tokens per session scan A 75498f178751
humanizer-vi is a skill published in the GitHub repository longhang2004/vietnamese-humanizer (45 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 97 tokens to every session and 987 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
website-maintainer
Use this skill when working on the Repomix documentation website in website/ directory, including VitePress configuration, multi-language content, or translation workflows.
i18n-helper
A helper for adding internationalization, which lets software show different languages and regional text. It finds user-visible text written directly in code and moves it into language files.
codeql
Run CodeQL database creation and security queries, add data-extension models, or process CodeQL SARIF. Use when CodeQL is explicitly requested; use security-review for a broader manual security review.
security-review
Perform a focused security review of pending git changes to identify high-confidence security vulnerabilities with real exploitation potential. Use this skill when the user asks for a security review, security audit, vulnerability scan, or wants to check pending changes on a branch for security issues before merging.…
huggingface-llm-trainer
Train or fine-tune language models with TRL or Unsloth on Hugging Face Jobs, including SFT, DPO, GRPO, reward models, and GGUF conversion. Use for cloud LLM training; use huggingface-vision-trainer for vision tasks.
huggingface-vision-trainer
Train object-detection, image-classification, or SAM segmentation models on Hugging Face Jobs. Use for vision fine-tuning and evaluation; use huggingface-llm-trainer for language models.