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/mikeshu2001/content-factory/write-articlenpx skills add mikeshu2001/content-factory --skill write-articlegit clone --depth 1 https://github.com/mikeshu2001/content-factoryWrote 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/mikeshu2001/content-factory/write-article)<a href="https://agentmods.dev/skills/mikeshu2001/content-factory/write-article"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mikeshu2001/content-factory/write-article.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 | $0.00015 | $0.02101 |
| Opus 5 | $0.00008 | $0.01051 |
| Sonnet 5 | $0.00003 | $0.00420 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00210 |
Grade A, and why
write-article 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 — 123 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Создание статьи-подборки сервисов
Запусти полный цикл создания статьи-подборки.
Исходный материал: $ARGUMENTS
Что важно понимать про этот процесс
Главный инструмент качества — твоя проверка в основном контексте, не агенты. Раньше в цепочке были агенты plan-checker, text-checker, final-reviewer — они вылизывали текст по чек-листам и делали его механическим, не видя полной картины. Теперь эти этапы делаешь ты: читаешь и правишь сам. Ты видишь весь текст целиком, помнишь историю разговора с пользователем и знаешь примеры — поэтому именно ты ловишь книжные конструкции, дубли, расхождения с данными исследования.
Перед тем как писать — прочитай 1–2 подборки из examples/articles/, если они есть. Стиль формируется из примеров, а не из правил. Если примеров нет, работай по ред-политике и профилю проекта.
Рабочая папка
Определи имя рабочей папки из имени исходного файла:
- Возьми имя файла из $ARGUMENTS (без пути к директории и без расширения .md)
- Рабочая папка: output/[имя файла]/
- Создай папку командой: mkdir -p output/[имя файла]/
Все агенты сохраняют файлы в эту рабочую папку. Передавай путь к ней каждому агенту.
Параметры для всех агентов
- Тип контента: article
- Скилл с ред-политикой: redpolicy-article (файл skills/redpolicy-article/SKILL.md)
- Правила письма: skills/good-writing/SKILL.md и skills/good-writing/antipatterns.md
- Папка с примерами: examples/articles/
Шаг 1: Исследование сервисов
Используй подагента article-researcher. Передай ему: путь к исходнику ($ARGUMENTS), рабочую папку.
Результат: файл research.md в рабочей папке с актуальными данными о каждом сервисе.
Шаг 2: Планирование
Используй подагента planner. Передай ему: путь к исходнику ($ARGUMENTS), путь к research.md в рабочей папке (дополнительный исходный материал с актуальными данными о сервисах), тип контента (article), путь к ред-политике, рабочую папку, путь к папке с примерами (прочитать 1–2 примера перед составлением плана).
Важно: planner использует ОБА файла — оригинальный исходник и research.md. Данные из research.md актуальнее.
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 · 123 lines · 15 tokens per session scan A 70f5b2e07c3a
write-article is a skill published in the GitHub repository mikeshu2001/content-factory (21 stars, last pushed 21d ago), licensed MIT. It adds 15 tokens to every session and 2,101 once invoked, about $0.0001 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
agents-best-practices
Use this skill when designing, generating an MVP blueprint for, auditing, refactoring, or explaining an agentic harness for any domain. Covers provider-neutral agent architecture for OpenAI, Anthropic, and OpenAI-compatible APIs: agent loops, tool design, environment-adaptive tools, speculative tool execution…
loop-library
Compatibility alias for Loopy. Use only when an existing installation or older instruction explicitly invokes loop-library; use Loopy for new installations and requests. Provides the same discovery, recommendation, audit, repair, adaptation, guided crafting, bounded execution, run debrief, project loop saving, and…
testing-rate-limiting
Apply deterministic SlowAPI rate-limiter isolation for FastAPI transport tests, especially to avoid flaky HTTP 429 responses.
Skill Creator
Create new Cursor Skills following the standard directory structure.
Code Quality Review
Conduct a comprehensive code quality review focused on clean code, architecture, and project standards.
Security Review
Conduct a thorough security audit focused on OWASP Top 10, secrets detection, and input validation.