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 mikeshu2001/content-factory --skill write-guidegit 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-guide)<a href="https://agentmods.dev/skills/mikeshu2001/content-factory/write-guide"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mikeshu2001/content-factory/write-guide/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/mikeshu2001/content-factory/write-guide"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mikeshu2001/content-factory/write-guide.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 | $0.00019 | $0.05552 |
| Opus 5.5 | $0.00008 | $0.02221 |
| Sonnet 5.5 | $0.00004 | $0.01110 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00555 |
Grade A, and why
write-guide 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 1mo 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 — 176 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Создание гайда по вебинару
Запусти полный цикл создания гайда.
Исходный материал (транскрибация): $ARGUMENTS
Что важно понимать про этот процесс
Главный инструмент качества — твоя финальная проверка в основном контексте, не агенты. Агенты пишут черновик по парам блоков, у них нет полной картины и они склонны механически применять чек-листы. Ты видишь весь текст целиком, помнишь историю разговора с пользователем, знаешь эталон и его стиль — поэтому именно ты ловишь книжные конструкции, срывы времен в описательных блоках, дубли между частями и прочее.
Раньше в цепочке были агенты plan-checker, text-checker, final-reviewer. Они вылизывали текст по чек-листам и делали его механическим. Теперь эти этапы делаешь ты — читаешь и правишь в основном контексте.
Перед тем как писать — обязательно прочитай ред-политику, правила хорошего письма и пользовательские эталоны.
Эталоны лежат в examples/guides/. Если в папке есть несколько текстов, выбери 1–2 самых близких по задаче и прочитай их целиком. Стиль формируется из эталонов, а правила нужны для проверки в моменты сомнения.
Если examples/guides/ пустая, не выдумывай чужой эталон. Сообщи пользователю, что точность попадания в стиль будет ниже, и продолжай по ред-политике и правилам хорошего письма.
Рабочая папка
- Возьми имя файла из $ARGUMENTS (без пути к директории и без расширения .md)
- Рабочая папка: output/[имя файла]/
- Создай папку командой: mkdir -p output/[имя файла]/
Параметры для всех агентов
- Тип контента: guide
- Ред-политика: skills/redpolicy-guide/SKILL.md
- Правила письма: skills/good-writing/SKILL.md и skills/good-writing/antipatterns.md
- Эталон стиля: 1–2 пользовательских текста из examples/guides/, если они есть
Шаг 1: Планирование (агент)
Используй подагента planner.
Передай ему:
- путь к исходнику ($ARGUMENTS)
- тип контента: guide
- путь к ред-политике
- рабочую папку
- ориентир по объему: 10–12 блоков (8–9 в первой части + 3–4 во второй). Один блок — одна задача читателя: разные задачи не склеивать ради счетчика.
- эталон стиля — прочитать 1–2 текста из
examples/guides/, если они есть, и держать в голове их структуру и подачу. - ключевые запреты на уровне плана: не закладывать кейсы-доказательства («прогнали и убедились») и истории про спикера, не несущие шагов; не закладывать предыстории «как было раньше» в блоки части 1; вход/стоимость — только то, что прозвучало в исходнике; финал — последний содержательный вывод, без закольцовок-напутствий, призывов и каналов спикера; к каждому факту плана — тест «что читатель сделает иначе?»
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.
- 1mo ago First seen · 176 lines · 19 tokens per session scan A 705856d0692f
write-guide is a skill published in the GitHub repository mikeshu2001/content-factory (21 stars, last pushed 2mo ago), licensed MIT. It adds 19 tokens to every session and 5,552 once invoked, about $0.0001 per session on Opus 5.5. 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
animation-vocabulary
Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and…
deeptutor-cli
Configure, manage, and use DeepTutor through its CLI, including capabilities, knowledge bases, partners, memory, sessions, notebooks, providers, skills, and the server or Web app.
cangjie-skill
A process for turning a book, course, podcast, interview, long video, or other long material into reusable instructions for an AI agent. It extracts methods and principles, checks them, and packages them as skills.
paper-explainer
A research-content workflow that turns an arXiv paper or a local PDF into an explanation for a video or written article. arXiv is a public online archive of research papers.
scaffold-exercises
A directory scaffold for course exercises, with sections, exercise folders, and optional problem, solution, or explanation versions. It creates the required Markdown files and checks the result with the repository's linter.
agents-best-practices
Use this skill when designing, generating an MVP blueprint for, auditing, troubleshooting, 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, record provenance, interactive presentation…