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 modu-ai/moai-cowork --skill ai-prompting-basicsgit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote 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/modu-ai/moai-cowork/ai-prompting-basics)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-prompting-basics"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-prompting-basics/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/modu-ai/moai-cowork/ai-prompting-basics"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/ai-prompting-basics.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00058 | $0.00774 |
| Opus 5.5 | $0.00023 | $0.00310 |
| Sonnet 5.5 | $0.00012 | $0.00155 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00077 |
Grade A, and why
ai-prompting-basics 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 21d 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.
What it actually says
ai-prompting-basics — 비개발자용 AI 대화 가이드
Claude Cowork와 ChatGPT Work에서 공통으로 쓸 수 있는 요청 방법을 안내합니다. 앱마다 지원하는 기능과 버튼은 실제 화면에서 확인합니다.
핵심 원칙
- 목표를 구체적으로 — "도움말 만들어줘"보다 "처음 쓰는 사람이 앱에서 설치할 수 있도록 단계별 도움말을 써줘"라고 요청합니다.
- 필요한 맥락을 제공 — 대상 독자, 사용 상황, 제약과 이유를 알려 줍니다. 개인정보·비밀 자료는 제공 전에 공유 범위를 확인합니다.
- 실제 예시를 첨부 — 원하는 문체나 표가 있으면 짧은 예시를 줍니다. 예시 속 수치가 실제 자료인지도 구분합니다.
- 자료와 요청을 구분 — 긴 자료는 제목과 구분선을 붙여 제공하고, 어떤 자료를 근거로 삼을지 적습니다. XML 태그는 Claude에서 복잡한 자료를 구조화할 때 쓸 수 있는 선택지입니다.
- 출력 형식을 지정 — 문단, 표, 체크리스트 등 원하는 형식을 적습니다. 전문 자격이나 경력을 꾸며 주는 역할 설정은 근거가 되지 않습니다.
- 확인 기준을 적기 — 최신 정보가 필요하면 공식 출처와 기준일을 확인하게 하고, 확인하지 못한 내용은 추정이라고 표시하게 합니다.
비개발자 실전 치트키
| 이런 요청은 | 이렇게 바꾸세요 |
|---|---|
| "글 써줘" | "건강보험을 처음 알아보는 사람에게 제도 개요를 3문단으로 써줘. 현재 혜택은 공식 자료로 확인해줘" |
| "잘 만들어줘" (모호) | 원하는 형식의 예시 1개를 직접 보여주기 |
| "~하지 마" (부정) | 원하는 형태를 구체적으로 적기. 금지 조건도 필요하면 함께 명시 |
| "더 좋게" (평가어) | 구체 기준("초등 5학년이 이해 가능하게, 문장당 25자 이내") |
자주 묻는 질문
Q: 답변이 너무 길어요 → 출력 형식 명시: "3문단, 문장당 25자 이내" 또는 "한 슬라이드당 핵심 1줄".
Q: 내 뉘앙스가 안 살아요 → 실제 문체 예시를 제공. "이런 톤으로: [예시]".
Q: 거짓말(할루시네이션)해요 → "모르면 모른다고 해. 추측하지 마" + 확인 가능한 출처 요청.
참고
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.
- 21d ago Changed · +1 lines d495ec30f56d
- 1mo ago Changed · -6 lines · -17 tokens per session 1af1534c2c6d
- 1mo ago First seen · 50 lines · 75 tokens per session scan A e1cb712f7823
ai-prompting-basics is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (313 stars, last pushed 19d ago), licensed Apache-2.0. It adds 58 tokens to every session and 774 once invoked, about $0.0002 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
openrouter
OpenRouter API - Unified access to 400+ AI models through one API.
prompt-master
The one skill for prompting the Claude 5 models the way Anthropic says to. Starts by interviewing the user one question at a time, then writes a new prompt, rewrites an old one, or audits a whole CLAUDE.md, skill or project-instruction file, applying the rules from Anthropic's Opus 5 guide, Fable 5 guide, best…
llm-router-ops
Operate a self-hosted OpenAI-compatible LLM router — client-wiring per client, context-window ad gotcha, env-vs-persisted-config gotcha, why an unauth health probe should 401. Use wiring a client, adding a backend, diagnosing misbehavior.
gws-modelarmor-create-template
Google Model Armor: Create a new Model Armor template.
gws-modelarmor-sanitize-prompt
Google Model Armor: Sanitize a user prompt through a Model Armor template.
gws-modelarmor
Google Model Armor: Filter user-generated content for safety.