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 collab-report-speakgit 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/collab-report-speak)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/collab-report-speak"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/collab-report-speak/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/collab-report-speak"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/collab-report-speak.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 | $0.00123 | $0.02178 |
| Opus 5 | $0.00062 | $0.01089 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00436 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00218 |
Grade A, and why
collab-report-speak 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 — 130 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
보고·설명의 기술 (Report & Speak)
개요
같은 내용을 보고해도 어떤 사람은 30초 만에 "오케이"를 받고, 어떤 사람은 5분을 설명하고도 "그래서 결론이 뭐예요?"를 듣는다. 차이는 정보량이 아니라 순서다. 이 스킬은 머릿속에 흩어진 사실을 결론 먼저 구조로 재배열하고, 듣는 사람의 유형에 맞춰 보고·설명을 다듬는다.
트리거 키워드
보고, 보고하는 법, 두괄식, 결론부터, 상사 보고, 팀장 보고, 설명하는 법, 핵심 요약, 보고 정리, 구두 보고, 설명을 쉽게
워크플로우
1단계: 보고의 목적부터 한 줄로
보고는 자랑이 아니라 상대의 의사결정을 돕는 도구다. 먼저 한 줄로 정한다.
- 이 보고로 상대가 뭘 결정·승인·인지해야 하는가?
- 유형 구분: ① 승인 요청(결정해 주세요) ② 진행 공유(알고 계세요) ③ 문제 보고(도움이 필요해요)
→ 목적이 분명해야 결론이 분명해진다. 목적이 모호하면 보고도 길어진다.
2단계: 결론 먼저 (두괄식 구조)
핵심 한 문장을 맨 앞에 둔다. 배경·과정은 그다음이다.
| 순서 | 내용 | 예시 |
|---|---|---|
| ① 결론 | 가장 중요한 한 문장 | "A안으로 진행 승인 부탁드립니다." |
| ② 근거 | 결론을 뒷받침하는 핵심 1~3개 | "비용 20% 절감, 일정 1주 단축됩니다." |
| ③ 리스크·대안 | 알아야 할 위험·다른 선택지 | "단, 외주 의존도가 올라갑니다." |
| ④ 요청·다음 단계 | 상대가 할 일 | "오늘 중 승인 주시면 내일 착수합니다." |
→ "배경 설명부터 차근차근"은 보고가 아니라 회고다. 결론을 먼저 던지고, 질문이 오면 깊이 들어간다.
3단계: 상사 유형에 맞추기
같은 결론도 상대 성향에 따라 살을 다르게 붙인다.
- 결론형(바쁜 임원): 한 줄 결론 + 숫자. 디테일은 묻기 전엔 생략, 부록으로.
- 디테일형(꼼꼼한 상사): 결론 뒤에 근거·데이터·검증 과정을 준비. 예상 질문 미리 대비.
- 관계형(맥락 중시): 누가·왜 영향받는지, 이해관계자 반응까지 한 줄 곁들이기.
- 불안형(리스크 민감): 위험과 대비책을 세트로 제시해 안심시키기.
→ 상대가 던질 질문을 미리 2~3개 예상해 답을 준비하면 보고가 면담으로 안 번진다.
4단계: 상대 뇌에 꽂히는 설명 순서
설명이 안 통할 땐 보통 듣는 사람이 모르는 전제를 건너뛴 것이다.
- 상대가 이미 아는 것에서 출발: 새 개념을 익숙한 것에 빗대기
- 전체 → 부분: 큰 그림(왜·무엇) 먼저, 세부(어떻게)는 나중
- 하나에 하나씩: 한 문장에 정보 한 개. 접속사로 욱여넣지 않기
- 숫자·예시로 고정: "많이" 대신 "3배", "예를 들면…"으로 추상을 잡아주기
5단계: 30초 압축 + 부록 분리
- 30초 버전: 결론 + 근거 1개 + 요청. 엘리베이터에서도 통하게.
- 3분 버전: 위 + 근거 전체 + 리스크·대안.
- 부록: 데이터·과정·세부는 따로 빼두고 "필요하면 자료 있습니다"로 마무리.
→ 처음부터 다 쏟지 말고 계층으로 준비한다. 상대가 깊이를 정하게 한다.
6단계: 존댓말·톤 맞추기
보고 스크립트의 문체는 수신자 위계에 따라 달라집니다. 6단계 수신자 위계(대표/임원/팀장/동료/거래처/고객) × 종결어미(하십시오체/해요체), 서명(드림/올림/배상), 요청·거절·사과·독촉 화법, 사내 vs 사외 톤 규격은 references/kr-honorific-tone.md(공유 규격, 이 스킬이 물리 소유)를 적용합니다.
사용 예시
예시 1: "프로젝트가 2주 늦어질 것 같은데 팀장님한테 어떻게 보고하지?" → 결론 먼저("일정 2주 지연 예상, 만회안 함께 보고드립니다") → 원인 1줄 → 만회 대안 2개 → 필요한 의사결정 형태로 재구성
예시 2: "신규 기능을 비개발자 임원한테 설명해야 하는데 자꾸 못 알아들어" → 익숙한 비유로 출발 → 전체 가치 먼저 → 동작은 한 단계씩 → 숫자·화면 예시로 고정
What ships with it
1 file 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.
- 11d ago First seen · 130 lines · 123 tokens per session scan A e9f3dd41cd32
collab-report-speak is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 8d ago), licensed Apache-2.0. It adds 123 tokens to every session and 2,178 once invoked, about $0.0006 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
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Vault-aware LinkedIn writer. Same step-by-step LinkedIn post process as linkedin-writer, but ICP, voice, and offer context come from the vault's Context/ folder instead of being bundled inside the skill. Update one file in the vault and every skill pointing to it inherits the change. TRIGGERS: LinkedIn post, LinkedIn…
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Build and schedule a personalized Operator prompt that runs a Baalda vault as a second brain on a recurring cadence. Run it from inside the vault: it reads Context/ and CLAUDE.md first to infer org, team, brand voice and paths, then asks only the gaps (cadence, connectors, DM recipient, budgets, signature), writes the…
crm-prospect-mining
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Build an image-first social carousel from an asset already filed in the Marketing OS, export it as a PDF, and record it back as a real channel asset. Brand palette, typography, the logo pointer and the never-black-background rule all resolve from Context/brand/brand-kit.md. Source is a filed newsletter edition…
seo-hreflang
Hreflang and international SEO audit, validation, and generation. Detects common mistakes, validates language/region codes, and generates correct hreflang implementations for HTML, HTTP headers, and XML sitemaps. Use when user says "hreflang", "i18n SEO", "international SEO", "multi-language", "multi-region"…