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 content-newslettergit 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/content-newsletter)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/content-newsletter"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/content-newsletter/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/content-newsletter"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/content-newsletter.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 | $0.00192 | $0.02634 |
| Opus 5 | $0.00096 | $0.01317 |
| Sonnet 5 | $0.00038 | $0.00527 |
| Haiku 4.5 | $0.00019 | $0.00263 |
Grade A, and why
content-newsletter 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 8d 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 — 211 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
뉴스레터 (Newsletter)
개요
이메일 뉴스레터를 기획하고 작성합니다. 뉴스레터 기획부터 발행까지 전 과정, 구독자 확보 전략, 오픈율·클릭률 최적화, 위클리·먼슬리 콘텐츠 캘린더 연동까지 종합적인 뉴스레터 서비스를 제공합니다.
트리거 키워드
뉴스레터, 이메일 뉴스레터, 구독자, 뉴스레터 발행, 위클리, 먼슬리, 콘텐츠 구독
실전 뉴스레터 패턴 (한국 시장)
1. 오픈율 30%+ 제목 패턴
| 패턴 | 예시 | 오픈율 |
|---|---|---|
| 숫자 + 혜택 | "이번 주 읽어야 할 AI 뉴스 3" | ★★★ |
| 호기심 갭 | "넷플릭스가 OO를 포기한 이유" | ★★★★ |
| 개인화 | "[이름]님이 놓친 ~" | ★★★ |
| 시간 제한 | "오늘 자정 마감, ~ 신청을 안 하셨다면 지금" | ★★★★ |
| 질문형 | "왜 ~는 ~할까?" | ★★★ |
| 역설·반전 | "성공하지 마세요" | ★★★★ |
| 트렌드 차용 | "2026 OO 결산" | ★★★ |
40자 이내 + 이모지 1개 이하 + 첫 단어에 핵심.
2. 뉴스레터 본문 4 구조 (Hook → Story → Insight → CTA)
[Hook] 1~2 문장 — 시선 끌기 (질문·통계·역설)
[Story] 5~10 문단 — 본문 (한 인사이트 = 한 단락)
[Insight] 1~2 문단 — 독자 적용 가능한 한 줄 결론
[CTA] 1 행동 — 구체적 다음 단계 (1개만)
3. 발행 주기 매트릭스
| 주기 | 적정 분량 | 적합 컨셉 |
|---|---|---|
| 주간 (월 4회) | 800-1500자 | 트렌드·뉴스 큐레이션 |
| 격주 (월 2회) | 1500-3000자 | 깊이 있는 분석 |
| 월간 (월 1회) | 3000-5000자 | 종합 리포트·시즌 가이드 |
| 일간 (주 5회) | 500자 이내 | 짧은 인사이트·팁 |
같은 주기 1년 유지가 가장 큰 성장 요인.
4. 구독자 페르소나 매핑
뉴스레터는 1명에게 1:1 편지처럼 — 페르소나 1명 명확히.
persona:
name: "30대 후반 마케팅 매니저"
job: "B2B SaaS 회사 마케팅 팀장"
pain: "데이터 분석 시간 부족·트렌드 따라가기 어려움"
habit: "주간 출퇴근길 10분 읽기"
preference: "실전 적용 가능한 1~2 인사이트"
페르소나 1명 → 모든 콘텐츠 결정 (제목·분량·톤·발행 시간).
5. 구독자 증가 5 채널
- 기존 채널 크로스 프로모션 — 블로그·SNS에 가입 폼
- 추천 시스템 — "친구에게 추천 시 ~"
- 랜딩 페이지 강력화 — 가입 후 첫 이메일 미리보기
- 콘텐츠 부분 공개 — 풀버전 가입자 전용
- 콜라보 — 유사 뉴스레터 상호 추천 (1만 구독 이상부터 가능)
워크플로우
1단계: 뉴스레터 목적 파악
- 목적: 브랜드 인지 / 리드 육성 / 고객 관계 / 수익화
- 발송 주기: 주간 / 격주 / 월간
- 타겟 독자: 직군, 관심사, 구독 동기
2단계: 뉴스레터 구조 설계
[제목 (Subject Line)]
- 문자 수: 40자 이내 (모바일 잘림 방지)
- 이모지: 1개 이내 (너무 많으면 스팸 처리)
- 개인화: "[이름]님," 접두어 (오픈율 +20%)
- 공식: [숫자/질문/혜택] + [키워드]
예: "이번 주 읽어야 할 AI 뉴스 3가지"
[프리헤더 (Preview Text)]
- 40~100자 이내 (제목 보완 설명)
[본문 구조]
① 인트로 (3~5문장): 이번 호 핵심 메시지
② 메인 콘텐츠 (1~3개 섹션):
- 큐레이션: 업계 뉴스 + 편집자 코멘트
- 인사이트: 독자가 얻을 수 있는 핵심 관점
- 실용 정보: 도구, 팁, 체크리스트
③ CTA (1개만): 명확한 다음 행동 유도
④ 마무리: 다음 호 예고 + 구독 유지 동기
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.
- 8d ago First seen · 211 lines · 192 tokens per session scan A 7c3309b34da5
content-newsletter is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (300 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 192 tokens to every session and 2,634 once invoked, about $0.0010 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 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
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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…
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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…
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Mine high-value prospects from CRM pipeline stages (Lost, No Show, Churned, Stalled) by cross-referencing records with LinkedIn company data and comms history. Connects to any CRM, pulls records from target stages, filters out personal email domains, finds company LinkedIn pages via web research, bulk-scrapes company…
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"…