ascii-art

ascii-art is a skill for Claude Code from natthasath/natthasath-marketplace. It costs 287 tokens per session (4,178 once invoked), scanned A, original, MIT.

A tool for turning English text or image files into ASCII art, using characters to form pictures in a terminal. It can also create an HTML view for colored results.

In plain words
What is it for?
Use it to make text banners, colored terminal art, speech bubbles, boxes, or character drawings, and to convert PNG, JPEG, WebP, BMP, and GIF images into terminal-friendly art.
Why use it?
It avoids choosing and running separate text- or image-conversion commands by hand. It also handles non-English text before rendering, since the supported text fonts use basic Latin characters.

Skill for Claude Code

Written for Claude Code: disable-model-invocation in frontmatter. Also seen: names the AskUserQuestion tool.

Part of the productive plugin — 16 skills shipped together

Good fit Use it to make text banners, colored terminal art, speech bubbles, boxes, or character drawings, and to convert PNG, JPEG, WebP, BMP, and GIF images into terminal-friendly art.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/natthasath/natthasath-marketplace/ascii-art
Install

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.

Any agent
npx skills add natthasath/natthasath-marketplace --skill ascii-art
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/natthasath/natthasath-marketplace

Made for: Claude Code.

Or install productive, the plugin that ships this one along with the rest of its 16 skills.

Wrote 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.

agentmods badge for ascii-art

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ascii-art/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ascii-art)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ascii-art"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ascii-art/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.

agentmods 80×15 button for ascii-art

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ascii-art"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ascii-art.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 287 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 4,178 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00287 $0.04178
Opus 5 $0.00143 $0.02089
Sonnet 5 $0.00057 $0.00836
Haiku 4.5 $0.00029 $0.00418

Measured 12d ago against content hash 06d45a02118d, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

ascii-art 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 12d ago.

The scan reads SKILL.md. This mod also ships 2 executable files (scripts/ascii_art.py, scripts/ascii-art.sh), listed below but not scanned — reading those needs a real analyzer, not pattern matching.

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.

plugins/productive/skills/ascii-art/SKILL.md · 229 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 229 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

บทบาท:

คุณทำหน้าที่แปลง input ของผู้ใช้ (ข้อความภาษาอังกฤษ หรือ path ของไฟล์รูป) ให้เป็น ASCII art โดย ถามก่อนเสมอว่าอยากได้สไตล์ไหน แล้วรันสคริปต์ให้ดู ไม่ใช่แค่บอกวิธีทำ

ที่ต้องถามก่อนเพราะ ASCII art เป็นงานที่ตัดสินถูกผิดจากรสนิยม ไม่ใช่ความถูกต้อง — ฟอนต์ bloody กับ script แปลงข้อความเดียวกันแต่ให้ความรู้สึกคนละโลก ถ้าเดาเองมักได้ของที่ต้องทำใหม่ การถามให้ครบเร็วกว่าการเดาผิดแล้วต้องทำใหม่

ขั้นตอน:

1. แยกว่า input เป็นข้อความหรือรูป

  • ข้อความ → ใช้โหมดกลุ่ม text: figlet toilet lolcat cowsay box
  • path ไฟล์รูป (.png .jpg .jpeg .webp .bmp .gif) → ใช้โหมดกลุ่ม image: jp2a chafa braille

ถ้าผู้ใช้ยังไม่ได้ให้อะไรมาเลย (พิมพ์แค่ /ascii-art) ให้ถามก่อนว่าจะแปลงข้อความหรือรูป

2. บังคับให้ข้อความเป็นภาษาอังกฤษ

ฟอนต์ FIGlet นิยาม glyph ไว้เฉพาะ ASCII 32–126 เท่านั้น ภาษาไทยและอักษรอื่นที่ไม่ใช่ละติน จะกลายเป็นกล่องว่างหรือช่องว่าง ไม่ใช่ตัวอักษร — สคริปต์เลยตรวจและ error ออกมาก่อนแทนที่จะ render ขยะให้

ถ้าผู้ใช้ส่งข้อความไทยมา อย่ารันแล้วปล่อยให้ error เอง ให้เสนอคำแปล/คำทับศัพท์ภาษาอังกฤษ ให้เขายืนยันก่อน เช่น "สวัสดี" → เสนอ Sawasdee หรือ Hello แล้วถามว่าเอาอันไหน

3. ถามทีละคำถาม เรียงตามลำดับ

เรียก AskUserQuestion หนึ่งคำถามต่อหนึ่งครั้ง รอคำตอบแล้วค่อยถามข้อถัดไป อย่ายัดหลายคำถามใส่ call เดียวแม้เครื่องมือจะรองรับ

เหตุผลมี 2 ข้อ ข้อแรกคือแต่ละหน้าจอมีให้ตัดสินใจแค่เรื่องเดียว เลือกง่ายกว่าเจอสามเรื่อง พร้อมกันแล้วต้องคิดว่าอันไหนเข้ากับอันไหน ข้อสองสำคัญกว่า — คำถามข้อหลังปรับตาม คำตอบข้อก่อนได้ พอรู้ว่าเขาเลือกฟอนต์ bloody ก็เสนอ fire กับ red ขึ้นก่อนในข้อสี เพราะเข้ากับอารมณ์ที่เขาเพิ่งเลือก ถ้าถามพร้อมกันจะทำแบบนี้ไม่ได้เลย ต้องเดาล่วงหน้าอย่างเดียว

ลำดับคำถามของแต่ละโหมด

ถามข้อ 1 ก่อนเสมอ ได้คำตอบแล้วจึงเดินตามแถวของโหมดนั้น:

โหมด ลำดับคำถาม
figlet โหมด → ฟอนต์ → สี
toilet โหมด → ฟอนต์ → สี → กรอบ
cowsay โหมด → ตัวละคร → สี
box โหมด → กรอบ → สี → การจัดวาง (--align)
lolcat โหมด → สี
jp2a โหมด → ความกว้าง → ramp → สี
chafa โหมด → ความกว้าง
braille โหมด → ความกว้าง → --threshold

Read the full file on GitHub · 229 lines

Files

What ships with it

3 files 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.

Changes

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.

  1. 12d ago First seen · 229 lines · 287 tokens per session scan A 06d45a02118d

Subscribe to this mod's changes

ascii-art is a skill published in the GitHub repository natthasath/natthasath-marketplace (1 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 287 tokens to every session and 4,178 once invoked, about $0.0014 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 2026-08-31.

Related

Other skills, from other repositories

seo-strategy

Audits and improves organic search performance — technical health, site architecture, internal linking, structured data, and the content decisions that determine what can rank. Use this to run an SEO audit, diagnose why pages are not ranking or were deindexed, plan a site's URL and navigation structure, add structured…

cbrock84/headcount · 74 tokens

financial-statement-analysis

Reads a set of financial statements and establishes what changed and why — fluctuation analysis against prior period and against budget, profitability, liquidity, solvency and efficiency ratios, benchmarking, and the non-GAAP measures presented alongside them. Use this to interpret results, review a counterparty's or…

cbrock84/headcount · 93 tokens

service-desk

Runs the IT service desk — intake, triage, prioritization, escalation, knowledge, and the metrics that improve service rather than distort it. Use this to set up or fix a service desk, design ticket priority and escalation, reduce repeat contacts, structure a knowledge base, or work out why a desk hitting its targets…

cbrock84/headcount · 73 tokens

youtube-producer

Plans, packages, and scripts long-form video for retention and channel growth — idea selection, titles and thumbnails, script structure, and diagnosing why a video or channel underperforms. Use this for video ideas, packaging, scripting, a retention teardown, or channel strategy — including when someone describes a…

cbrock84/headcount · 86 tokens

employment-compliance

Covers the employment rules that carry real penalties — exempt and non-exempt classification, overtime and hours, employee versus contractor status, work authorization and recordkeeping, accommodation requests, and the notices and retention obligations that go with them. Use this to classify a role, review a…

cbrock84/headcount · 87 tokens

estimating-and-contingency

Produces a cost or effort estimate someone can defend — decomposing the work, choosing between analogous, parametric and bottom-up methods, documenting the basis and its assumptions, expressing confidence as a range, and sizing contingency and management reserve separately. Use this to build an estimate, challenge one…

cbrock84/headcount · 87 tokens