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 radif-ru/ai-multi-agent-system --skill humanizergit clone --depth 1 https://github.com/radif-ru/ai-multi-agent-systemWrote 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/radif-ru/ai-multi-agent-system/humanizer)<a href="https://agentmods.dev/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/humanizer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/humanizer.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00000 | $0.00739 |
| Opus 5 | $0.00000 | $0.00369 |
| Sonnet 5 | $0.00000 | $0.00148 |
| Haiku 4.5 | $0.00000 | $0.00074 |
Grade A, and why
humanizer 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 7d 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 — 50 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Description: Редактура русского текста: убирает машинный тон, канцелярит, слова-паразиты; делает текст живым и естественным.
Skill: humanizer
Когда использовать
- Пользователь просит «сделай текст живее», «перепиши естественно», «человечнее», «убери машинный тон».
- Редактура черновика письма, поста, статьи — текст написан формально или робко, нужен живой русский.
- Пользователь присылает свой текст и просит «причесать».
Не использовать, если:
- Пользователь просит перевести на другой язык — это не редактура.
- Текст уже живой и разговорный — правки не нужны.
- Нужна строгая официальная редактура (договоры, приказы) — формальный тон уместен.
Алгоритм
- Прочитай текст целиком, определи тон и цель.
- Найди признаки машинного/канцелярского текста (см. чек-лист ниже).
- Убери или замени каждый найденный признак, сохраняя смысл и факты.
- Варьируй длину предложений: чередуй короткие и длинные.
- Проверь, что не появились новые факты, которых не было в исходнике.
- Верни переработанный текст в
final_answer.
Чек-лист признаков машинного текста
- Канцелярит: «в данном документе», «настоящим уведомляем», «в соответствии с», «осуществляет», «производит».
- Слова-паразиты: «таким образом», «следует отметить», «необходимо подчеркнуть», «в целом», «определённый».
- «Правило трёх»: перечисление ровно по три пункта в каждом абзаце — механический ритм.
- Пустые обобщения: «различные аспекты», «широкий спектр», «комплексный подход» — без конкретики.
- Рекламный тон: «уникальный», «инновационный», «передовой» — без доказательств.
- Шаблонные концовки: «Таким образом, мы видим, что…», «Подводя итог, можно сказать…».
- Лишнее форматирование: тире перед каждым списком, жирный шрифт на каждом втором слове.
- Кавычки: прямые
""или''вместо «ёлочек» в русском тексте.
Пример
Было:
Следует отметить, что в данном документе рассматриваются различные аспекты инновационного подхода к решению задачи. Необходимо подчеркнуть, что данный подход осуществляет комплексную обработку данных. Таким образом, мы видим, что предложенное решение является оптимальным.
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.
- 7d ago First seen · 50 lines · 0 tokens per session scan A 10340db0f853
humanizer is a skill published in the GitHub repository radif-ru/ai-multi-agent-system (6 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It costs nothing until one of its globs matches a file; then it loads 739 tokens. 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.
Other skills, from other repositories
shogun-readme-sync
A skill that compares an English README with its Japanese counterpart and brings them back into alignment. A README is the project document that explains what the software is and how to use it.
ai-portable-setup
Erstellt einen portablen KI-Arbeitsbereich auf einem USB-Stick oder beliebigen Laufwerk. RAG-Pipeline mit lokalen LLM-Modellen (Ollama), Vektordatenbank (ChromaDB) und vorkonfigurierten Prompts.
skill-creator
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
ai-image-color-cycling
Generate an AI image, quantize it to a 256-color indexed palette, and produce BOTH a self-contained HTML artifact AND a perfect-loop animated GIF that bring the image to life via classic 1990s palette cycling — the trick where rotating palette entries makes water flow, fire flicker, and stars twinkle without ever…
algorithmic-art
Creating algorithmic art using p5.js with seeded randomness and interactive parameter exploration. Use this when users request creating art using code, generative art, algorithmic art, flow fields, or particle systems. Create original algorithmic art rather than copying existing artists' work to avoid copyright…
docx
Use this skill whenever the user wants to create, read, edit, or manipulate Word documents (.docx files). Triggers include: any mention of 'Word doc', 'word document', '.docx', or requests to produce professional documents with formatting like tables of contents, headings, page numbers, or letterheads. Also use when…