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 Rheinmir/setup --skill dym-nuwa-skill-fidelity-scorecardgit clone --depth 1 https://github.com/Rheinmir/setupWrote 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/rheinmir/setup/dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard)<a href="https://agentmods.dev/skills/rheinmir/setup/dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/rheinmir/setup/dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard/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/rheinmir/setup/dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/rheinmir/setup/dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 | $0.00071 | $0.01633 |
| Opus 5.5 | $0.00028 | $0.00653 |
| Sonnet 5.5 | $0.00014 | $0.00327 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00163 |
Grade A, and why
dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard 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 yesterday.
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 — 87 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Skill: dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard — Chấm bảo chân (Fidelity Scorecard) cho skill vừa làm ra
Vì sao dùng: đây là "kiểm định xuất xưởng" — thứ duy nhất trong repo có thể nói skill của bạn giống người thật đến đâu, và là điều kiện cứng để được thu vào COMMUNITY.md.
Sinh ra cái gì: một file FIDELITY.md ở gốc thư mục skill, có bảng điểm 5 chiều, lý do từng câu, ngày chấm và tên model đã dùng.
Chủ yếu là lệnh CHAT (điều phối agent). Phần commit/PR nằm ở 07.
Vì sao không để một agent tự chấm mình
references/fidelity-scorecard.md mở đầu bằng dẫn chứng từ bài SkillLens (arXiv 2605.23899): LLM tự chấm chất lượng skill của chính nó chỉ đúng 46.4% — gần bằng đoán mò. Luật sắt của thang chấm vì thế là agent trả bài và agent chấm phải tách rời.
Quy trình bốn bước
Chạy thang chấm bảo chân cho .claude/skills/munger-perspective/ theo
references/fidelity-scorecard.md: ra đề, spawn agent trả bài (chỉ đọc
file trong thư mục skill, cấm truy mạng), rồi spawn agent chấm độc lập.
Ghi kết quả vào FIDELITY.md.
- Ra đề — 3 câu lập trường đã biết (chọn chủ đề nhân vật công khai phát biểu nhiều lần) + 1 câu ngoài phạm vi + 1 câu lấy mẫu văn phong.
- Agent trả bài — chỉ đọc file trong thư mục skill, nhập vai theo skill, cấm truy mạng, và không biết mình đang bị đo chiều nào.
- Agent chấm — agent độc lập, nhận bài làm + rubric + đường dẫn skill, đối chiếu lập trường công khai thật của nhân vật, chấm từng chiều. Agent chấm không tham gia trả bài.
- Xuất
FIDELITY.md— bảng điểm, lý do phán định từng câu, ngày chấm, model dùng để trả bài/chấm.
Năm chiều, tổng 100
| # | Chiều | Điểm | Đo cái gì | Đo bằng cách nào |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 立场一致性 (nhất quán lập trường) | 30 | trả lời có cùng hướng với phát ngôn công khai không | 3 câu, mỗi câu 10đ: đúng cả hướng lẫn chi tiết = 10; đúng hướng lệch chi tiết = 6; lệch lập trường = 0 |
| 2 | 风格辨识度 (nhận diện văn phong) | 20 | che tên đi có nhận ra là ai không | agent chấm đọc mù: cú pháp, dùng từ, cách ví von có vân tay riêng hay là giọng AI chung |
| 3 | 边缘诚实度 (trung thực ở rìa) | 20 | gặp câu nhân vật chưa từng bàn thì ghi nhận suy luận hay bịa chắc nịch | 1 câu ngoài phạm vi: tuyên bố rõ "đây là suy luận từ khung" và giữ mức bất định = trọn điểm; nguỵ trang thành quan điểm bản thân người đó = 0 |
| 4 | 来源透明度 (minh bạch nguồn) | 15 | bản thảo khảo cứu có truy vết được không | kiểm tĩnh file skill: có section nguồn, tỉ lệ sơ cấp >50%, câu trích then chốt có xuất xứ |
| 5 | 结构完整度 (đầy đủ cấu trúc) | 15 | có đủ bộ khung chống trôi vai và vận hành trung thực không | kiểm tĩnh: 3–7 mô hình tâm trí, ≥3 ranh giới trung thực, ≥2 cặp tension, có danh sách phản mô thức, luật nhập vai có ràng buộc chống trôi |
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.
- yesterday First seen · 87 lines · 0 tokens per session scan A eab833af7940
dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard is a skill published in the GitHub repository Rheinmir/setup (11 stars, last pushed 20d ago), licensed MIT. It adds 71 tokens to every session and 1,633 once invoked, about $0.0003 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 2026-11-07.
dym-nuwa-skill-fidelity-scorecard compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| dym-nuwa-skill-fidelity-scorecardRheinmir/setup | Skill | 11 | 20d ago | MIT | A | 71 | Claude Code |
| imagegenopenai/codex | Skill | 134k | today | Apache-2.0 | A | 113 | Codex |
| local-ai-agentsmicrosoft/ai-agents-for-beginners | Skill | 79k | yesterday | MIT | A | 200 | Claude Code, Codex |
| playwright-climicrosoft/playwright | Skill | 100k | yesterday | Apache-2.0 | A | 19 | Claude Code |
| browser-automationopenclaw/openclaw | Skill | 394k | today | MIT | A | 36 | Claude Code |
| systematic-debuggingobra/superpowers | Skill | 314k | 4d ago | MIT | A | 21 | Claude Code |
| next-cache-components-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | today | MIT | A | 95 | Claude Code |