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 S-Nakamur-a/conductor --skill write-tourgit clone --depth 1 https://github.com/S-Nakamur-a/conductorWrote 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/s-nakamur-a/conductor/write-tour)<a href="https://agentmods.dev/skills/s-nakamur-a/conductor/write-tour"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s-nakamur-a/conductor/write-tour/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/s-nakamur-a/conductor/write-tour"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s-nakamur-a/conductor/write-tour.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 | $0.00057 | $0.01436 |
| Opus 5.5 | $0.00023 | $0.00574 |
| Sonnet 5.5 | $0.00011 | $0.00287 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00144 |
Grade A, and why
write-tour 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 18d 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 — 99 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Write a tour
処理の流れの順に停留所を並べた台本を書き、<worktree>/.conductor/tour.json に保存する。
conductor の Explorer 下区画 (t) がそれを読み、カーソルを場所の行に合わせると右の
Viewer がその場所を開く。
$ARGUMENTS
何をツアーするか
引数で決める。どちらでも成果物の形は同じ。
- 引数なし — いまの差分 (
git diffの範囲) をレビューのために辿る。 - やることが書かれている — その実装計画として辿る。まだ無いコードの話は
narrationに日本語で書き、placesは「そこに手を入れる既存の場所」を指す。
並べる順
重要度順にしない。処理が流れる順に並べる。 入口から始めて、呼ぶ側 → 呼ばれる側 → 戻り先、と辿る。同じファイルに何度戻ってもよい。読む人が「で、次はどこに行くの」と 思わない並びが正解。
git log や変更行の多さで順番を決めてはいけない。実際にコードを読んで、制御が
どう流れるかで決める。
停留所の作り方
1つの停留所は「1つ分かること」。10個を超えたら分かることが多すぎるので割る。
title— その停留所で何が分かるかを一息で。20 字前後。narration— 最初の段落に、前の停留所からなぜここに来るのかを書く。「ここで決めた 行き先を、次はこの表から引く」のように、前との繋がりを一文で。番号だけ振られても 読む人は関連が分からない。次の段落になぜそうなっているか。何をしているかは コードが答えるので書かない。 段落の区切りは空行 (\n\n)。単独の改行は折り返しとして繋がれるので、字数で折らない (折り返しは conductor が区画の実幅で行う)。全部で 120 字くらいまで。places— 見せる場所。複数あるとカーソルの上下で切り替わるので、対で見たいもの (呼ぶ側と呼ばれる側、定義と使用箇所) を同じ停留所に入れる。
場所の書き方
{ "path": "crates/conductor-tui/src/route.rs", "start": 40, "end": 49 }
path— worktree ルートからの相対パス。start/end— 1 始まり、両端を含む。既定は囲んでいる関数まるごとにする。 2 行だけで足りるならそれでよいが、「この関数のどこにいるのか」が分からない狭さに しない。- 両方省くとファイル全体を指す。
side— 省略すると後像 ("new")。削除された行を指すときだけ"old"にし、start/endには削除前の行番号を書く。
行番号を推測で書かない。 書き終えたら、全ての start / end をファイルの行数と
機械的に照合し、照合した件数と範囲外の件数を報告する。目で確かめたと書くだけに
しない。conductor は存在しない行を指す場所に「その行は無い」と表示するので、作り話は
そのまま見える。
保存する形
<worktree>/.conductor/tour.json に書く。schema_version は 1。
{
"schema_version": 1,
"title": "キー入力の行き先",
"stops": [
{
"title": "キーの行き先を1か所で決める",
"narration": "分岐が散ると IME の未確定文字が外に漏れる。\n\n既定は consume。",
"places": [
{ "path": "crates/conductor-tui/src/route.rs", "start": 40, "end": 78 },
{ "path": "crates/conductor-core/src/keymap/context.rs", "start": 35, "end": 50 }
]
}
]
}
説明し残しは自分で申告しなくてよい
conductor 側が差分と突き合わせて、どの停留所も触れていない変更を末尾に 「誰も説明していない変更」として自動で連結する。だから漏らしたものを申告する必要は ないし、埋めるために薄い停留所を足す必要もない。
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.
- 18d ago Changed · +1 lines b33047d4c1e2
- 20d ago First seen · 98 lines · 57 tokens per session scan A 8094c8fb39db
write-tour is a skill published in the GitHub repository S-Nakamur-a/conductor (2 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 57 tokens to every session and 1,436 once invoked, about $0.0002 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 2026-09-30.
Other skills, from other repositories
code-simplifier
Use when user asks to simplify, clean up, or refactor recently modified code for readability, consistency, or maintainability without changing behavior, especially after implementation and before broader review.
codebase-design
Shared vocabulary for designing deep modules. Use when the user wants to design or improve a module's interface, find deepening opportunities, decide where a seam goes, make code more testable or AI-navigable, or when another skill needs the deep-module vocabulary.
improve-codebase-architecture
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
code-review
Review the changes since a fixed point (commit, branch, tag, or merge-base) along two axes — Standards (does the code follow this repo's documented coding standards?) and Spec (does the code match what the originating issue/spec asked for?). Runs both reviews in parallel sub-agents and reports them side by side. Use…
code-review
Architectural code review — coding standards, SOLID, testability, performance concerns.
tech-debt
Track, categorize and prioritize technical debt across the codebase — scans for debt indicators, maintains a register.