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 shimo4228/claude-harness --skill collect-contextgit clone --depth 1 https://github.com/shimo4228/claude-harnessWrote 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/shimo4228/claude-harness/collect-context)<a href="https://agentmods.dev/skills/shimo4228/claude-harness/collect-context"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/shimo4228/claude-harness/collect-context/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/shimo4228/claude-harness/collect-context"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/shimo4228/claude-harness/collect-context.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 | $0.00233 | $0.04019 |
| Opus 5 | $0.00117 | $0.02010 |
| Sonnet 5 | $0.00047 | $0.00804 |
| Haiku 4.5 | $0.00023 | $0.00402 |
Grade B, and why
collect-context scanned grade B with 1 finding 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 3d 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.
Reads agent configuration directoriesmediumAgent snooping
.claude/, .codex/, .gemini/ hold keys, settings and other credentials a mod has no legitimate need for.
find ~/.codex/sessions -name 'rollout-*.jsonl' How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 270 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
/collect-context — 記事コンテキスト収集
現在のセッション + 関連する過去セッションログ + プロジェクト知識から、記事執筆に必要な 証拠を一箇所に集約する。
責務宣言（このスキルは何をしないか）
collect-context は証拠を集めるだけ。 テーマ・方向性・タイトル・構成・読者想定・
差別化戦略は決めない。誰が正本かは受け側 repo の rules のチャンネル表を引く
（執筆 orchestrator は writing-ecosystem — ~/MyAI_Lab/zenn-content 常駐）。
特定 project の skill 名をここに列挙しない。
- 出力に収集者の推薦・提案・方向性メモを書かない
- 受け側 repo の既存記事を探索・目録化しない
- セッション中にユーザーが下した判断は例外 — 「発生した事実」としてソース付きで 判断記録に残す（受け側は再判断してよい、と台帳側に明記する）
テーマ引数は収集スコープ（何を集めるかの範囲指定）であって、記事のテーマではない
Usage
/collect-context [収集スコープ] [--out <path>]
収集スコープ: 収集対象の範囲・キーワード（省略時はセッション内容から自動推定）--out <path>: 出力先パス（省略時は呼び出し元 repo のdrafts/にarticle-context_<slug>_<date>.mdで自動命名。 置き場所の規約は各 project の overlay が持つ — global な本 skill が特定 repo の絶対パスを既定にしない）- 同じ会話で
session-theme-miningの Selected Theme Packet が渡された場合、packet のcollection_scopeを収集スコープ、sourcesを必須確認対象として受け取る。packet 自体は 証拠にせず、著者がその問いを選んだ事実だけを本セッションの判断記録に残す
Source Provenance（全 Phase 共通の規律）
収集する全項目にソースを明記する。ソース無しの項目を出力しない。
ソース表記の形式（いずれか）:
| 出元 | 表記例 |
|---|---|
| コード・ドキュメント | src/core/llm.py:49, docs/adr/0066-....md |
| コミット | abc1234 (repo 名も、対象 repo 外なら) |
| Claude セッションログ | ~/.claude/projects/<slug>/<session-id>.jsonl + 時刻 |
| Codex セッションログ | ~/.codex/sessions/<YYYY>/<MM>/<DD>/rollout-<id>.jsonl + 時刻 |
| 本セッションの会話 | 会話（本セッション <session-id 先頭8桁>, YYYY-MM-DD） |
| 計測コマンド出力 | 実行したコマンドそのもの + 実行日 |
| 外部 | URL |
Evidence tier を区別する:
- 一次 — コード・ADR・コミット・セッションログ・計測コマンド出力・外部一次文献。そのまま記事に書ける
- 要検証 — 会話・記憶・要約由来でまだ一次ソースに当たっていないもの。
⚠ 未検証を必ず付けて出力し、執筆前に一次ソースで確認するか「推測」と明示して書く
数値の再計測規律: Before/After 等の数値は「どのコマンドで・いつ計測したか」を併記する。既存ドキュメントからの引き写しは禁止（docs は drift する。live コマンド出力が正）。再計測できない過去の数値は出典のセッションログ/コミットを指す。
Process
Phase 1: 現在のセッションから収集
現在の会話を分析し、以下を抽出する（各項目にソースを付す）:
- やったこと — 実行した操作・コマンドの時系列リスト
- Before/After データ — 定量的な変化（数値、件数）+ 計測方法
- コード・コマンド例 — 実行した CLI コマンド、作成したスクリプト（抜粋 +
path:line） - 技術的発見 — 予想外の挙動、ハマりポイント、ワークアラウンド
- 判断記録 — セッション中に下された判断（ユーザー発言・外部レビューの verdict・ 確定した方針変更）を時系列で。判断の内容を記録するのであって、判断を下すのではない
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.
- 3d ago Changed d0e89299206d
- 8d ago First seen · 270 lines · 233 tokens per session scan B c4537a24e111
collect-context is a skill published in the GitHub repository shimo4228/claude-harness (2 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 233 tokens to every session and 4,019 once invoked, about $0.0012 per session on Opus 5. A static security scan graded it B with 1 finding (reads agent configuration directories). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
agent-adoption-triage
Five-question triage for routing AI work to the right architecture — script, algorithmic search, LLM workflow, or autonomous agentic loop — before any agent is built. Use when someone says "let's build an agent for X", when deciding whether a use case actually needs an autonomous agent, when reviewing an agent…
job-description-skill
A job-description analysis skill that turns a vacancy listing and a candidate’s background into an HTML report about fit, gaps, interview topics, and application strategy.
offer-compare-skill
A decision assistant for comparing two or more job offers across pay, growth, company strength, team risk, promotion, AI exposure, and lifestyle. Total compensation means the combined value of salary, bonuses, shares, and sign-on payments.
offer-toolkit-skill
A set of job-search tools covering the path from finding a vacancy to accepting an offer. It includes separate tools for job searches, job-description analysis, tailored resumes, behavioral interviews, offer comparisons, and salary negotiation.
bq-skill
A coaching workflow for building a reusable library of truthful stories for behavioral job interviews. It uses structures such as STAR—Situation, Task, Action, Result—and can connect stories to a job description and résumé.
linkedin-job-search-skill
A job-search assistant that uses a sample job description and your resume to find and rank similar public LinkedIn Jobs listings. LinkedIn Jobs is LinkedIn’s section for advertised employment positions.