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 headline-craftgit 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/headline-craft)<a href="https://agentmods.dev/skills/shimo4228/claude-harness/headline-craft"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/shimo4228/claude-harness/headline-craft/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/headline-craft"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/shimo4228/claude-harness/headline-craft.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 | $0.00132 | $0.02383 |
| Opus 5 | $0.00066 | $0.01192 |
| Sonnet 5 | $0.00026 | $0.00477 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00238 |
Grade A, and why
headline-craft 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 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.
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 — 78 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Headline Craft — 開かせる一行を作る
読者は本文を読む前にタイトルで開くかどうかを決める。このスキルは「何を書いてはいけないか」 （規範）でも「どれを採るか」（判定）でもなく、「どう候補を作るか」（生成）だけを担う。
役割分担（defer 宣言）:
- 誠実さ規約・AI slop 禁止リスト →
writing-ecosystem（~/MyAI_Lab/zenn-content常駐）の Title Conventions が正本。本スキルの全候補はあのフィルタを通ってから提示する - platform 文字数・記法 → 各 project の publication channel contract。実値はここに書かない
- 公開記事候補の点検 →
title-revieweragent（~/MyAI_Lab/zenn-content常駐）。本 skill 自身の候補を自己採点しない - topics / emoji → platform を所有する project-local skill
実証知見（技法の根拠）
- ポジティブな飾り言葉は CTR を下げる: Upworthy の約 10.5 万 headline 変種の分析（Robertson et al. 2023, Nature Human Behaviour）で、ポジティブ語の追加は消費率を下げた。「素晴らしい」「強力な」系の形容は削るのが正しい。同研究はネガティブ語による CTR 上昇も示したが、恐怖・怒り駆動は Title Conventions が禁じる。
- 好奇心ギャップは情報の欠落: Loewenstein の information gap 理論。知っていることと知りたいことの差が開かせる。ただし本文が必ずギャップを埋めること — 埋めない好奇心ギャップがクリックベイトの定義
- 日本語圏の参考値: Qiita 全記事分析でバズ記事はタイトル 20–36 字に集中。各 platform の上限より短い方に最適帯がある
- トピック中心 → 結果駆動への進化: タイトルは戦いの 90%。詩的タイトル（意味不明で素通り）と教科書調（「〜の分析」= 宿題感）が二大失敗形。具体的数値・明示的な価値・人間の声の 3 点が指を止める（Kaguura 2026, 90 日で 20,585 購読者の実践知）
- タイトル A/B テストは読者関心の学習装置: Substack はタイトル A/B テストを機構として持つ。目的は釣りの最適化ではなく「読者が実際に何に関心があるか」を学ぶこと（明快な解決型 vs 興味深いパラドックス型、等）
技法カタログ
各技法に「適用条件」を付す。条件を満たさない技法は候補に使わない。
| 技法 | 型 | 適用条件 |
|---|---|---|
| 具体性 | 固有名詞・数値・状況を入れる（「LLM で」→「Claude Code の hooks で」） | 常時。迷ったらまずこれ |
| 結果駆動 | トピック名でなく読者が得る結果を言う（「Newsletter 成長モデルの分析」→「1,000 本を分析してわかった、登録が増える 3 つのレイアウト」） | 本文が実際にその結果を提供する |
| ベネフィット前置 | 読後に読者が得るものを先頭側に（「〜する方法」より「〜できるようになる」の中身を言う） | 本文が実際にそれを提供する |
| 誠実な好奇心ギャップ | 結論の手前まで言う（「試したら意外な結果になった」ではなく「試したら X だけが失敗した」） | 本文がギャップを完全に埋める |
| 対比・転換 | Before/After、期待と実際（「A だと思っていたが B だった」） | 実体験・実測が本文にある |
| 数字は証拠として | 実測値・件数を事実として使う（「32,487 件の A/B テストが示す〜」） | 数字が主役化しない（禁止の実値は writing-ecosystem Title Conventions） |
| 自分ごと化 | 読者の状況を主語に（「毎回忘れる人のための〜」） | ターゲット読者が実在し、本文がその人に応える |
| 問いの形 | why / how の知的関心（「なぜ X は Y になるのか」） | 本文が答えを出す。煽り疑問（「まだ X してるの?」）は禁止 |
削る技法（追加ではなく除去）: ポジティブ形容詞（素晴らしい・強力な・完全な）、ヘッジ（〜について・〜の話・〜メモ）、冗長な前置き、em dash（——）による 2 文連結。削った字数を具体性に回す。
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 fa64139d379e
- 9d ago First seen · 78 lines · 132 tokens per session scan A a88d14791252
headline-craft is a skill published in the GitHub repository shimo4228/claude-harness (2 stars, last pushed 3d ago), licensed MIT. It adds 132 tokens to every session and 2,383 once invoked, about $0.0007 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.
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