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 agentmods add skills/shimo4228/claude-harness/x-draftnpx skills add shimo4228/claude-harness --skill x-draftgit 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/x-draft)<a href="https://agentmods.dev/skills/shimo4228/claude-harness/x-draft"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/shimo4228/claude-harness/x-draft.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 | $0.00271 | $0.02019 |
| Opus 5 | $0.00135 | $0.01009 |
| Sonnet 5 | $0.00054 | $0.00404 |
| Haiku 4.5 | $0.00027 | $0.00202 |
Grade A, and why
x-draft 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 5d 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 — 92 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
x-draft — リサーチレポートの X 投稿下書き
daily-research のレポート 1 本から、X (プレミアムの長文投稿) 用の日本語下書き 1 本を作る。 成功基準は摩擦: ユーザーが「投稿したい」と思ってから、コピペ可能な品質の下書きが 数分で手に入ること。投稿本数のノルマ・エンゲージメント目標は置かない。
境界 (なぜ下書きまでなのか)
- 投稿は必ず人間が行う。X への自動投稿・API 投稿・ブラウザ自動化は本 skill の
範囲外（外部プラットフォームへの無人書き込みは
rules/common/debugging.md） - 通知・承認リクエストも作らない。下書きはこの会話に出力して終わり
- スレッド形式は作らない。手動コピペと相性が悪い。長文 1 ポストに収める
手順
1. レポートを解決する
対象は daily-research の解説レポート ({date}_{track}_{slug}.md)。置き場所は
daily-research repo の config.toml (vault_path + output_dir) から解決する。
config が読めない環境では auto-memory の vault パスを使う。
- ユーザーが日付・track・ファイル名のどれかで指定していればそれを開く
- 指定が曖昧なら、最新日のレポート一覧 (ファイル名だけ) を見せて選んでもらう
- レポートは read-only。vault 側のファイルは編集しない
2. 事故ゲート (軽量・スキップ不可)
下書きを書く前に:
- 一次ソース再確認: 下書きの主要主張を支えるソース URL (レポート末尾「ソース」節 から 1〜3 件) を WebFetch で再取得し、レポートの要約が一次ソースの内容と一致するか 確認する。歪みを見つけたら、その主張は下書きに使わず、ユーザーに歪みの内容を報告する
- 陳腐化チェック: レポートの日付が今日から 3 日以上前なら、主要主張が置き換わって いないかを WebSearch で 1 回確認する (LLM 界隈は 1 週間スケールで陳腐化する)。 置き換わりを見つけたら下書きに反映するか、投稿自体を見送る選択肢を提示する
- ゲートの結果 (確認したソース、鮮度判定) を下書きと一緒に 1〜2 行で報告する
3. 下書きを書く
X 読者向けに書き直す。レポートの転記・要約切り貼りは禁止 — レポートは repo 文脈を 持つ読者向けの解説であり、X のタイムラインで初見の読者が読むものとは別物。
構成規律:
- 日本語・長文 1 ポスト (プレミアムの長文上限内。目安 500〜2,000 字)
- 1 行目がすべて: タイムラインでは 1 行目しか見えない。結論か意外性のある事実で
始める。前置き (「今朝のリサーチで面白い発見が」等) は書かない。1 行目に迷ったら
skill:
headline-craftの技法カタログを使う - 本文: 前提知識ゼロの読者が 1 ポストで理解できる自己完結の解説。レポートの 記述規律 (冒頭結論・背景解説) を X の長さに再圧縮する
- as-of 日付: 主要な事実に「2026-08-07 時点」等を 1 箇所以上明記する。鮮度の 限定は誠実さであり、後日読まれたときの誤情報化を防ぐ
- 末尾に一次ソース URL 1〜3 件: ステップ 2 で再確認済みのものだけ
- ハッシュタグは付けない (研究発信のトーンに合わない)。付けたい場合はユーザーが足す
文体規律 (正本は各 skill — 複製しない):
- ユーザーの普段の X の口語に合わせる: 下書きは skill の既定文体ではなくユーザーの
voice で書く。まず
references/voice.mdを読む — 確定済みの voice プロファイル (見本の場所・特徴・却下された register) がそこにある。無い環境では、ユーザーの 過去ポストやブログを 1〜2 本読んで register を写し取るか、ユーザーに 1 回聞く。 記事の文体と SNS の文体は別物として扱う - AI slop 禁止リスト・Craft 規約 → skill:
writing-ecosystem（~/MyAI_Lab/zenn-content常駐）。Voice は defer しない（意図的分岐。 正本側の Related に登録済み） - 脱 AI-tell → skill:
public-commentの改稿規律を公開ポストにも適用する
What ships with it
2 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
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.
- 5d ago First seen · 92 lines · 271 tokens per session scan A a82392a704d1
x-draft is a skill published in the GitHub repository shimo4228/claude-harness (2 stars, last pushed 3d ago), licensed MIT. It adds 271 tokens to every session and 2,019 once invoked, about $0.0014 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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