Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to tobyilee/book-writer. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/tobyilee/book-writer/main/.claude/skills/book-editing/SKILL.mdgit clone --depth 1 https://github.com/tobyilee/book-writerWrote 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/tobyilee/book-writer/book-editing)<a href="https://agentmods.dev/skills/tobyilee/book-writer/book-editing"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tobyilee/book-writer/book-editing/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/tobyilee/book-writer/book-editing"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tobyilee/book-writer/book-editing.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00069 | $0.02250 |
| Opus 5.5 | $0.00028 | $0.00900 |
| Sonnet 5.5 | $0.00014 | $0.00450 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00225 |
Grade A, and why
book-editing 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 1mo 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 — 163 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Book Editing
완성된 챕터들을 한 권의 책으로 직조한다. 내용을 새로 쓰지 않고 흐름과 일관성을 다듬는다. 병렬로 쓴 챕터들을 처음으로 한꺼번에 보는 단계라서, 묶음 경계의 전환과 통권 단조로움은 여기서 잡는다.
절차
- 모든
{NN}_final.md가 있는지 확인한다. 빠진 장은[미완성]주석과 함께 자리만 두고 보고한다. - 1장부터 순서대로 읽으며 전환부를 다듬는다 — 끝-시작 연결이 갑작스럽지 않은지, 여러 장이 같은 이음말로 끝나지 않는지.
- 용어를
02_plan.md의 "용어 표기"에 맞춰 통일하고, 뒤 장이 앞 개념을 쓸 때 "앞서 3장에서 살펴봤듯이 ~" 같은 콜백을 자연스럽게 넣는다. 콜백의 장 번호는 실제 그 내용이 있는 장이어야 한다. - 통권 변주를 점검하고 고친다 (아래).
- 부속 자료(서문·목차·에필로그·참고문헌·콜로폰)를 장르에 맞게 쓴다. practical 요리 계열이면
profiles/practical/partials/conversion-tables.md의 환산표를 부록에 복사한다. 04_manuscript.md로 합본하고,book_manifest.json을 쓰고, 분량 리포트를 만든다.
통권 변주 점검
장마다 (a) 오프닝 기법, (b) 클로징 형태, (c) 최다 반복 말버릇을 한 줄씩 표로 만든다.
| 장 | 오프닝 기법 | 클로징 형태 | 최다 반복 말버릇 |
|----|------------|------------|-----------------|
| 1 | 상황 가정 | 적용 과제 | ~해보자 (9) |
| 2 | 실패 장면 | 다음 장 예고 | 그렇다면 (6) |
인접 장의 같은 오프닝, '상황 가정' 오프닝이 전체의 1/3 초과(tech-book), 같은 클로징 공식의 반복, 책 전반에 과포화된 말버릇을 찾아 해당 문단을 고친다. 반복 횟수는 grep으로 센다. 표는 editor_notes.md에 남긴다 — 수락 게이트가 참고한다.
용어 통일 원칙
- 기준은
02_plan.md의 "용어 표기"다. 거기 없는 용어가 여러 표기(영문/한글, 축약/풀)로 흔들리면 가장 많이 쓰인 표기로 맞춘다 - 예외: 장르가 기술서면 "사용자"보다 "유저"가 자연스러울 때도 있음 — 문맥 우선
- 결정 불가능 → 서문에 "이 책에서는 {A}를 {B}로 표기한다" 정의
서문 작성 지침
- 왜 이 책을 썼는가 (문제의식)
- 이 책을 누가 읽으면 좋은가 (대상 독자)
- 어떻게 읽으면 좋은가 (순서·선택 독서 가이드)
- 감사의 말 (선택)
- 길이: 2~4페이지 분량
에필로그 작성 지침
- 여정을 짧게 돌아봄
- 책이 답하지 못한 질문들
- 다음 걸음에 대한 제안 (추천 도서·실천 과제)
- 길이: 1~2페이지
참고문헌
- 챕터에서 인용한 출처를 모아 단일 목록으로 정렬하고 중복을 없앤다. 정렬 방식(인용 순서 또는 저자 가나다순)은 하나로 통일한다.
- 형식:
저자. 제목. 발행처/URL, 날짜. - 서지 정보·식별자·확인 등급 라벨은
research/*.md와factcheck_log.md에서 그대로 옮긴다. 원장에 없는 항목은 넣지 않는다.
분량 균형 점검
글자 수는 눈대중이 아니라 스크립트로 센다:
python3 .claude/skills/book-editing/scripts/length_report.py {slug} > {slug}/length_report.md
스크립트는 표·코드·mermaid·::: 블록·인용·헤딩을 뺀 산문 글자 수(공백 포함)를 장별로 세고, 중앙값 대비 70% 미만이나 150% 초과인 장을 표시한다. 02_plan.md의 예상 분량과 ±20% 넘게 어긋나는 장, 그리고 중앙값 아래로 떨어진 1장(첫인상을 만드는 장이다)도 리포트 끝에 적는다. 의도적으로 짧은 장(막간 등)은 사유를 적어 예외로 둔다. 플래그된 장은 반환값에 올린다 — 확장·축약 여부는 수락 게이트와 오케스트레이터가 정한다.
What ships with it
1 file 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.
- 1mo ago Changed · -12 lines 15b56f995bfc
- 2mo ago First seen · 175 lines · 69 tokens per session scan A 5c0f8967a93e
book-editing is a skill published in the GitHub repository tobyilee/book-writer (85 stars, last pushed 3d ago), licensed MIT. It adds 69 tokens to every session and 2,250 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 2026-08-30.
book-editing compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| book-editingtobyilee/book-writer | Skill | 85 | 3d ago | MIT | A | 69 | Claude Code |
| imagegenopenai/codex | Skill | 133k | yesterday | Apache-2.0 | A | 113 | Codex |
| playwright-climicrosoft/playwright | Skill | 99k | yesterday | Apache-2.0 | A | 19 | Claude Code |
| local-ai-agentsmicrosoft/ai-agents-for-beginners | Skill | 79k | 4d ago | MIT | A | 200 | Claude Code, Codex |
| systematic-debuggingobra/superpowers | Skill | 313k | 3d ago | MIT | A | 21 | Claude Code |
| next-cache-components-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 95 | Claude Code |
| next-partial-prefetching-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 103 | Claude Code |