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#427 by GitHub stars

nanaism/yomiyasu

AIが生成した日本語を推敲するスキル。利用者が yomiyasu の名前を出して頼んだとき（「/yomiyasu」、「$yomiyasu:yomiyasu」、「yomiyasu で推敲して」など）と、スキルを使った日本語の推敲をはっきり頼んだときだけ使う。CLAUDE.md、AGENTS.md、カスタム指示などで yomiyasu を使うよう求められているときも、名前を出して頼まれたものとして扱う。名前を出さずに日本語の文章を書かせる依頼や、コード、設定、ドキュメントの更新では使わない。意味と条件を保ち、不自然な比喩、曖昧な主述関係、不要な装飾やコピー調を整える。

Claude CodeWriting

History

Review weekly changes to SKILL.md before updating. Dates mark the weeks in which we observed each version; checks apply to the recorded commits.

View weekly changes

skills/yomiyasu/SKILL.md

Week of Nov 2, 2026 · +0 / −0 lines

Before Network or broad shell → After Network or broad shell

29d67ccb05e3 → 8394e099486a

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Week of Oct 26, 2026 · Line counts unavailable

Before Not checked yet → After Network or broad shell

First observation → 29d67ccb05e3

No earlier version was observed for comparison.

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Verified commit 8394e099486aaa2e28cf89992e46f5ebe5ed839d

git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/nanaism/yomiyasu.git .hotskills/nanaism-yomiyasu && git -C .hotskills/nanaism-yomiyasu checkout --detach 8394e099486aaa2e28cf89992e46f5ebe5ed839d # Copy each selected skill directory from .hotskills/nanaism-yomiyasu into .claude/skills/<skill-name>/
2.9kGitHub stars
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1skill in this repository
35commits in 30 days

Heat

8.0
  • Star growth, last 7 daysAhead of 96% of tracked repositories
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Heat never changes the order by stars, and sponsorship never touches it. How heat works

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Sep 27, 2026Nov 6, 20262,869

Individual skills in this repository

How it works

yomiyasu

When your agent uses it

AIが生成した日本語を推敲するスキル。利用者が yomiyasu の名前を出して頼んだとき（「/yomiyasu」、「$yomiyasu:yomiyasu」、「yomiyasu で推敲して」など）と、スキルを使った日本語の推敲をはっきり頼んだときだけ使う。CLAUDE.md、AGENTS.md、カスタム指示などで yomiyasu を使うよう求められているときも、名前を出して頼まれたものとして扱う。名前を出さずに日本語の文章を書かせる依頼や、コード、設定、ドキュメントの更新では使わない。意味と条件を保ち、不自然な比喩、曖昧な主述関係、不要な装飾やコピー調を整える。

What it loads into context

Frontmatter

351 tokens

Always available to the agent

SKILL.md

35,309 tokens

When the skill is activated

Reference documents

90,436 tokens

Loaded on request

Token counts are estimates. Scripts run separately; they are not counted as reference context.

The playbook

  1. 1. 基本原則
  2. 2. 実行手順
  3. 3. 出力フォーマット

Scripts executed separately

  • scripts/markdown_visibility.py
  • scripts/yomiyasu_check.py
  • scripts/yomiyasu_diff.py
  • scripts/yomiyasu_hook.py
  • scripts/yomiyasu_lint.py

Files

  • ../../.claude-plugin/marketplace.jsonasset685 bytes
  • ../../.claude-plugin/plugin.jsonasset354 bytes
  • .codex-plugin/plugin.jsonasset25 bytes
  • LICENSEasset1,064 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • SKILL.mdcore128,541 bytes
  • UNICODE-LICENSE.txtdoc1,995 bytes
  • assets/algo-artis.pngasset29,045 bytes
  • references/audience.mddoc23,322 bytes
  • references/calques.mddoc11,395 bytes
  • references/doc-types/article.mddoc1,338 bytes
  • references/doc-types/essay.mddoc4,896 bytes
  • references/doc-types/formal.mddoc2,933 bytes
  • references/doc-types/incident.mddoc1,841 bytes
  • references/doc-types/mail.mddoc6,329 bytes
  • references/doc-types/manual.mddoc1,567 bytes
  • references/doc-types/minutes.mddoc1,356 bytes
  • references/doc-types/paper.mddoc5,738 bytes
  • references/doc-types/pr.mddoc1,736 bytes
  • references/doc-types/promo.mddoc6,197 bytes
  • references/doc-types/proposal.mddoc1,408 bytes
  • references/doc-types/script.mddoc3,864 bytes
  • references/doc-types/slides.mddoc4,606 bytes
  • references/domains/business.mddoc9,162 bytes
  • references/domains/essay.mddoc4,696 bytes
  • references/domains/tech.mddoc7,171 bytes
  • references/fact-recovery-details.mddoc18,765 bytes
  • references/fact-recovery.mddoc18,096 bytes
  • references/gemini-syntax.mddoc57,907 bytes
  • references/lists/fact-gaps.txtdoc4,115 bytes
  • references/lists/feelings.txtdoc4,229 bytes
  • references/lists/hedges.txtdoc303 bytes
  • references/lists/intensifiers.txtdoc1,388 bytes
  • references/lists/katakana-terms.txtdoc1,967 bytes
  • references/lists/nominalization.txtdoc2,253 bytes
  • references/lists/renyo-nouns.txtdoc2,663 bytes
  • references/lists/thin-evaluation.txtdoc3,413 bytes
  • references/persona.mddoc23,926 bytes
  • references/rephrase-test.mddoc9,050 bytes
  • references/review-points.mddoc39,100 bytes
  • references/slop-catalog.mddoc48,248 bytes
  • scripts/markdown_visibility.pyruns41,904 bytes
  • scripts/yomiyasu_check.pyruns319,533 bytes
  • scripts/yomiyasu_diff.pyruns747,594 bytes
  • scripts/yomiyasu_hook.pyruns44,355 bytes
  • scripts/yomiyasu_lint.pyruns369,949 bytes
Read SKILL.md

# yomiyasu

「/yomiyasu」や「$yomiyasu」と名前だけで呼ばれ、推敲する文章を渡されなかったときは、直前の自分の返答に依頼を受けて書いた本文があればそれを推敲します。作業の報告や変更の説明は、ここでいう本文に入りません。そうした本文がなければ作業フォルダの直下の `.md` と `.txt` を一覧し、`AGENTS.md` や `CLAUDE.md` のような指示のファイルと、yomiyasu が作った抜き書き（最終稿の名前.material.txt）を除いて1つならそれを推敲し、2つ以上ならどれかを聞き、どちらもなければ文章を貼るように頼みます。こうしてファイルを選んで推敲したときは、最終稿を原文と同じフォルダにまだない名前で保存し、原文のファイルは書き換えません。「適用します」「有効にしました」とだけ返して終えません。

AIが生成した文章の不自然な比喩、曖昧な主述関係、偏った構文を直し、読みやすく自然な日本語に整えるスキルです。

他の日本語校正スキルと併用すると、指示が食い違う場合があります。出力が乱れる場合は、類似スキルを無効にして使うことを検討してください。

### 用途と表記の扱い
- 原文があれば推敲として、資料（依頼文だけのときは依頼文）から書くなら新規作成として進めます。新規作成では資料の書き方をそのまま写さず、依頼にある読み手と目的に合わせて書き、書いたあとで主張・条件・担当・数値・未確認の事項が資料どおりかを読み比べます。原文と資料の両方があれば推敲として進め、資料も検査に渡します。
- 補助動詞と、形式名詞の「事」「為」を漢字で書いた形は、ひらがなに直します（実行して下さい → 実行してください、指定出来ます → 指定できます、確認して頂く → 確認していただく、試して見る → 試してみる、する事が → することが、する為に → するために）。「事の経緯」のような中身のある名詞の漢字は残します。
- それ以外の表記の揺れは直しません。外来語の長音（サーバとサーバー、ユーザとユーザー）、送り仮名、上の補助動詞と「事」「為」以外の漢字とかなの使い分け（掛かる、全て）、数字や英字の全角と半角は、見出しと本文や同じ文書の中で書き方がそろっていなくても、原文のままにします。表記の統一は、表記の校正のスキルに任せます。

---
View the complete source on GitHub

Skills included

  • yomiyasu

Repository facts

License
MIT
Created
Sep 30, 2026
Last pushed
Nov 6, 2026
Forks
74
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0
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  16. #473 on Oct 14
  17. #470 on Oct 15
  18. #461 on Oct 16
  19. #444 on Oct 17
  20. #446 from Oct 18 to Oct 19
  21. #447 on Oct 20
  22. #445 on Oct 21
  23. #440 on Oct 22
  24. #438 on Oct 23
  25. #423 on Oct 24
  26. #444 on Oct 25

Before you install

Network or broad shell

Automated signals, not a guarantee

Checked Nov 5, 2026

Not fully analyzed: some files were too long, unreadable or missing. This never lowers the level.

Show 11 notes
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/SKILL.md:1 Analysis incomplete: Referenced executable target unavailable; not analyzed
  • skills/yomiyasu/scripts/yomiyasu_diff.py:10771 Analysis incomplete: regex work limit reached
Show all 54 signals by file

.claude-plugin/marketplace.json

  • Network accessline 1
    {   "$schema": "https://anthropic.com/claude-code/marketplace.schema.json",
  • Network accessline 2
    "$schema": "https://anthropic.com/claude-code/marketplace.schema.json",
  • Network accessline 17
    "source": "./",       "category": "productivity",       "homepage": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",
  • Network accessline 18
    "category": "productivity",       "homepage": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",       "repository": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",
  • Network accessline 19
    "homepage": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",
  • Network accessline 20
    "repository": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",

.claude-plugin/plugin.json

  • Network accessline 7
    "name": "nanaism"   },   "homepage": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",
  • Network accessline 8
    },   "homepage": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",   "repository": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",
  • Network accessline 9
    "homepage": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",
  • Network accessline 10
    "repository": "https://github.com/nanaism/yomiyasu",

skills/yomiyasu/SKILL.md

  • Broad permissionsline 1
    Bash(python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yomiyasu_lint.py *) Bash(python3 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yomiyasu_check.py *) Bash(python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yomiyasu_lint.py *) Bash(python ${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/yomiyasu_check.py

skills/yomiyasu/references/domains/tech.md

  • Network accessline 3
    技術記事では、手順や仕組みの説明を読み手が追えるように書きます。 [Qiita 7万件調査（逆瀬川 2026）](https://nyosegawa.com/posts/qiita-writing-before-after-ai/)を参考に、過剰な装飾を減らし、元の文や資料で分かる範囲で手順や設定を整理します。
  • Network accessline 4
    [Qiita 7万件調査（逆瀬川 2026）](https://nyosegawa.com/posts/qiita-writing-before-after-ai/)を参考に、過剰な装飾を減らし、元の文や資料で分かる範囲で手順や設定を整理します。

skills/yomiyasu/references/gemini-syntax.md

  • Network accessline 12
    ### 1. 書式による評価の偏り（Zhang et al., ACL 2025） [この研究](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1308/)では、人間や評価モデルが文章の質とは別に太字・箇条書き・絵文字などの書式を好む偏りを報告している。本スキルでは、装飾の多さと内容の良し悪しを分けて確かめ、装飾を必要な範囲に制限する。
  • Network accessline 13
    [この研究](https://aclanthology.org/2025.acl-long.1308/)では、人間や評価モデルが文章の質とは別に太字・箇条書き・絵文字などの書式を好む偏りを報告している。本スキルでは、装飾の多さと内容の良し悪しを分けて確かめ、装飾を必要な範囲に制限する。
  • Network accessline 15
    ### 2. 日本語の平易化を評価する4基準（Yamashita et al., LREC 2026） [この研究](https://aclanthology.org/2026.lrec-1.85/)は、「必要性」「十分性」「文レベルの平易さ」「文書レベルの平易さ」の4基準で平易化を評価している。本スキルでは、必要な情報と意味を保ちながら、文単位でも文章全体でも読みやすいかを確かめる。文長30〜45文字は本スキルの目安であり、論文中の実験数値ではない。
  • Network accessline 16
    [この研究](https://aclanthology.org/2026.lrec-1.85/)は、「必要性」「十分性」「文レベルの平易さ」「文書レベルの平易さ」の4基準で平易化を評価している。本スキルでは、必要な情報と意味を保ちながら、文単位でも文章全体でも読みやすいかを確かめる。文長30〜45文字は本スキルの目安であり、論文中の実験数値ではない。
  • Network accessline 18
    ### 3. 意味の保持と情報の付け足しの防止（Jeong et al., ACL 2026 / Ide et al., 2026） [Jeong et al.の平易化研究](https://aclanthology.org/2026.acl-long.1086/)と[Ide et al.の辞書定義生成研究](https://arxiv.org/abs/2601.01842)を、意味を保って平易に書く手法の参考にした。本スキルでは、技術的制約・数値・条件分岐を勝手に落とさず、
  • Network accessline 19
    [Jeong et al.の平易化研究](https://aclanthology.org/2026.acl-long.1086/)と[Ide et al.の辞書定義生成研究](https://arxiv.org/abs/2601.01842)を、意味を保って平易に書く手法の参考にした。本スキルでは、技術的制約・数値・条件分岐を勝手に落とさず、原文にない免責事項や大げさな前置きも足さない。原文の意図と事実関係を保つ。
  • Network accessline 21
    ### 4. 日本語の依頼表現と相手との距離感（Chen et al., Discover Education 2025） [この研究](https://link.springer.com/article/10.1007/s44217-025-00920-w)は、AIと日本語母語話者の依頼表現を比べ、呼びかけ語や敬語の使い方の違いを報告している。本スキルでは、動作主と文の働きを確かめてから語調を整える。依頼か説明か決まらない場合は、その働きを勝手に決めず、SKILL.md「情
  • Network accessline 22
    [この研究](https://link.springer.com/article/10.1007/s44217-025-00920-w)は、AIと日本語母語話者の依頼表現を比べ、呼びかけ語や敬語の使い方の違いを報告している。本スキルでは、動作主と文の働きを確かめてから語調を整える。依頼か説明か決まらない場合は、その働きを勝手に決めず、SKILL.md「情報が足りない場合の暫定文」に従う。
  • Network accessline 24
    ### 5. 人とAIの文体の違い（Zaitsu et al., PLOS ONE 2025 / 三浦・久保山, JSAI 2026） [Zaitsu et al.の研究](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0335369)は、人とAIの文体の違いと、人がAI生成文を見分ける難しさを扱う。[三浦・久保山の研究](https://www.jstage.jst.go.jp/artic
  • Network accessline 25
    [Zaitsu et al.の研究](https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0335369)は、人とAIの文体の違いと、人がAI生成文を見分ける難しさを扱う。[三浦・久保山の研究](https://www.jstage.jst.go.jp/article/pjsai/JSAI2026/0/JSAI2026_5YinA18/_article/-char/ja/)は、生成AIによる文体へ
  • Network accessline 27
    ### 6. Qiita 7万記事の分析（逆瀬川 2026） [この調査](https://nyosegawa.com/posts/qiita-writing-before-after-ai/)では、AI普及前後のQiita記事で、太字3倍・箇条書き1.8倍・読点間隔の短縮・ダッシュ記号の10倍増などの変化が報告された。この比較だけで、AIが変化の原因だとは確定しない。本スキルでは、過剰な装飾を減らし、原文から分かる手順や操作を具体的に書く。
  • Network accessline 28
    [この調査](https://nyosegawa.com/posts/qiita-writing-before-after-ai/)では、AI普及前後のQiita記事で、太字3倍・箇条書き1.8倍・読点間隔の短縮・ダッシュ記号の10倍増などの変化が報告された。この比較だけで、AIが変化の原因だとは確定しない。本スキルでは、過剰な装飾を減らし、原文から分かる手順や操作を具体的に書く。
  • Network accessline 259
    CommonMarkやGitHub Flavored Markdownなどの構文規則では、`**` のすぐ内側が記号（「」『』（）【】、。やバッククォート等）で、すぐ外側が文字（ひらがな・漢字・英数字）である場合、区切り記号の判定規則によって太字として解釈されず、`**` がそのまま表示されることがある。ただし、どのような場合でもGitHub上で必ず `**` が文字として露出するわけではなく、レンダラーの仕様や処理系によって実際の表示結果は異なる。 この仕様は、Common
  • Network accessline 260
    この仕様は、CommonMark Spec 0.31.2（2024-01-28）の6.2節「Emphasis and strong emphasis」におけるleft-flanking / right-flanking delimiter runの定義、およびGitHub Flavored Markdown Spec 0.29-gfm（2019-04-06）に基づく。 ただし、記号として扱われる範囲には仕様のバージョンによって違いがある。公開されている[GitHub Flav
  • Network accessline 261
    ただし、記号として扱われる範囲には仕様のバージョンによって違いがある。公開されている[GitHub Flavored Markdown Spec 0.29-gfm](https://github.github.com/gfm/#punctuation-character)では、ASCIIの句読記号とUnicodeのP類（句読点類: Pc、Pd、Pe、Pf、Pi、Po、Ps）を記号として数えるのに対し、[CommonMark Spec 0.31.2](https://spec.

skills/yomiyasu/scripts/markdown_visibility.py

  • Executable scriptline 1
    Executable file

skills/yomiyasu/scripts/yomiyasu_check.py

  • Executable scriptline 1
    #!/usr/bin/env python3
  • Access to secretsline 770
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 786
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 799
    [Credential-related source omitted]
  • Possible obfuscationline 903
    lines = data.decode("utf-8").lstrip("<U+FEFF>").split("\n")
  • Access to secretsline 1718
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 2942
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 2944
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 3952
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 4870
    [Credential-related source omitted]

skills/yomiyasu/scripts/yomiyasu_diff.py

  • Executable scriptline 1
    #!/usr/bin/env python3
  • Network accessline 2760
    空白で区切らない URL（bare_url）は、GFM の自動リンクと同じく次の空白まで続く範囲で返ってくる     （「https://example.com/guideにあり、保存期間は3日です。」の全体）。数値を伏せる範囲と、変えない箇所を判定する範囲には、
  • Network accessline 2761
    （「https://example.com/guideにあり、保存期間は3日です。」の全体）。数値を伏せる範囲と、変えない箇所を判定する範囲には、
  • Possible obfuscationline 6081
    if text.startswith("<U+FEFF>"):
  • Network accessline 7039
    if key not in values:             ol, ok, oc = _measure(o.text)             nl, nk, nc = _measure(n.text)
  • Network accessline 7040
    ol, ok, oc = _measure(o.text)             nl, nk, nc = _measure(n.text)             values[key] = (ol, nl, _ratio(ok, oc), _ratio(nk, nc), ok, nk)
  • Network accessline 7041
    nl, nk, nc = _measure(n.text)

skills/yomiyasu/scripts/yomiyasu_hook.py

  • Executable scriptline 1
    #!/usr/bin/env python3
  • Access to secretsline 106
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 112
    [Credential-related source omitted]
  • Access to secretsline 117
    [Credential-related source omitted]

skills/yomiyasu/scripts/yomiyasu_lint.py

  • Executable scriptline 1
    #!/usr/bin/env python3
  • Network accessline 605
    "JP KE KG KH KI KM KN KP KR KW KY KZ LA LB LC LI LK LR LS LT "     "LU LV LY MA MC MD ME MF MG MH MK ML MM MN MO MP MQ MR MS MT "     "MU MV MW MX MY MZ NA NC NE NF NG NI NL NO NP NR NU NZ OM PA "
  • Network accessline 606
    "LU LV LY MA MC MD ME MF MG MH MK ML MM MN MO MP MQ MR MS MT "     "MU MV MW MX MY MZ NA NC NE NF NG NI NL NO NP NR NU NZ OM PA "     "PE PF PG PH PK PL PM PN PR PS PT PW PY QA RE RO RS RU RW SA "
  • Network accessline 607
    "MU MV MW MX MY MZ NA NC NE NF NG NI NL NO NP NR NU NZ OM PA "

How the signals fit together

Facts from a static read of the files at the pinned commit. They describe what the code does, not why.

Some files could not be read; the facts below still hold.

Signal confidence: 44 facts

Works with

Agent compatibility, from the files in this repository
AgentStatusEvidenceInstall to
Claude CodeNativeManifest .claude-plugin/marketplace.json.claude/skills/<skill-name>/
CodexCompatibleStandard SKILL.md skills/yomiyasu/SKILL.md.agents/skills/<skill-name>/
CursorCompatibleStandard SKILL.md skills/yomiyasu/SKILL.md.cursor/skills/<skill-name>/
Gemini CLICompatibleStandard SKILL.md skills/yomiyasu/SKILL.md.gemini/skills/<skill-name>/
GitHub CopilotCompatibleStandard SKILL.md skills/yomiyasu/SKILL.md.github/skills/<skill-name>/
OpenCodeCompatibleStandard SKILL.md skills/yomiyasu/SKILL.md.opencode/skills/<skill-name>/
  • Native The repository ships a manifest, folder or frontmatter field for this agent.
  • Compatible A standard SKILL.md that this agent can read.
  • Unknown No evidence either way.

Derived automatically from paths, manifests and frontmatter. Not tested on each agent.

You might also use

arslanrakh/write-human

Offline linter that marks LLM-sounding prose. Its statistical model is trained on 2.8B tokens of human text and 11 LLM families, with 0.96 mean AUROC on 15 held-out sets and no mo…

13GitHub stars

nanaism/yomiyasu-mini

AIが書いた日本語を推敲するスキル yomiyasu を、スキルの大きさに上限がある環境向けに短くしたスキル（SKILL.md 18,000字以下）

13GitHub stars

coji/natural-japanese

仕事の日本語文書を、自然で読みやすく、わかりやすい日本語で書く・直すためのスキル。議事録、調査レポート、顧客向けのレポート、社内ガイド、技術記事、PR の説明文、リサーチメモ、企画書…

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hannsxpeter/humanizer

Pure-prompt Agent Skill that de-slops AI-sounding prose, rewrites it in a writer's own voice, and conservatively cleans hidden Unicode, with guards against invented facts and over…

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blader/humanizer

Rewrite AI-sounding text so it reads like the writer without changing what it says. Use when editing or reviewing prose for AI tells: not-X-but-Y contrasts, one-line closers, stag…

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Nanako0129/sepia

De-AI writing skill for any Agent Skills-compatible agent (77+ via the Skills CLI), with native plugins for Claude Code, Codex, Grok Build, and Antigravity. Narrative-architecture…

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