Agent skill

Explainer

by mizchi in mizchi/explainer

特定の読み手に向けて、概念・PR・設計を「冗長にならない水準」の速習資料として説明し、図と主張を道具で検証する。読み手のペルソナ(既に知っていること・知らないこと・読み方)を質問と公開情報から作り、その差分だけを書く。図は Mermaid / D2 で描いて事実シートに照らし、本文に引用するコード・出力は再実行して照合し、HTML は vlmkit のゲートに通す。Use when the…

MITAuto-check passedDevelopment

Install Explainer

skills CLI
$ npx skills add mizchi/explainer --skill explainer -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install mizchi/explainer explainer --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/mizchi/explainer.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/explainer .claude/skills/explainer && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
explainer
GitHub stars
421
Token cost
~2.3k tokens
SKILL.md length
440 words
Files
11 (incl. scripts, references)
Skills in repo
4
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

特定の読み手に向けて、概念・PR・設計を「冗長にならない水準」の速習資料として説明し、図と主張を道具で検証する。読み手のペルソナ(既に知っていること・知らないこと・読み方)を質問と公開情報から作り、その差分だけを書く。図は Mermaid / D2 で描いて事実シートに照らし、本文に引用するコード・出力は再実行して照合し、HTML は vlmkit のゲートに通す。Use when the…

  • Works in 7 steps: ペルソナ → 実物を先に作る → 書く → …
  • The user says explain this to me / to <person
  • SKILL.md covers 準備(初回だけ), 手順, PR の説明に使うとき and やってはいけないこと, plus 1 more section
  • Runs JavaScript scripts from its folder; calls node, npm and git

What it does

Explainer is an agent skill from mizchi/explainer. 特定の読み手に向けて、概念・PR・設計を「冗長にならない水準」の速習資料として説明し、図と主張を道具で検証する。読み手のペルソナ(既に知っていること・知らないこと・読み方)を質問と公開情報から作り、その差分だけを書く。図は Mermaid / D2 で描いて事実シートに照らし、本文に引用するコード・出力は再実行して照合し、HTML は vlmkit のゲートに通す。Use when the user says "explain this to me / to <person", "速習資料", "解説ドキュメント", "この PR を理解したい", "わかるように説明して", "I can't keep up with what the agent wrote", "この PR を <人 が理解できるように説明して", or when a reviewer asks what a change does. Use it even for a small diff or a chat-only answer whenever a named reader (a reviewer, an on-call engineer…

Its SKILL.md is about 2.3k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 12 other files, including scripts and reference files (for example `references/figures.md`, `references/persona.md` and `references/writing.md`).

It sits in Development, covering Diagrams and Incident response. It works with Mermaid. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • The user says explain this to me / to <person
  • I cant keep up with what the agent wrote
  • この PR を <人 が理解できるように説明して
  • A reviewer asks what a change does

Example prompts

  • “explain this to me / to <person”
  • “解説ドキュメント”
  • “この PR を理解したい”
  • “/explainer”

Requirements

  • Node.js

Workflow steps

7 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. ペルソナ
  2. 実物を先に作る
  3. 書く
  4. 図
  5. 検証
  6. 読ませる(first-reader)
  7. 渡す

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit 578defb. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Ships 7 files in scripts/ (JavaScript), which the agent can run.

    Shell commands in SKILL.md call:

    • node
    • npm
    • git

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    No URLs in SKILL.md. Its commands use npm and git, which can reach the network depending on how they are called.

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names no API keys, tokens, secrets or passwords.

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Explainer loads about 2.3k tokens when it runs, and up to ~9k if it reads all its reference files. Until then it costs about 198 tokens; SKILL.md has 440 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~198
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.3k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~9k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); the scripts in this folder are not scanned.

SKILL.md

The full file from mizchi/explainer at commit 578defb, republished under its MIT licence (© mizchi). 440 words, ~2,329 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/explainer/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 10 other files; get the full folder from GitHub.
name
explainer
description
特定の読み手に向けて、概念・PR・設計を「冗長にならない水準」の速習資料として説明し、図と主張を道具で検証する。読み手のペルソナ(既に知っていること・知らないこと・読み方)を質問と公開情報から作り、その差分だけを書く。図は Mermaid / D2 で描いて事実シートに照らし、本文に引用するコード・出力は再実行して照合し、HTML は vlmkit のゲートに通す。Use when the user says "explain this to me / to <person>", "速習資料", "解説ドキュメント", "この PR を理解したい", "わかるように説明して", "I can't keep up with what the agent wrote", "この PR を <人> が理解できるように説明して", or when a reviewer asks what a change does. Use it even for a small diff or a chat-only answer whenever a named reader (a reviewer, an on-call engineer, a teammate, a PM) is given. Also when model or analysis results (diagnostics, metrics, charts) must be explained to someone who decides on them, e.g. "このモデルを本番に出してよいか <人> が判断できるように". Also when the user wrote an explanation themselves and lost confidence in it.

explainer

人間の理解がボトルネックになっている。 エージェントは書くのが速いが、読み手は追いつけない。 このスキルは、読み手の頭の中にあるものとの差分だけを、検証済みの主張と図で渡す。

ELI5 との違いは 2 つ。

  1. 読み手を「5 歳」「マネージャー」のような型でなく、実在の 1 人のペルソナとして持つ。知っていることは書かない。
  2. 書いた主張を道具で検査する。「自分で書いていて自信がなくなる」を、検査の緑に置き換える。

読了が 20 分を超える、演習が要る、概念に順序がある。このどれかなら、章立ての explainer-book を使う。

準備(初回だけ)

スクリプトは、このスキルのディレクトリ(以下 <skill>)の scripts/ にあります。 依存は、資料を置くリポジトリに入れます。Node 24 以上が必要です。

sh
npm i -D @mizchi/vlmkit marked playwright mermaid

D2 の図(figures/*.d2)を使うときは d2 の CLI、データの図(figures/*.vl.json)を使うときは vega と vega-lite、アイコンを使うときは @iconify-json/lucide と @iconify-json/logos も入れます。 形式手法の例を扱うときは、TLC(Java 11+)や Apalache(Java 17+)、z3-solver も入れます。 verify-doc.mjs は $TLA2TOOLS(tla2tools.jar)と $APALACHE(apalache-mc)を、リポジトリの .tools/ から探します。

手順

1. ペルソナ   リポジトリのルートの personas/<id>.md を読む。無ければ、質問する前に仮のファイルを書く
2. 問いを絞る  読み手が「読み終えたら判定できるようになること」を 1〜3 個、疑問文で書く。伝えたいこと 1 文と、節ごとの役割の表を書く前に作る
3. 差分を決める ペルソナの「知っている」に載っていることは書かない。「怪しい」を本文の芯にする
4. 実物を作る   主張ごとに、実行できる例(コード・モデル・コマンド)を先に作って走らせる
5. 書く        references/writing.md の型で。価値を先に、根拠は後に。出力は貼る、打ち直さない。書き終えたら削除テスト
6. 図          references/figures.md。事実シート(*.facts.json)を先に、図は後
7. 検証        node <skill>/scripts/verify-doc.mjs <doc-dir> が VERIFIED になるまで
8. 読ませる    first-reader スキルで、ペルソナ本人を読み手にして読ませる。途中で離脱した箇所と、翌日残ったものを見る
9. 渡す        HTML(dist/index.html)と要約。検証できなかったことは「未検証」と明記
1. ペルソナ

references/persona.md のテンプレートで作る。材料は 2 つ。

  • 質問:本人に聞けるなら、最大 5 問。「いま何を使っているか」「どこで手が止まったか」「読む時間」「好きな説明の形(コード先か図先か)」「この資料を読んだ後に何を判定したいか」。
  • 公開情報:GitHub のリポジトリ、ブログ、登壇資料。主張ごとに URL を付け、事実と推測を分けて書く。

ペルソナのファイルは、答えを待つ前に書く。 新しい読み手なら、質問する前に、リポジトリのルートの personas/<id>.md を作る(資料のディレクトリの中ではない。次の資料でも使い直すため)。 質問して止まる返答でも、このファイルは先に書いておく。 依頼文から分かったことは「事実」に、それ以外はすべて「推測」に書き、質問は「未確認」の欄に並べる。

  • 本人に聞けるときは、質問して止まる。答えが来たら、ファイルの推測を事実に書き換えて続ける。
  • 答えが得られないとき(非対話の実行、本人に聞けない、急ぎ)は、推測のまま書き進める。 資料の冒頭の「想定読者」に、何を仮定したかと、確かめたい質問を書く。
  • 依頼文にない経歴(経験年数、使っているツール、困りごと)を事実の欄に書かない。

推測は答えではない。 依頼文に書かれていないことは、どれほどもっともらしくても「推測した」に置き、理由を添える。 読み手について返答するときは、毎回この 2 つを分けて見せる。黙って決めない(非対話の実行でも同じ)。

新しい読み手に質問して止まるときの返答は、次の型にする。 返答を書く前に、Write で personas/<id>.md を作っておく(ツールを呼ばずに質問だけ返さない)。

<読み手> さんの仮のペルソナを personas/<id>.md に残しました。
依頼文にあった:<依頼文から分かったことだけ>
推測した:<推測>(理由:<なぜそう置いたか>)
書く予定の資料:この資料は <読み手> に <伝えたいこと> を伝える。構成は 1. <節の役割> 2. … 3. …
資料の中身が変わる点を <N> つ確認させてください。

1. <答えで資料の主軸が変わる質問>
2. …

答えがなければ、「推測した」のまま書き進めます。

推測のまま資料を書き進めたときの返答は、冒頭を次の型に固定する。ファイルにだけ書くと、読み手に届かない。 順番も変えない。2 行目は必ず「伝えたいこと」。「未検証」などの注意は、この型の後に書く。

<path> を書きました(<読み手> さん向け。仮のペルソナは personas/<id>.md)。
伝えたいこと:この資料は <読み手> に <伝えたいこと> を伝える。構成は 1. <節の役割> 2. … 3. …
依頼文にあった:<依頼文から分かったことだけ>
推測した:<何を知っている前提にしたか>(理由:<なぜそう置いたか>)
確かめたいこと:1. <答えで資料の主軸が変わる質問> / 2. …
(ここから後に:未検証の点、手元で確かめる手順)

資料を作らず、チャットで説明するとき(PR の説明など)も、冒頭は同じ型にする。

この説明は <読み手> に <伝えたいこと> を伝える。
依頼文にあった:… / 推測した:…(理由:…)
構成:1. <何が変わるか(価値)> 2. <根拠:差分・例> 3. <確かめてほしいこと>

依頼文の言い換えを、本人の言葉のように書かない(「田中さんの問い『…』」ではなく、「依頼文から、問いを『…』と置いた(推測)」と書く)。

一番大事な欄は「怪しいところ」。 ツールを使えることと、その結果の意味を判定できることは別。 その差を見つけて、資料の芯にする。

2〜3. 問いと差分

資料のタイトルは、読み手の問いの形にする(例:「Z3 と TLA+ の OK は何を保証したのか」)。

書く前に、伝えたいことを 1 文にし、節ごとの役割の表を作る。

この資料は <読み手> に <伝えたいこと> を伝える。

| 節 | 役割(この節で言うこと 1 文) | 見せるもの(例・図・出力) | なぜ(伝えたいことにどうつながるか) |
  • 「なぜ」が伝えたいことにつながらない行は、節ごと削る。
  • 1 文と表は、資料の冒頭(想定読者の次)に置く。チャットで説明するときも、最初にこの 1 文と、節の並びを短く示す。
  • 読み手が構成を先に見たいと言ったとき、または本(explainer-book)にするときは、表を見せて確認を取ってから書く。直すのは、読み手が名指しした行だけ。それ以外は、表を冒頭に置いて書き進める。

冗長さの判定は 1 つ。 ペルソナの「知っている」欄にある説明は削る。 ツールの紹介、インストール手順、一般論は、ペルソナが既に使っているなら書かない。

4. 実物を先に作る

主張は、走らせた結果から書く。逆にしない。

  • コードの振る舞い → 最小の実行例と、その出力
  • 「この条件で壊れる」 → 反例を出すモデル(Z3 / TLC など)と、反例を実物で再生するテスト
  • 構造 → import グラフや状態グラフを道具から出力し、それを事実シートにする

主張を実行で確かめられない場合は、本文に「未検証」と書く。図には入れない。

5. 書く

references/writing.md に従う。要点は次のとおり。

  • 冒頭に「想定読者」と「省いたもの」を書く。読み手が自分向けかを 10 秒で判定できるように。
  • 最初に「一枚で」の表を置く。本文はその表の各行の展開。
  • 1 段落は 1〜2 文。1 節に例は 1 つ。
  • 出力の引用は <!-- output: <check名> -->、コードの抜粋は <!-- source: <path> --> を直前に置く。検証スクリプトが実物と照合する。
  • 末尾に理解度チェック(3〜5 問、答えは <details>)。読み手が答えられなければ、その節は伝わっていない。
6. 図

references/figures.md。図を描くのは次の場合だけ。

  • 4 つ以上の要素とその関係があるとき
  • 時間の順序があるとき
  • 包含関係があるとき

図は、Mermaid で済むなら Mermaid、足りない構造なら D2、D2 に乗らない自由な図なら SVG / HTML で書く。道具の出力を写す図(TLC の状態グラフなど)は、スクリプトで出力から .mmd と事実シートを作る(scripts/tlc-to-mermaid.mjs)。どれも scripts/figure-check.mjs で描画・検査して、出てきたシートと辺のシート(矢印を 1 本ずつ強調したもの)を目で見て直す。D2 と Mermaid は配置を道具が決めるので、不自然なら scripts/figure-variants.mjs で候補を並べて選び直す(references/figures.md の「手で描く図」)。 データの図(分布・関係・モデルの診断)は Vega-Lite の spec(figures/<name>.vl.json)で書く。SVG を手で書かない、matplotlib の既定の SVG にしない。figure-check.mjs が描画・検査する(references/figures.md の「データの図」)。

モデルや分析の診断結果を説明するときは、次の 3 つを必ず出す。

  1. 判定表を、伝えたいことの直後に置く。列はこの 5 つに固定する(用途別の表など、ほかの表は判定表の後に足す)。
    | 診断項目 | 実測値 | 合格基準 | 判定 | 次アクション |
    判定は OK / 要対処 / 確認 のどれか。要対処には次アクションを書く。判定は図と基準を見て書く(スクリプトの if で作らない)。
    • 実測値には、依頼文の値か、実行した出力の値だけを書く。手で計算した値(区間、SE、比など)は表に入れない。要るなら本文に「手計算・未検証」と添えて書く。
    • 合格基準には、出典のあるものだけを書く(依頼文、references/figures.md の「よく使う合格基準」、論文)。出典が無ければ「文脈による」と書き、判定は「確認」にする。もっともらしい閾値(「AUC 0.7 以上」など)を作らない。
  2. 図のパネルの題は「何を見る図か — 何が見えれば合格か」(例:キャリブレーション — 対角線に沿う)。
  3. 合格の基準の線(対角線・陽性率・±2SE のバンド)は破線("strokeDash": [5, 4])。

コマンドを実行できない環境でも、図は .vl.json の spec として書く。値から座標を手で計算して SVG を描かない(描き損じを検査できない)。本文には spec へのリンクと「未描画:figure-check.mjs <spec> --write で SVG になる」を書く。 アイコン(データベース・サーバ・製品のロゴなど)は scripts/icons.mjs で探して図の隣に置き、D2・Mermaid・SVG のどれからでも使う(references/figures.md の「アイコン」)。

事実シート(figures/<name>.facts.json)は道具の出力(TLC の状態グラフ、import グラフ)から作る。figure-check.mjs が、ラベルが図にあるか、edges が .mmd / .d2 の辺とちょうど一致するかを照合する。

7. 検証

<doc-dir>/checks.json に、本文が引用する出力を再生成するコマンドと、期待する行を書く。

node <skill>/scripts/verify-doc.mjs <doc-dir>          # 検査
node <skill>/scripts/verify-doc.mjs <doc-dir> --write  # 図の SVG を描き直す

verify-doc.mjs が見るもの:

  1. checks.json の各コマンドの出力に、期待する行が順に出るか
  2. 図:figure-check.mjs(重なり・はみ出し・矢印・事実シート)と、SVG がソースより新しいか
  3. 本文:output / source の引用が実物と一致するか。画像が存在するか
  4. HTML:vlmkit check integrity(<details> を開いた版で厳格に)と check a11y contrast

落ちた行は「何が・どこで・どう直すか」を 1 行で出す。 直して再実行し、verdict: VERIFIED になるまで繰り返す。 上限は 5 ラウンド。それでも通らない主張は本文から外すか、「未検証」と明記する。

Show full SKILL.md (164 more words)Show less
8. 読ませる(first-reader)

verify-doc.mjs が保証するのは、主張が正しいことだけです。 読み手が最後まで読み、翌日も覚えているかは、同梱の first-reader スキルで確かめる。

  • 読み手の配役:
    • sympathetic 役:personas/<id>.md の本人。「既に知っていること」を priors に、「読み方」を patience budget にする。
    • skeptical 役:資料が届く場面(PR のレビュー、Slack のリンク)から配役する。
  • intended gist:資料の「一枚で」の表と、ペルソナの問い(手順 2)。
  • 判定:
    • recall の答えが intended gist と食い違ったら、その節は伝わっていない。
    • skim gate を通らない、または前半で両者が離脱したら、構成の問題として扱う。行単位の手直しより先に直す。
  • 直すのは書き手(このスキル):
    • first-reader は書き直さない。読み手の証言を受けて、どこをどう直すかは explainer が決める。
    • 直したら verify-doc.mjs を再実行し、first-reader は again で同じ読み手に読ませ直す。
  • 注意:
    • 書き手は下書きを全部読んでいる。読み手は必ず fresh な subagent にする(first-reader の手順どおり)。
    • signals.py の信頼シグナルの数え方は英語向けで、日本語の資料ではほぼ 0 になる。日本語では trust ledger を自分の通読で判断する。
    • .first-reader/ は資料の隣に作られる。git 管理しない。
9. 渡す
  • チャットでは、要約(3〜5 行)と dist/index.html を渡す。検証の結果(VERIFIED か、何が未検証か)も添える。
  • PR では、差分の説明を同じ型で書き、図の SVG を添付する。理解度チェックは PR 本文の末尾に置く。

PR の説明に使うとき

問いは「この PR がマージされたら、何が変わるか」「何が壊れうるか」にする。 価値を先に、根拠は後に。 読み手(や利用者)にとって何が変わるかを、最初の 2 段落(2 節)までに書く。差分と仕組みは、その主張の根拠として後に置く。 差分はファイル順ではなく、説明の順に並べる(literate diff)。

実物は次の 2 つ。

  • 変更地図:git diff --stat と import から事実シートを作り、触ったモジュールと依存を D2 か Mermaid で描く
  • 変更前後で振る舞いが変わる最小の例(テストの追加・変更から選ぶ)

やってはいけないこと

  • 出力を打ち直す。 貼る。検証スクリプトが照合する。
  • 図を記憶から描く。 事実シートを先に作る。図が事実シートと食い違ったら、図が間違っている。
  • 読み手の既知を説明する。 ペルソナの「知っている」にあるものは削る。
  • 緑を過大に報告する。 「検査が通った」と書くときは、何の検査が、どの範囲で通ったかを書く。

ファイル

パス内容
references/persona.mdペルソナのテンプレートと、作り方
references/writing.md資料の型、文体、理解度チェックの作り方
references/figures.md問い → 図の種類の対応、事実シートの作り方、検査と目で見るループ
scripts/verify-doc.mjs検証(checks / 図 / 引用 / HTML)
scripts/build-html.mjsREADME.md → 自己完結 HTML(SVG をインラインで埋め込む)
scripts/figure-check.mjs手で書いた SVG / HTML / D2 / Mermaid の図と Vega-Lite の spec を描画し、重なり・はみ出し・枠線や線と文字の交差・小さすぎる文字・豆腐(字形の無い文字)・輪郭になった文字・事実シートを検査し、目で見るシートを作る
scripts/figure-arrows.mjs矢印の読みやすさ(2 本が重なって走る・箱を突き抜ける・交差・遠回り・逆向き)と、辺を 1 本ずつ強調したシート。figure-check が使う
scripts/figure-variants.mjsD2 / Mermaid の配置の候補(TALA の seed・ELK・dagre、向き)を描き、点数つきで並べる
scripts/icons.mjsIconify のアイコンセット(lucide・logos)からアイコンを探し、候補を 1 枚に並べ、図の隣に置いて出典を ICONS.md に残す
scripts/tlc-to-mermaid.mjsTLC の状態グラフと反例 → Mermaid の flowchart(反例の道を太枠)と事実シート

© mizchi, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 10 other files (scripts, references) in skills/explainer of mizchi/explainer.

  • SKILL.md
  • references/figures.md
  • references/persona.md
  • references/writing.md
  • scripts/build-html.mjs
  • scripts/figure-arrows.mjs
  • scripts/figure-check.mjs
  • scripts/figure-variants.mjs
  • scripts/icons.mjs
  • scripts/tlc-to-mermaid.mjs
  • scripts/verify-doc.mjs

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Drawio Skillyuanchen-home/cumcm-step-review319—~11kAutomated safety check: PassMIT
Pi Visual Map MakerPr1p/pi-runbook143—~1.4kAutomated safety check: PassNone
Docs CIjh941213/my-cc-harness126—~989Automated safety check: NotesNone
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Questions about Explainer

What does Explainer do?

特定の読み手に向けて、概念・PR・設計を「冗長にならない水準」の速習資料として説明し、図と主張を道具で検証する。読み手のペルソナ(既に知っていること・知らないこと・読み方)を質問と公開情報から作り、その差分だけを書く。図は Mermaid / D2 で描いて事実シートに照らし、本文に引用するコード・出力は再実行して照合し、HTML は vlmkit のゲートに通す。Use when the…. Explainer is an agent skill from mizchi/explainer. 特定の読み手に向けて、概念・PR・設計を「冗長にならない水準」の速習資料として説明し、図と主張を道具で検証する。読み手のペルソナ(既に知っていること・知らないこと・読み方)を質問と公開情報から作り、その差分だけを書く。図は Mermaid / D2 で描いて事実シートに照らし、本文に引用するコード・出力は再実行して照合し、HTML は vlmkit のゲートに通す。Use when the user says "explain this to me / to <person", "速習資料", "解説ドキュメント", "この PR を理解したい", "わかるように説明して", "I can't keep up with what the agent wrote", "この PR を <人 が理解できるように説明して", or when a reviewer asks what a change does.

When should I use Explainer?

Explainer fits situations like: the user says explain this to me / to <person; I cant keep up with what the agent wrote; この PR を <人 が理解できるように説明して; A reviewer asks what a change does.

How do I install Explainer in Claude Code?

Run `npx skills add mizchi/explainer --skill explainer -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/explainer in mizchi/explainer) into .claude/skills/explainer in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Explainer in Codex?

Run `npx skills add mizchi/explainer --skill explainer -a codex`. Or copy the skill folder (skills/explainer in mizchi/explainer) into .agents/skills/explainer in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Explainer in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add mizchi/explainer --skill explainer -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/explainer, .gemini/skills/explainer, .github/skills/explainer and .opencode/skills/explainer in your project.

What does Explainer need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Explainer needs JavaScript for the scripts in its folder and the command-line tools its instructions call (node, npm and git). Our summary lists: Node.js.

Does Explainer access the network?

SKILL.md contains no URLs. Its commands use npm and git, which can reach the network depending on how they are called. This is read from the text; nothing was executed.

Is Explainer safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. The check reads SKILL.md only: the scripts in the folder are not scanned, so read them before running anything.

What licence does Explainer use?

Explainer is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Explainer use?

About 2.3k tokens (SKILL.md is roughly 9.3k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 6.7k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Explainer?

Skills that share tags, products or a category with Explainer: Archify (molvqingtai/WebChat, 2.6k stars), Drawio Skill (yuanchen-home/cumcm-step-review, 319 stars), Pi Visual Map Maker (Pr1p/pi-runbook, 143 stars) and Docs CI (jh941213/my-cc-harness, 126 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Explainer?

mizchi (a GitHub user) maintains it in mizchi/explainer, which has 421 GitHub stars. The repository holds 4 skills in this directory. The repository was last updated on October 6, 2026.

Source: mizchi/explainer on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.