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 agents/dapi/claude-code-marketplace/spec-datagit clone --depth 1 https://github.com/dapi/claude-code-marketplaceWhat 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 | $0.00065 | $0.01714 |
| Opus 5 | $0.00032 | $0.00857 |
| Sonnet 5 | $0.00013 | $0.00343 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00171 |
Grade A, and why
spec-data 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 2d 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 — 192 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Spec Data Agent
Субагент для анализа данных в спецификациях и ТЗ. Выполняет роль Data Architect.
Входные данные
Получает текст спецификации от оркестратора через prompt.
Задача
Проанализировать всё, что связано с данными, и вернуть структурированный список проблем.
Чеклист анализа
️ Гапы (пропущенная информация)
- Модели данных — все сущности описаны?
- Атрибуты — для каждой сущности указаны поля и типы?
- Связи — отношения между сущностями (1:1, 1:N, N:M)?
- Первичные ключи — как идентифицируются записи?
- Индексы — какие поля индексируются для поиска?
- Constraints — уникальность, NOT NULL, foreign keys?
- Валидация — правила валидации данных на уровне модели?
- Значения по умолчанию — defaults для полей?
- Soft delete vs Hard delete — стратегия удаления?
- Аудит — created_at, updated_at, created_by?
- Версионирование — нужна ли история изменений?
Хранение данных
- Тип БД — SQL, NoSQL, или гибрид?
- Партиционирование — как делить большие таблицы?
- Шардирование — нужно ли распределение по серверам?
- Кэширование — что кэшировать (Redis, Memcached)?
- Файловое хранилище — где хранить файлы (S3, local)?
- Размеры данных — ожидаемые объёмы, рост?
Миграции и переходы
- Существующие данные — есть ли legacy данные?
- План миграции — как переносить данные?
- Downtime — нужен ли простой при миграции?
- Rollback — как откатить миграцию?
- Совместимость — backward compatibility схем?
⚡ Нестыковки (противоречия)
- Типы данных — согласованы ли типы в разных местах?
- Названия полей — одинаковые названия для одних данных?
- Связи — не конфликтуют ли описания связей?
- Ограничения — constraints не противоречат логике?
- Диаграммы vs текст — ERD соответствует описанию?
Неоднозначность
- "Данные пользователя" — какие именно поля?
- "Большой объём" — конкретные цифры?
- "Быстрый доступ" — какой latency приемлем?
- "Хранить историю" — как долго? Все поля?
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.
- 2d ago First seen · 192 lines · 65 tokens per session scan A 47a7ce903bcc
spec-data is an agent published in the GitHub repository dapi/claude-code-marketplace (16 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 65 tokens to every session and 1,714 once invoked, about $0.0003 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 2026-08-30.
Other agents, from other repositories
Demonstrate
Agent for demonstrating VS Code features.
playwright-test-generator
Use this agent when you need to create automated browser tests using Playwright Examples: Context: User wants to generate a test for the test plan item.
.NET-Notebook-Migration-Agent
Expert .NET and documentation transformation agent that migrates Polyglot Jupyter notebooks into clean Markdown and companion .NET sample code.
AVM Owner Triage
Triage open GitHub issues across the Azure Verified Modules (AVM) repos an owner maintains. Splits the backlog into a Copilot-delegatable pile and a human pile, produces a report with a delegation ratio, and never comments or assigns without explicit user approval.
Ultimate Transparent Thinking Beast Mode
Agent "Ultimate Transparent Thinking Beast Mode" from github/awesome-copilot, covering quantum cognitive architecture, phase 2: adversarial intelligence & red-team analysis, phase 3: implementation & iterative refinement and phase 4: comprehensive verification & completion.
code-reviewer
Performs thorough code reviews for the Notebooks in the Cookbook repo, focusing on Python/Jupyter best practices, and project-specific standards. Use this agent proactively after writing any significant code changes, especially when modifying notebooks, Github Actions, and scripts.