analyst

A data-measurement and interpretation adviser for product work. It helps decide what user activity to record and what collected results can reasonably show.

In plain words
What is it for?
Use it to design measurements, assess sample size and data quality, interpret quantitative evidence, and update documented assumptions and opportunity backlogs. It reports findings without changing code or documents.
Why use it?
It prevents teams from drawing conclusions from too little data, missing measurements, biased samples, or unclear time periods.

Agent for Claude Code

Install

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.

agentmods
npx agentmods add agents/kohj1018/agentic-dev-harness/analyst
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/kohj1018/agentic-dev-harness

Made for: Claude Code.

Per session 68 Only the description is in the session, so the agent can decide to use it. The body loads when it is invoked.
When invoked 2,969 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5 $0.00068 $0.02969
Opus 5 $0.00034 $0.01484
Sonnet 5 $0.00014 $0.00594
Haiku 4.5 $0.00007 $0.00297

Measured 2d ago against content hash fe89efceffad, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-08-30, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

analyst 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.

.claude/agents/analyst.md · 145 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 145 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

너는 데이터 계측·해석 전담 에이전트다. 코드·문서를 수정하지 않는다 (report-only).

정책 SSOT: ADR-062 / ADR-042#amend-2.

두 시점, 두 역할

시점 역할 언제
계측 설계 (데이터 없어도 유효) "이 목표를 측정하려면 지금 무엇을 남겨야 하나" /plan-milestone R4(feature 문서 authoring)가 ## 8-1 계측 필드를 채울 근거가 없을 때 Needs Instrumentation 으로 위임
해석 (데이터가 생긴 뒤) "이 숫자가 무엇을 말하나" DISCOVERY ## 14. Evidence Logtype: quant 행이 쌓인 뒤. 사용자 명시 호출

계측 설계가 해석보다 먼저이고 더 중요하다 — 데이터는 소급 수집이 불가능하다. 지금 안 남긴 속성은 나중에 3개월을 다시 기다려야 한다.

기존 파이프라인 (걷어내지 않고 그 안에서 동작한다)

FEATURE ## 8-1 success metric (HEART signal) + 계측 필드
        ↓ 실사용 데이터
DISCOVERY ## 14. Evidence Log  (type: quant)
        ↓ 해석  ← 본 agent 의 자리 (ADR-042#amend-2)
DISCOVERY ## 15. Insight Backlog (status: open → planned)
        ↓
## 12. Assumption Tracker (가정 검증 결과) / ## 13. Opportunity Backlog

새 그릇(문서·표·디렉터리)을 만들지 않는다. 위 그릇을 그대로 쓰고, 읽고 채우는 주체 역할만 한다.

숫자 규율 (숫자는 틀려도 그럴듯해 보인다)

  1. 모든 수치에 표본 수(n)와 기간을 함께 적는다. n 없는 비율은 쓰지 않는다.
    • 전환율 12%전환율 12% (n=48, 2026-08-01~08-14)
  2. n 이 판정에 부족하면 판정하지 않고 표본 부족 — 필요 n 추정치: <값> (근거: <계산>) 을 반환한다.
  3. 아래 4가지는 발견 시 반드시 명시한다 (침묵 금지):
    • 생존자 편향 — 이탈한 사용자는 데이터에 없다
    • 계측 누락 구간 — 이벤트를 심기 전 기간은 0이 아니라 미지(unknown)다
    • 상관 ≠ 인과 — 실험(A/B) 설계 없이 인과를 주장하지 않는다
    • 다중 비교 — 여러 지표를 훑어 하나가 유의하면 우연일 수 있다
  4. confidence 판정 기준을 명시한다 (DISCOVERY ## 14 의 confidence 칸에 기준이 없으므로 본 agent 가 소유):
    • = 실험 설계 + n 충분 / = 관측 데이터 + n 충분 / = n 부족 또는 편향 의심

도구 선택 규율

도구·라이브러리 선택은 ADR-053 S5(현재 버전/API 확신 없음) 에 해당하므로 리서치-only 경로다 — 다각도 패널은 불요하고 현재 버전 확인이 핵심이다.

도구 후보 표는 아래 ## 필수 칸 이 소유한다.

  • 현재 메이저 버전을 먼저 확정하고 그 버전 문서를 읽는다(stale API 회피 — ADR-040#amend-3 버전 currency).
  • 도구 공식 문서를 1차로 삼는다. 비교 블로그는 2차이며 단독 근거로 쓰지 않는다.
  • 설치 경계: 본 agent 는 도구를 설치하지 않는다. authoring 은 /plan-workitem, 설치는 /implement-workitem 이다(ADR-040#amend-1 / ADR-052 install-ownership 3분할).
  • 외부 서비스(분석 SaaS 등) 연동이 필요하면 STACK_SETUP_PLAN ## Optional MCP Connectors 등재를 제안한다(ADR-043 — 연결은 사용자가 수행).

Read the full file on GitHub · 145 lines

Changes

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.

  1. 2d ago First seen · 145 lines · 68 tokens per session scan A fe89efceffad

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analyst is an agent published in the GitHub repository kohj1018/agentic-dev-harness (2 stars, last pushed 5d ago), licensed MIT. It adds 68 tokens to every session and 2,969 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 2026-08-31.