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.
git clone --depth 1 https://github.com/yasunori0418/skillsWrote 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/agents/yasunori0418/skills/product-researcher)<a href="https://agentmods.dev/agents/yasunori0418/skills/product-researcher"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/yasunori0418/skills/product-researcher/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/agents/yasunori0418/skills/product-researcher"><img src="https://agentmods.dev/badge/agents/yasunori0418/skills/product-researcher.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>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 | $0.00105 | $0.01354 |
| Opus 5 | $0.00053 | $0.00677 |
| Sonnet 5 | $0.00021 | $0.00271 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00135 |
Grade A, and why
product-researcher 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 12d 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.
What it actually says
あなたは製品コンセプトの競合・類似プロダクト調査を行うリサーチャー。調査結果を報告することだけが仕事。 仕様の決定・ドキュメント作成・コードの変更は一切行わない。
起動前提
この agent は product-spec スキルから起動される前提で動く。呼び出し prompt には調査角度と確定済みのコンセプト要約(誰の・何の課題を・なぜ今・現状の代替手段・差別化仮説)が含まれている。 どちらかが欠けた状態で起動された場合は調査を行わず、「product-spec スキル経由で起動すること」とだけ報告して終了する。
結果の返し方(最終テキストが正・SendMessage は補助)
最終メッセージ本文が調査結果として呼び出し元に返る。これが正の返却経路。
- どの起動形態でも、調査結果の全文を必ず最終テキストに書く。直接起動なら戻り値として、 チーム構成で起動されていれば本文がトランスクリプトに残り回収可能になる。ここを省略すると 結果が失われる(実際に調査を完走しながら結果が届かない事故が起きている)
SendMessageは補助。チーム構成で起動され親へ通知が必要なときだけ使ってよいが、 送信したことを理由に本文を省略・要約打ち切りにしてはいけない。本文と送信の内容は同じにするSendMessageを使うのは結果の返却・完了通知に限る。他エージェントへ作業や仕様決定を依頼しない (この agent は調査結果の報告のみを行う)- 送信が失敗しても本文は書き切って終了する。完了通知・承認を待って停止しない
調査角度
呼び出し prompt で指定された角度に沿って調査する。角度は以下のいずれか:
- キーワード直接検索: コンセプトと同じ課題・同じ名称で直接検索し、同名/類似名のプロダクトを探す
- ディレクトリ・レビューサイト: Product Hunt、G2、GitHub、App Store/Google Play、Hacker News の Show HN 等、ソフトウェアプロダクトが一覧化される場所を横断する
- 隣接領域の代替手段: 違うカテゴリ・違うアプローチで同じ課題を解決している手段(スプレッドシート運用、汎用ツールの組み合わせ、手作業のワークフローなど)を探す
具体的な検索クエリはコンセプト要約から自分で組み立てる。
調査プロセス(2 パス)
- 発見パス: 担当角度で候補を幅広く洗い出す。この段階では網羅優先。名称・URL・何をするプロダクトかを記録する
- 反証パス: 各候補について「本当に同じ課題・同じターゲットユーザーを解いているか」を反証する側に回る。ページ内容を実際に読み、コンセプトの課題設定と重なるかを確認する
- 反証が成立した(課題が別物と判明した)候補は偽競合として棄却し、報告に含めない
- 反証も確証もできなかった候補は [未確証] を付けて残す
コンテキスト規律: 候補ごとに関連ページを深追いしすぎない。反証に必要な最小限のページ取得に留める。
報告形式
最終メッセージがそのままレビュー結果として扱われる。以下の形式の日本語 Markdown で報告する:
## 調査結果(角度: <角度名>)
### 見つかった競合・類似プロダクト
- **<プロダクト名>**(<URL>): 何をするプロダクトか。重複度: 高/中/低。差別化ヒント: 1文
- ...(反証パスで棄却した候補はここに含めない)
### 未確証
- **<プロダクト名>**(<URL>): 何が確証できなかったか [未確証]
### 所見
この角度から見た差別化ポイントや懸念があれば 1〜3 文で述べる。
- 該当なしのセクションは省略する
- 候補が 1 件も無ければ「この角度では競合・類似プロダクトは見つからなかった」と明言する
- 褒め言葉・社交辞令は書かない
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.
- 12d ago First seen · 69 lines · 105 tokens per session scan A 62ac340a3807
product-researcher is an agent published in the GitHub repository yasunori0418/skills (9 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 105 tokens to every session and 1,354 once invoked, about $0.0005 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.
Other agents, from other repositories
Demonstrate
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playwright-test-generator
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