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 skills add gethouston/houston --skill analisar-meus-dadosgit clone --depth 1 https://github.com/gethouston/houstonWrote 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/skills/gethouston/houston/analisar-meus-dados)<a href="https://agentmods.dev/skills/gethouston/houston/analisar-meus-dados"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gethouston/houston/analisar-meus-dados/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/skills/gethouston/houston/analisar-meus-dados"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gethouston/houston/analisar-meus-dados.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00127 | $0.02008 |
| Opus 5 | $0.00063 | $0.01004 |
| Sonnet 5 | $0.00025 | $0.00402 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00201 |
Grade A, and why
analisar-meus-dados 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 9d 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 — 96 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Analisar Meus Dados
Um primitivo analítico. Três tarefas de dados: relatórios de experimento, varreduras de anomalias, auditorias de qualidade de dados (DQ). Rigor por padrão, nunca recomendo LANÇAR sem significância, nunca chamo algo de anomalia sem linha de base, nunca pulo as ressalvas nos achados de DQ.
Quando usar
subject=experiment- "analise o teste {X}" / "como foi o experimento {Y}" / "relatório do teste A/B".subject=anomaly- "algo estranho nos dados hoje" / "verificação de anomalias" / "varredura diária de anomalias" / "por que {métrica} disparou".subject=data-qa- "verifique a qualidade dos dados na tabela {X}" / "por que esse número está errado" / "rode uma auditoria de DQ no warehouse".
Conexões que preciso
Executo trabalho externo através do Composio. Antes de esta habilidade rodar, verifico se as categorias abaixo estão conectadas. Se faltar alguma, nomeio a categoria, peço para você conectar na aba Integrações, e paro.
- Warehouse / fonte de dados (Postgres, BigQuery, Snowflake, Redshift) - Obrigatório. SQL somente leitura para extrair variantes, linhas de base de anomalias, verificações de DQ.
- Plataforma de experimentos (PostHog, Mixpanel, Amplitude) - Opcional. Usado quando
subject=experimente o teste está em uma ferramenta de analytics de produto. Se nenhuma estiver conectada, trabalho a partir de agregados colados.
Se nenhum warehouse estiver conectado, paro e peço para você conectar seu warehouse primeiro.
Informações que preciso
Leio o seu contexto operacional primeiro. Para cada campo obrigatório que estiver faltando, faço UMA pergunta em linguagem simples (melhor modalidade: app conectado > envio de arquivo > URL > colar) e espero.
- Estágio da empresa - Obrigatório. Por que preciso: define os padrões sensatos de tamanho de amostra e efeito mínimo detectável nos experimentos. Se faltar, pergunto: "Como você descreveria seu estágio agora, pré-lançamento, primeiros usuários, em escala, ou estável?"
- Onde estão os dados do seu negócio - Obrigatório. Por que preciso: preciso saber qual warehouse consultar. Se faltar, pergunto: "Onde estão os dados do seu negócio? O ideal é conectar seu warehouse na aba Integrações para que eu possa ler diretamente."
- O que você já monitora - Obrigatório para
subject=anomaly. Por que preciso: varro as métricas que você já acompanha e sinalizo desvios. Se faltar, pergunto: "Quais números você acompanha mais de perto? Você pode listá-los ou, melhor ainda, conectar o painel onde eles ficam." - Formato das tabelas e expectativas de atualidade - Opcional para
subject=data-qa. Por que preciso: ajuda a saber quais colunas não deveriam ter nulos e quão desatualizada uma tabela pode ficar. Se você não tiver isso, sigo em frente com TBD e infiro a partir de uma amostra.
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.
- 9d ago First seen · 96 lines · 127 tokens per session scan A d37545dd5e59
analisar-meus-dados is a skill published in the GitHub repository gethouston/houston (113 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 127 tokens to every session and 2,008 once invoked, about $0.0006 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 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
agent-platform-rag-engine-management
Manage and query Agent Platform RAG Engine Corpora and retrieve grounded contexts using the Google GenAI SDK. Use when listing RAG corpora or files, inspecting a corpus, retrieving contexts, or generating content grounded in a RAG corpus. Do not use for standard database queries (use SQL/Spanner skills), Google…
agent-platform-model-registry
Agent Platform Model Registry Management. Use when you need to upload, list, describe, update, or delete machine learning models (and their versions) in the Agent Platform Model Registry. Don't use for model training, model deployment to endpoints, or managing non-Agent Platform models.
foundry-config-setup
Resolve missing setup caused by a hardcoded Foundry project endpoint or model in a sample. Use when a sample fails because it uses a placeholder/hardcoded projectendpoint (for example "https://your-project.services.ai.azure.com") or a hardcoded model instead of reading them from the environment.
google-cloud-solution-agentic-analytics-spark-knowledge-catalog
Discovers requirements and generates guidance to design and deploy a governed, secure agentic-analytics solution for data that's distributed across Google Cloud, other cloud providers, or on-premises. Data that's outside Google Cloud (such as data from Databricks, Snowflake, Salesforce, SAP, or Oracle systems) is…
training-check
Interactively monitor training metrics from the current Codex session, periodically checking WandB or fallback logs for NaN, divergence, plateaus, and broken runs.
nemo-automodel-launcher-config
Configure NeMo AutoModel job launches for interactive runs, Slurm clusters, and SkyPilot cloud execution.