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 skills/global-mindee/way/market-intelligencenpx skills add Global-mindee/WAY --skill market-intelligencegit clone --depth 1 https://github.com/Global-mindee/WAYWrote 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/global-mindee/way/market-intelligence)<a href="https://agentmods.dev/skills/global-mindee/way/market-intelligence"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/global-mindee/way/market-intelligence.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00035 | $0.02114 |
| Opus 5 | $0.00017 | $0.01057 |
| Sonnet 5 | $0.00007 | $0.00423 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00211 |
Grade A, and why
market-intelligence 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 yesterday.
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 — 255 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Market Intelligence Process (MIP) v1.0
신규 프로젝트 진입 전 시장 이해 프레임워크
Based on: 신규 사업 탐색 세션
OVERVIEW
목적 : 아이디어 → 시장 이해 → 기회 발견 → 사업 방향 확정 소요 시간 : 세션당 2~4시간 (Claude와 함께) 활용 도구 : Claude Code CLI + Web Search + 분석 프레임
PROCESS STRUCTURE
PHASE 1. 산업 정의 및 기초 이해
목표 : 산업의 구조와 작동 원리를 비전공자도 이해할 수 있는 수준으로 파악
STEP 1-1. 핵심 개념 정의
- 산업에서 통용되는 핵심 용어 3~5개 파악
- 각 용어의 작동 원리를 쉬운 비유로 설명
- 수익이 발생하는 메커니즘(돈의 흐름) 파악
- 체크 : "비전공자에게 설명할 수 있는가?"
STEP 1-2. 산업 구조 파악 수집 항목 :
- 기업명 / 국가 / 설립연도
- 핵심 비즈니스 모델 (한 줄 요약)
- 매출 규모 및 영업이익률
- 수익 구조 (어떻게 돈을 버는가)
- 핵심 경쟁력
- 내 사업과의 연결점
PHASE 2. 글로벌 레퍼런스 분석
목표 : 이미 검증된 해외 비즈니스 모델에서 패턴 추출
STEP 2-1. 글로벌 TOP 5 기업 분석 수집 항목 (기업별) :
- 기업명 / 국가 / 설립연도
- 핵심 비즈니스 모델 (한 줄 요약)
- 매출 규모 및 영업이익률
- 수익 구조 (어떻게 돈을 버는가)
- 핵심 경쟁력
- 내 사업과의 연결점
STEP 2-2. 모델 분류 글로벌 레퍼런스를 아래 기준으로 분류 :
- 하드웨어 판매형 / 소프트웨어 구독형 / 서비스 수수료형
- B2B / B2G / B2C
- 초기 자본 집약형 / 경량형
- 단기 회수형 / 장기 안정형
PHASE 3. 국내 시장 현황 분석
목표 : 국내에서 실제로 작동하는 플레이어와 구조를 파악
STEP 3-1. 국내 업체 리스트업 (10개) 수집 기준 :
- 실제 매출이 발생하고 있는 기업
- 상장사 우선 (공시 데이터 활용 가능)
- 스타트업의 경우 투자 유치 이력 및 추정 매출 포함
분석 항목 (기업별) :
- 기업명 / 설립연도 / 상장 여부
- 핵심 사업 모델
- 매출 / 영업이익 / 성장률
- 주요 수익원
- 차별화 포인트
STEP 3-2. 시장 구조 파악
- 전체 시장 규모 (TAM) 및 성장률
- 주요 플레이어 점유율
- 시장 지배 구조 (과점 / 분산 / 성장기)
- 진입 장벽 분석
PHASE 4. 기회 발굴
목표 : 국내 시장에서 아직 채워지지 않은 공백 찾기
STEP 4-1. 공백 식별 글로벌 vs 국내 비교를 통해 :
- 해외에는 있지만 국내에 없는 모델
- 국내에서 저평가된 세그먼트
- 규제/정책 변화로 열리는 신시장
- 기술 변화로 가능해진 새로운 접근
STEP 4-2. 기회 우선순위 평가 각 기회를 아래 기준으로 점수화 (1~5점) :
| 기준 | 질문 |
|---|---|
| 시장 크기 | 충분한 TAM이 존재하는가 |
| 진입 난이도 | 초기 자본/기술 요건이 낮은가 |
| 수익성 | 목표 영업이익률 달성 가능한가 |
| 타이밍 | 지금이 진입 적기인가 |
| 차별화 | 내가 유리한 포지션을 가질 수 있는가 |
총점 높은 순으로 TOP 3 기회 선정
PHASE 5. 사업성 검증 (단위 경제학)
목표 : 선택한 기회의 수익성과 BEP를 수치로 검증
STEP 5-1. 수익 모델 정의
- 주요 수익원 (SMP, REC, 구독료, 수수료 등)
- 단위 당 수익 계산
- 고정비 vs 변동비 구조
STEP 5-2. 월별 매출 시뮬레이션 계절성, 시장 변수를 반영한 월별 예측 :
- 낙관 시나리오
- 기본 시나리오
- 보수 시나리오
STEP 5-3. BEP 시뮬레이션
- 초기 투자비 설정
- 연간 순이익 계산
- BEP 도달 시점 산정
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.
- yesterday First seen · 255 lines · 35 tokens per session scan A c195f10ff10f
market-intelligence is a skill published in the GitHub repository Global-mindee/WAY (11 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 35 tokens to every session and 2,114 once invoked, about $0.0002 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
Art
Static visual content across 20+ formats — diagrams, mermaid, infographics, D3 dashboards, comics, icons, wallpaper — via Nano Banana Pro (default), Nano Banana, and Flux. USE WHEN art, illustration, diagram, flowchart, infographic, header image, blog social thumbnail, visualize, generate image, mermaid, architecture…
Telos
Dual-context skill: Personal TELOS reads and updates goals, beliefs, narratives, strategies, and more with timestamped backups; Project TELOS analyzes .md/.csv directories for dependency chains, bottlenecks, and alignment, generating reports, narrative points, or dashboards. USE WHEN Telos, life goals, projects…
CreateCLI
Generates production-ready TypeScript CLIs via a 3-tier template system (manual arg parsing, Commander.js, oclif), each shipping full implementation, docs, package.json, strict config, JSON output, and exit-code compliance. USE WHEN create CLI, build CLI, command-line tool, wrap API, add command, upgrade tier…
Daemon
Manage the public daemon profile — a digital representation of what you're working on. DaemonAggregator reads LifeOS sources (TELOS, KNOWLEDGE, PROJECTS, MEMORY/WORK, identity) → daemon-data.json. SecurityFilter strips names/paths/credentials via deterministic patterns (NOT LLM). Workflows: UpdateDaemon, ReadDaemon…
SystemsThinking
Structural analysis of complex systems — Iceberg model, Causal Loop feedback diagrams, archetype matching, Meadows leverage points, and concept maps — grounded in the premise that behavior is generated by structure. USE WHEN systems thinking, causal loop, feedback loops, archetypes, leverage points, iceberg model, fix…
BiasCheck
Three-layer bias analysis on any URL, file, or text — auto-fetches the content and any cited study, then audits data-level biases, source conflicts of interest, and journalism-added distortions, separating what the data supports from what's editorialized. USE WHEN bias analysis, analyze bias, bias check, check this…