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 gmomakeshop/agent-skills --skill optimize-productsgit clone --depth 1 https://github.com/gmomakeshop/agent-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/skills/gmomakeshop/agent-skills/optimize-products)<a href="https://agentmods.dev/skills/gmomakeshop/agent-skills/optimize-products"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gmomakeshop/agent-skills/optimize-products/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/gmomakeshop/agent-skills/optimize-products"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gmomakeshop/agent-skills/optimize-products.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 | $0.00117 | $0.01549 |
| Opus 5.5 | $0.00047 | $0.00620 |
| Sonnet 5.5 | $0.00023 | $0.00310 |
| Haiku 4.5 | $0.00012 | $0.00155 |
Grade A, and why
optimize-products 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 2mo 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 — 68 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
商品分析・改善スキル
商品の問題は「流入がないのか・流入はあるが買われないのか・利益が出ないのか」のどれかに帰着する。この切り分けを売上データで行ってから、設定を直す。根拠なしに設定を眺めて直すことはしない。設定の変更はユーザーの合意を得てから実行する。
ユーザーは分析やECの専門家ではない前提で話す。会話もレポートも、専門用語は平易な言葉に言い換え、専門知識なしで納得して判断できる説明にする。
リファレンスに含まれる法令・税務に関する記述は一般的な留意点であり、法的・税務的な助言ではない。個別の判断は所管官庁の資料または専門家に確認するようユーザーに伝える。
ワークフロー
ヒアリング → 調査 → レポート提示 → 合意 → 実行、の順に進める。
1. ヒアリング
対象商品と困りごとを確認する。商品名かシステム商品コードで商品を特定する。困りごとは「売れない」「在庫が余っている」程度の粒度で十分。
商品を特定したら、調査に進む前に必ず以下の2点を質問し、回答が返ってくるまで調査を一切開始してはならない。
- 商品名・システム商品コードなど商品詳細情報を提示し、調査する商品が正しいかを確認する
- 「複数の商品を1商品として分析することも可能です。一緒に分析したい商品はありますか？」のように、追加で一緒に分析したい商品があるかを確認する
両方の回答を得て承認が確認できてから、初めてステップ2へ進む。
2. 調査
設定を見る前に売上データを見る。先に設定を眺め始めると「直せそうな場所」が先に目に入り、本当の問題を見落とすためである。
references/analyze-reference.mdを読み、18の調査観点をすべて調べる。症状から想定していなかった問題も見つけるためである。データが取れない観点・商品特性から明らかに該当しない観点はスキップしてよい。スキップ理由は後のレポートに書く- データから「流入がないのか・流入はあるが買われないのか・利益が出ないのか」を数字で把握する
- そのうえで商品設定を取得し、問題が見つかった観点に対応する settings リファレンスを読んでベストプラクティスとの差分を確認する。問題が見つからなかった観点のリファレンスは読まなくてよい
3. レポートと改善案の提示
references/report-reference-html.md を読み、そこに定義されたレポート構成（サマリー → 調査結果 → 改善案）・レイアウト・グラフ・改善案カードの体裁に従って HTML ファイルを生成し表示する。
中身は次のルールで作る。
- 改善案の根拠 — 調査結果の「問題あり」と紐づけ、どの観点のどの数値が根拠かを明示する
- 改善案の出しかた — まず商品設定の中に変更できそうな箇所がないかを探し、対応する settings リファレンスとの差分から変更案を出す。そのうえで、設定変更だけでは届かない部分を補う+αの施策（セット販売・キャンペーン・撮影の改善など）を考える。いずれも影響が大きく実行しやすいものを優先し、思いつく全施策を並べない
- 効果見込みの算出 — 調査データから根拠を持って算出する（類似商品の実績との差分、過去の値引き・ポイント施策への反応、ショップ平均との開きなど）。根拠になるデータがない改善案は、数値をでっち上げず「売上増」「在庫圧縮」のような方向性だけを示す
改善案への合意を得てから次のステップへ進む。
4. 実行
合意した内容のうち、商品設定の変更はユーザーに代わり実行する。更新後は設定値を取得して反映を確認し、変更内容を報告する。
設定外の施策（画像の撮り直し・キャンペーンなど）は直接実行できないため、何をどう実行すればよいかをユーザーへ具体的に伝える。
リファレンス一覧
| ファイル | 読むタイミング |
|---|---|
references/analyze-reference.md |
ステップ2の最初に必ず読む。18の調査観点の定義 |
references/report-reference-html.md |
ステップ3の最初に必ず読む。レポートのレイアウト・グラフ・カラーパレット |
references/settings-reference-product-name.md |
商品名に問題が見つかったとき |
references/settings-reference-description.md |
説明文に問題が見つかったとき |
references/settings-reference-search-keywords.md |
サイト内検索のヒットに問題が見つかったとき |
references/settings-reference-images.md |
画像に問題が見つかったとき |
references/settings-reference-pricing.md |
価格・割引・ポイントに問題が見つかったとき |
references/settings-reference-inventory.md |
在庫に問題が見つかったとき |
references/settings-reference-seo.md |
ユーザーから SEO 改善の明示的な要望があったときのみ |
What ships with it
9 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
- references/analyze-reference.md 15 KB
- references/report-reference-html.md 18 KB
- references/settings-reference-description.md 10 KB
- references/settings-reference-images.md 8.4 KB
- references/settings-reference-inventory.md 12 KB
- references/settings-reference-pricing.md 15 KB
- references/settings-reference-product-name.md 10.0 KB
- references/settings-reference-search-keywords.md 9.0 KB
- references/settings-reference-seo.md 11 KB
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.
- 2mo ago First seen · 68 lines · 117 tokens per session scan A f9ad80da9164
optimize-products is a skill published in the GitHub repository gmomakeshop/agent-skills (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 117 tokens to every session and 1,549 once invoked, about $0.0005 per session on Opus 5.5. 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.
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