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 shop-analyticsgit 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/shop-analytics)<a href="https://agentmods.dev/skills/gmomakeshop/agent-skills/shop-analytics"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gmomakeshop/agent-skills/shop-analytics/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/shop-analytics"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/gmomakeshop/agent-skills/shop-analytics.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 | $0.00285 | $0.04338 |
| Opus 5.5 | $0.00114 | $0.01735 |
| Sonnet 5.5 | $0.00057 | $0.00868 |
| Haiku 4.5 | $0.00028 | $0.00434 |
Grade A, and why
shop-analytics 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 — 222 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
ショップ分析スキル
利用可能な注文・会員データ取得ツールを通じてデータを取得し、売上分析・問題検知・レポート作成・施策提案を行う。
ワークフロー
1. ヒアリング
以下の項目をすべて明確にしてから次工程に進む。ユーザーの発話から推測できる項目は確認なしで進めてよいが、曖昧な場合は必ず聞き返す。
| 項目 | 確認内容 |
|---|---|
| 分析テーマ | 何を知りたいか・何を解決したいか（例: 「売上推移」「売上低下の原因」「リピート施策の提案」） |
| 分析対象指標 | テーマに対して具体的にどの指標を出すか（例: 「平均LTV」「LTV上位会員数」） |
| 対象期間 | いつからいつまでのデータを対象とするか |
| 出力形式 | テキスト or HTML |
1-1. 分析テーマの聞き取り
ユーザーから「何を知りたいか・何を解決したいか」を聞く。曖昧な表現の場合は意図を確認する。
1-2. 分析対象指標の具体化
テーマだけでは何を算出すべきかが定まらないため、指標レベルまで具体化してユーザーと合意を取る。
スキップ条件: ユーザー発話の中で具体的な指標が明示されている場合（例: 「今月の売上推移と客単価を見せて」「平均LTVだけ知りたい」）は、提案による確認を省略して 1-3 に進む。曖昧な指標が1つでも残っていれば実施する。
該当リファレンスの特定（決定木）:
- 依頼が 日次/週次/月次/ダッシュボード等の複合レポート → 「複合レポートのレシピ」を起点に、構成要素のリファレンスを順に特定
- 依頼が 単一テーマ（売上、リピート、LTV など） → 「ユーザーリクエスト → 参照リファレンス」表で該当行を引く
- 上記いずれにも当てはまらない曖昧な依頼 → 「キーワード索引」で発話に含まれる単語から候補を絞り、候補が複数あれば「ユーザーリクエスト → 参照リファレンス」表で文脈に合うものを選ぶ
手順:
- 上記決定木で該当する分析リファレンスを特定する
- 特定したリファレンスを読み込み、定義されている指標を把握する
- テーマに合った指標を2〜4個に絞ってユーザーに提案し、確認を取る
提案例:
ユーザー: 「LTVを分析したい」 Claude:
references/analysis-reference-ltv.mdを確認 → 「平均LTVとLTV上位会員数を分析対象にしますが、いかがでしょうか?」
ユーザーが指標の追加・削除を求めた場合は調整する。指標が増減すれば後段の取得項目も変わる。
1-3. 対象期間
| ユーザーの表現 | 対象期間 | 比較対象 |
|---|---|---|
| 「今月の売上」「今月はどう」 | 当月1日〜本日 | 前月同期間 |
| 「先月の売上」 | 前月1日〜前月末日 | 前々月 |
| 「最近の売上」「売上はどう」 | 直近1ヶ月 | その前の1ヶ月 |
| 「今年の売上」 | 当年1月1日〜本日 | 前年同期間 |
| 明示的な期間指定 | 指定期間 | 同じ長さの直前期間 |
1-4. 出力形式
「グラフで見たい」「ダッシュボード」→ HTML、「簡潔に教えて」「会話で報告」→ テキスト。
2. 取得項目の確認
必要なフィールドだけを取得して実行時間を短縮する。ツールを複数回実行する場合は、ユーザーに許可をとってから実行する。
手順:
- 1-2 で特定した分析リファレンスの「計算方法」を読み、算出に必要なデータ要素を洗い出す（例: 会員ID、注文金額、注文日時、商品名、商品単価、数量）
- 出力形式が HTML の場合は、この時点で
references/report-reference-html.mdも読み込み、ダッシュボード描画に必要なラベル系フィールド（商品名、システム商品コード、都道府県など）を洗い出しに加える。テキスト出力でも、表に乗せたい属性があれば同様に追加する - データ取得ツールが必要なフィールドへの絞り込みに対応している場合は、絞り込みを行う
3. データ取得
- 注文取得ツールで 対象期間 の全注文データを取得する。2 で絞り込んだ条件・フィールド指定を使う
- 比較対象期間がある場合（1-3 の表で定義された前月・前年同期間など）は、同じ条件で 比較期間 の全注文データも取得する。前期比・前年比の算出に必須
- 会員属性が必要な場合、会員取得ツールで会員データを取得する。
4. 分析・出力
What ships with it
15 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/analysis-reference-action-extraction.md 2.9 KB
- references/analysis-reference-anomaly-detection.md 2.1 KB
- references/analysis-reference-basic.md 2.6 KB
- references/analysis-reference-churn.md 2.4 KB
- references/analysis-reference-first-buyer.md 2.7 KB
- references/analysis-reference-loyal-customer.md 2.5 KB
- references/analysis-reference-ltv.md 2.0 KB
- references/analysis-reference-new-existing.md 3.2 KB
- references/analysis-reference-product-combination.md 2.1 KB
- references/analysis-reference-purchase-trend.md 2.6 KB
- references/analysis-reference-repeat.md 8.2 KB
- references/analysis-reference-rfm.md 3.0 KB
- references/analysis-reference-segment.md 3.0 KB
- references/report-reference-html.md 12 KB
- references/report-reference-text.md 1.6 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 · 222 lines · 285 tokens per session scan A dd2fa5101e7f
shop-analytics is a skill published in the GitHub repository gmomakeshop/agent-skills (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 285 tokens to every session and 4,338 once invoked, about $0.0011 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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