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 j5ik2o/okite-ai --skill domain-model-extractorgit clone --depth 1 https://github.com/j5ik2o/okite-aiWrote 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/j5ik2o/okite-ai/domain-model-extractor)<a href="https://agentmods.dev/skills/j5ik2o/okite-ai/domain-model-extractor"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/j5ik2o/okite-ai/domain-model-extractor/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/j5ik2o/okite-ai/domain-model-extractor"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/j5ik2o/okite-ai/domain-model-extractor.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 | $0.00200 | $0.01654 |
| Opus 5 | $0.00100 | $0.00827 |
| Sonnet 5 | $0.00040 | $0.00331 |
| Haiku 4.5 | $0.00020 | $0.00165 |
Grade A, and why
domain-model-extractor 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 — 120 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Domain Model Extractor
既存の非DDDコードを分析し、DDDのビルディングブロック(集約・ローカルエンティティ・値オブジェクト・ドメインサービス)を擬似コード付きで提案する。
分析ワークフロー
Phase 1: スコープ確認
ユーザーに以下を確認する:
- 分析対象のディレクトリ/ファイル範囲
- ドメインの概要(何を扱うシステムか)
- 特に関心のある領域(あれば)
Phase 2: 既存コードの探索
以下の順序で情報を収集する:
Step 1: 構造の把握
- ディレクトリ構造を確認し、モジュール/パッケージの全体像を掴む
- 主要なクラス/構造体/型を一覧化する
Step 2: データ構造の分析
- DB スキーマ(マイグレーション、ORMモデル等)があれば確認
- 主要なクラス/構造体のフィールド・プロパティを確認
- データ間の参照関係(外部キー、IDフィールド等)を把握
Step 3: ビジネスロジックの所在特定
- バリデーションロジックの散在箇所を特定
- 条件分岐の多いメソッドを特定(ビジネスルールの候補)
- 複数エンティティにまたがる操作を特定
Step 4: トランザクション境界の分析
- 同一トランザクションで更新されるデータ群を特定
- これが集約境界の最重要手がかりとなる
Phase 3: ドメインモデルの導出
収集した情報を基に、以下の順序でモデルを導出する。 詳細なヒューリスティクスは references/analysis-heuristics.md を参照。
導出順序:
- 値オブジェクト - プリミティブ型で表現されたドメイン概念、検証ロジックの散在箇所から
- 集約 - トランザクション境界、CRUDの単位、不変条件の範囲から
- ローカルエンティティ - 集約内部でのみ意味を持つ、IDを持つオブジェクト
- ドメインサービス - 複数集約にまたがる操作、特定オブジェクトに属さないルール
各モデルに含める情報:
- プロパティ(型情報付き)
- ファクトリメソッド(生成時の検証)
- コマンドメソッド(状態変更操作、不変で新インスタンスを返す)
- クエリメソッド(状態参照操作)
- 不変条件(集約が常に満たすべきルール)
Phase 4: 提案ドキュメントの出力
references/output-template.md のテンプレートに従い、以下を含むMarkdownドキュメントを生成する:
- 概要(分析対象、発見したモデル数)
- 集約ごとのセクション(擬似コード付き)
- 値オブジェクト一覧(擬似コード付き)
- ドメインサービス一覧(擬似コード付き)
- 集約関連図(テキストベース)
- 既存コードとの対応表
出力例(抜粋)
以下は EC サイトの注文管理コードを分析した場合の出力イメージ(集約1つ分):
Aggregate Order {
id: OrderId
customerId: CustomerId // 他集約へのID参照
items: List<OrderItem> // ローカルエンティティ
status: OrderStatus // 値オブジェクト
shippingAddress: Address // 値オブジェクト
// Invariants: items は1件以上、合計金額は0より大きい
static create(customerId, firstItem, address): Order
addItem(item: OrderItem): Order // returns 新しいインスタンス
removeItem(itemId: OrderItemId): Order
submit(): Order // status を Submitted に変更
totalAmount(): Money
}
分類判断基準
| 判断ポイント | 集約 | ローカルエンティティ | 値オブジェクト |
|---|---|---|---|
| 独自のIDを持つか | Yes(ルートID) | Yes(ローカルID) | No |
| 単独で取得されるか | Yes | No(親経由) | No |
| ライフサイクルがあるか | Yes | 親に従属 | なし(不変) |
| 同一性で比較するか | Yes(ID) | Yes(ID) | No(値で比較) |
What ships with it
2 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.
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 · 120 lines · 200 tokens per session scan A 20bd6cde4177
domain-model-extractor is a skill published in the GitHub repository j5ik2o/okite-ai (81 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 200 tokens to every session and 1,654 once invoked, about $0.0010 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 2026-09-01.
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