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 Ludovic33Fr/product-ai-toolbox --skill four-indicators-measuregit clone --depth 1 https://github.com/Ludovic33Fr/product-ai-toolboxWrote 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/ludovic33fr/product-ai-toolbox/four-indicators-measure)<a href="https://agentmods.dev/skills/ludovic33fr/product-ai-toolbox/four-indicators-measure"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/ludovic33fr/product-ai-toolbox/four-indicators-measure/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/ludovic33fr/product-ai-toolbox/four-indicators-measure"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/ludovic33fr/product-ai-toolbox/four-indicators-measure.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 | $0.00069 | $0.01498 |
| Opus 5 | $0.00034 | $0.00749 |
| Sonnet 5 | $0.00014 | $0.00300 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00150 |
Grade A, and why
four-indicators-measure 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 11d 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 — 110 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
four-indicators-measure
Fiche éditoriale
Objectif. Calculer les quatre indicateurs du PM augmenté (densité de décision, justesse rétrospective, délai de bascule, indice de réinvestissement).
Entrées. Journal de décision, indicateurs d'usage, audits agents, agendas comparés.
Sorties. Tableau des quatre indicateurs avec valeur actuelle, comparaison trimestre précédent, lecture qualitative.
Cadence d'usage. Trimestriellement.
Mode opératoire
Quand m'invoquer
L'utilisateur clôture un trimestre et veut faire le bilan factuel de sa transformation augmentée. Il fournit son journal de décision, ses logs d'usage IA, les rapports d'audit de ses agents, et l'extraction de son agenda sur le trimestre.
Procédure
Pour chaque indicateur, suivre la définition du chapitre 14.
-
Densité de décision. Compter le nombre de décisions explicitement consignées dans le journal sur le trimestre. Diviser par le nombre de jours ouvrés. Comparer au trimestre précédent.
-
Justesse rétrospective. Pour les décisions du trimestre N-2 (assez de recul pour observer le résultat), classer en : confirmée par les faits, infirmée, non concluante. Calculer le ratio confirmées / total.
-
Délai de bascule. Mesurer le temps moyen entre la première mention d'un sujet (en réunion, en ticket, en verbatim) et la première décision documentée à son sujet. Comparer N et N-1.
-
Indice de réinvestissement. Sur la base des agendas comparés, calculer la part du temps gagné par l'IA qui a été réinvestie en discovery / arbitrage / décision (vs. consommée par d'autres réunions ou lissée dans la journée). Le livre suggère 60% comme cible saine.
-
Produire le tableau au format ci-dessous, suivi d'une lecture qualitative en 3-5 phrases.
Format de sortie
# Bilan trimestriel — Q{n} {année}
## Tableau des quatre indicateurs
| Indicateur | Valeur Q{n} | Valeur Q{n-1} | Évolution | Cible |
|------------|-------------|----------------|-----------|-------|
| Densité de décision | {x} décisions/jour | {y} décisions/jour | {↗ ↘ →} | — |
| Justesse rétrospective | {x}% (sur {n} décisions Q{n-2}) | {y}% | {↗ ↘ →} | ≥ 60% |
| Délai de bascule | {x} jours | {y} jours | {↗ ↘ →} | en baisse |
| Indice de réinvestissement | {x}% | {y}% | {↗ ↘ →} | ≥ 60% |
## Lecture qualitative
{3-5 phrases : ce que les chiffres disent au-delà de la valeur brute. Ce qui est en progrès, ce qui régresse, ce qu'il faut creuser.}
## Sources des données
- Journal de décision : {nombre d'entrées analysées sur la période}
- Audits agents : {nombre d'audits intégrés}
- Agenda : {nombre de semaines couvertes}
- Indicateurs d'usage : {référence}
## Limites de cette mesure
{1-3 phrases : ce qu'il faut savoir des biais ou des manques de cette mesure ce trimestre.}
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.
- 11d ago First seen · 110 lines · 69 tokens per session scan A b4edfcc50253
four-indicators-measure is a skill published in the GitHub repository Ludovic33Fr/product-ai-toolbox (1 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 69 tokens to every session and 1,498 once invoked, about $0.0003 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 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
semble-setup
Project setup tools for semblecode semantic code search. Semantic search finds code by meaning or concept, rather than only matching exact words.
text-optimize
Optimizes text/docs for LLM token efficiency. Triggers - optimize, reduce tokens, compress, deep compress.
context-slim
A tool for shortening the instructions and saved information that an AI coding agent loads into its context, the text it uses to decide what to do.
md-to-pdf
Convert Markdown to PDF via reportlab or weasyprint engines. Triggers - pdf, md to pdf, markdown to pdf, generate pdf.
publish
A tool for publishing text, Markdown files, or websites to brewpage.app and receiving a web address for the published result.
agents
Creates, improves, syncs Codex subagents. Triggers: create agent, improve agent, sync agents, memory sync.