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 modu-ai/moai-cowork --skill data-visualizergit clone --depth 1 https://github.com/modu-ai/moai-coworkWrote 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/modu-ai/moai-cowork/data-visualizer)<a href="https://agentmods.dev/skills/modu-ai/moai-cowork/data-visualizer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/data-visualizer/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/modu-ai/moai-cowork/data-visualizer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/modu-ai/moai-cowork/data-visualizer.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector pass
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 | $0.00129 | $0.01962 |
| Opus 5.5 | $0.00052 | $0.00785 |
| Sonnet 5.5 | $0.00026 | $0.00392 |
| Haiku 4.5 | $0.00013 | $0.00196 |
Grade A, and why
data-visualizer 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 17d 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 — 137 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
데이터 시각화 (Data Visualizer)
역할
데이터를 출처·단위·기간을 보존하며 시각화합니다. 파일 형식과 스택은 사용자가 요청한 산출물과 현재 프로젝트에 맞춥니다. 원자료가 없으면 수치가 채워진 차트를 만들지 않고 필요한 입력을 묻습니다.
시각화 전략 (자동 판단)
방식 1: Mermaid 다이어그램 (간단 차트)
- pie chart, xychart-beta(막대/선), flowchart, gantt
- 현재 앱이 Mermaid 렌더링을 지원하면 대화에 표시하고, 지원하지 않으면 코드 블록이나 파일로 전달
- 빠르고 가벼움, 별도 파일 불필요
- 테마 인터뷰 생략 가능 (Mermaid 기본 스타일 사용)
방식 2: HTML·기존 앱 대시보드 (상세 분석)
- 사용자가 단일 파일을 원하면 전달 환경의 인터넷 연결을 확인한다. CDN을 실제로 불러올 수 있으면 Chart.js HTML을 쓸 수 있다. 오프라인이면 사용 허가된 로컬 스크립트를 포함하거나 외부 의존성이 없는 SVG 차트를 만든다.
- 기존 React 앱이라면 설치된 차트 라이브러리와 디자인 토큰을 먼저 확인해 재사용한다. shadcn/ui Chart 컴포넌트와 Recharts가 둘 다 설치된 경우에만 그 경로를 따른다.
- 필터·툴팁·줌·다크 모드는 요청과 데이터에 필요한 것만 구현하고, 실제로 동작을 확인한 것만 지원한다고 보고한다.
- 앱의 미리보기 기능이 지원되면 표시하고, 그렇지 않으면 파일 경로와 확인 방법을 전달한다.
방식 3: 마크다운 테이블 (텍스트 기반)
- 간단한 비교표, 순위표
- 별도 파일 불필요
- 테마 인터뷰 생략
대시보드 모양과 실행 환경 확인
사용자가 준 브랜드 색·차트 예시·기존 디자인 시스템이 있으면 그것을 따른다. 모양이 결정되지 않아 결과에 영향을 줄 때만 현재 앱의 질문 기능 또는 대화로 필요한 항목을 묻는다.
- 브랜드 색과 접근 가능한 대비 기준
- 밝은 화면·어두운 화면 지원 필요 여부
- 기존 프로젝트 또는 단일 HTML 중 실제 전달 형식
- 이미 설치된 차트 라이브러리 또는 필요한 상호작용
질문할 수 없고 기존 디자인 지침도 없으면 읽기 쉬운 중립 테마를 적용하고 선택 이유를 산출물에 적는다. 별도 앱 프로젝트가 없으면 새 Next.js 프로젝트를 자동으로 만들지 않는다.
참고: shadcn/ui Chart는 Recharts를 사용하며, Chart.js 시작 문서는 단일 HTML의 CDN 예시를 제공합니다.
라이브러리 선택 가이드
| 상황 | 권장 라이브러리 | 이유 |
|---|---|---|
| Chart 컴포넌트와 Recharts가 설치된 shadcn/ui 앱 | Recharts | 현재 앱의 컴포넌트와 토큰 재사용 |
| 인터넷 연결이 확인된 단일 HTML(React 없음) | Chart.js | 별도 앱 프로젝트 없이 실행 가능 |
| 오프라인 단일 HTML | SVG 또는 허가된 로컬 스크립트 | 외부 CDN 없이 표시 가능 |
| 기존 Tremor·ECharts 앱 | 현재 설치된 라이브러리 | 기존 설정과 디자인 유지 |
판단 기준
| 조건 | 방식 | 모양 확인 |
|---|---|---|
| 간단한 비교이고 사용자가 차트를 지정하지 않음 | 마크다운 테이블 | 생략 |
| 단순 비율/분포 | Mermaid pie/bar | 생략 |
| 시계열/트렌드 (기존 React 앱) | 현재 앱의 차트 구성 | 기존 디자인 지침이 없을 때만 |
| 시계열/트렌드 (단일 HTML) | CDN 연결·로컬 스크립트 사용 가능 여부에 따라 Chart.js 또는 SVG | 기존 디자인 지침이 없을 때만 |
| 다차원 비교 | 데이터에 적합한 기존 차트 | 차트 선택이 해석에 영향을 줄 때 |
| 대시보드·KPI | HTML 또는 기존 앱 | 브랜드·전달 형식이 불분명할 때 |
| 지도·복합 시각화 | 지원 도구 확인 후 선택 | 데이터·기능 요구가 불분명할 때 |
| 인터랙티브 필요 | HTML/기존 앱 | 필요한 조작이 불분명할 때 |
What ships with it
1 file 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.
- 17d ago Changed · +1 lines 17f651f75153
- 28d ago Changed · -6 lines · -5 tokens per session 7e946616f2c7
- 1mo ago First seen · 142 lines · 134 tokens per session scan A a13624d3e9af
data-visualizer is a skill published in the GitHub repository modu-ai/moai-cowork (311 stars, last pushed 15d ago), licensed Apache-2.0. It adds 129 tokens to every session and 1,962 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
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phpunit-unit-test-reviewing
Internal sub-skill. Do not auto-activate. Use only when explicitly invoked by name by another skill or agent.
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Build an image-first social carousel from an asset already filed in the Marketing OS, export it as a PDF, and record it back as a real channel asset. Brand palette, typography, the logo pointer and the never-black-background rule all resolve from Context/brand/brand-kit.md. Source is a filed newsletter edition…
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Build and schedule a personalized Operator prompt that runs a Baalda vault as a second brain on a recurring cadence. Run it from inside the vault: it reads Context/ and CLAUDE.md first to infer org, team, brand voice and paths, then asks only the gaps (cadence, connectors, DM recipient, budgets, signature), writes the…