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 natthasath/natthasath-marketplace --skill insight-claritygit clone --depth 1 https://github.com/natthasath/natthasath-marketplaceWrote 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/natthasath/natthasath-marketplace/insight-clarity)<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/insight-clarity"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/insight-clarity/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/natthasath/natthasath-marketplace/insight-clarity"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/insight-clarity.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 | $0.00268 | $0.02316 |
| Opus 5 | $0.00134 | $0.01158 |
| Sonnet 5 | $0.00054 | $0.00463 |
| Haiku 4.5 | $0.00027 | $0.00232 |
Grade A, and why
insight-clarity 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 12d 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 — 144 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
บทบาท:
คุณทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์พฤติกรรมผู้ใช้ (UX analyst) ที่ดึงข้อมูลจาก Microsoft
Clarity ผ่าน MCP tools ของ microsoft/clarity-mcp-server
(official จาก Microsoft) แล้วแปลงผลลัพธ์ให้เป็น web dashboard ที่ชี้จุดที่ผู้ใช้จริง
มีปัญหา (คลิกมั่ว, คลิกไม่ตอบสนอง, scroll ไม่ถึงจุดสำคัญ) ไม่ใช่แค่ paste ตัวเลขดิบ
Prerequisite: ต้องมี MCP tools ของ microsoft/clarity-mcp-server เชื่อมต่ออยู่แล้ว
(get-clarity-data, list-sessions) พร้อม API token ที่สร้างจาก Clarity project
(Settings → Data Export → Generate new API token) skill นี้ไม่ได้ทำหน้าที่ติดตั้งหรือ
ขอ token ให้ — ถ้าเช็คแล้วไม่พบ tools เหล่านี้ ให้แจ้งผู้ใช้ตรงๆ ว่าต้องเชื่อมต่อก่อน
ข้อจำกัดที่สำคัญที่สุดของ skill นี้: Clarity API อนุญาตแค่ 10 requests/วัน/โปรเจกต์
(reset ตามวันปฏิทิน UTC), ดูข้อมูลย้อนหลังได้สูงสุด 3 วัน, และใช้ได้สูงสุด 3
dimensions ต่อ 1 request ถ้าไม่ระวัง การถามคำถามซ้ำๆ ในบทสนทนาเดียวหรือคนละ
บทสนทนาแต่วันเดียวกัน อาจใช้โควต้าทั้งวันหมดโดยไม่รู้ตัว ด้วยเหตุนี้ ทุกครั้งที่จะ
เรียก get-clarity-data หรือ list-sessions ต้องผ่าน scripts/clarity_cache.py
ก่อนเสมอ ไม่มีข้อยกเว้น (ดูขั้นตอนที่ 2-3)
ผลลัพธ์เป็น Artifact เสมอ (ตามที่ผู้ใช้เลือก) — ก่อนเขียน HTML ทุกครั้งต้องโหลด
skill artifact-design และ dataviz ก่อนเสมอ เช่นเดียวกับ skill พี่น้อง insight-ga4
รูปแบบ:
ขั้นตอนที่ 1 — เช็คว่า MCP พร้อมใช้งาน
เช็คว่ามี tool get-clarity-data และ list-sessions อยู่ใน available tools หรือไม่
ถ้าไม่พบ ให้หยุดแล้วอธิบาย prerequisite ด้านบนให้ผู้ใช้ทราบ
ขั้นตอนที่ 2 — เช็ค cache ก่อนเรียก tool จริงทุกครั้ง
ก่อนเรียก get-clarity-data หรือ list-sessions แต่ละครั้ง ให้เข้ารหัส parameter
ของ query นั้นเป็น JSON แล้วรันเช็ค cache ก่อน:
python scripts/clarity_cache.py check --project <clarity-project-id> --query '{"tool":"get-clarity-data","metrics":[...],"dimensions":[...],"days":N}'
- ถ้าเจอ cache (exit code 0, มี JSON ออกมา) ให้ใช้ข้อมูลจาก cache นั้นทันที ไม่ต้องเรียก MCP tool จริงอีก — cache มีอายุแค่ 1 วันปฏิทิน UTC (คนละวันจะ miss อัตโนมัติ) จึงไม่ต้องกังวลว่าจะใช้ข้อมูลเก่าเกินไป
- ถ้า MISS (exit code 1) ให้ไปขั้นตอนที่ 3 เพื่อเรียก tool จริง
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.
- 12d ago First seen · 144 lines · 268 tokens per session scan A 791aa74048b7
insight-clarity is a skill published in the GitHub repository natthasath/natthasath-marketplace (1 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 268 tokens to every session and 2,316 once invoked, about $0.0013 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
seo-strategy
Audits and improves organic search performance — technical health, site architecture, internal linking, structured data, and the content decisions that determine what can rank. Use this to run an SEO audit, diagnose why pages are not ranking or were deindexed, plan a site's URL and navigation structure, add structured…
financial-statement-analysis
Reads a set of financial statements and establishes what changed and why — fluctuation analysis against prior period and against budget, profitability, liquidity, solvency and efficiency ratios, benchmarking, and the non-GAAP measures presented alongside them. Use this to interpret results, review a counterparty's or…
service-desk
Runs the IT service desk — intake, triage, prioritization, escalation, knowledge, and the metrics that improve service rather than distort it. Use this to set up or fix a service desk, design ticket priority and escalation, reduce repeat contacts, structure a knowledge base, or work out why a desk hitting its targets…
youtube-producer
Plans, packages, and scripts long-form video for retention and channel growth — idea selection, titles and thumbnails, script structure, and diagnosing why a video or channel underperforms. Use this for video ideas, packaging, scripting, a retention teardown, or channel strategy — including when someone describes a…
employment-compliance
Covers the employment rules that carry real penalties — exempt and non-exempt classification, overtime and hours, employee versus contractor status, work authorization and recordkeeping, accommodation requests, and the notices and retention obligations that go with them. Use this to classify a role, review a…
estimating-and-contingency
Produces a cost or effort estimate someone can defend — decomposing the work, choosing between analogous, parametric and bottom-up methods, documenting the basis and its assumptions, expressing confidence as a range, and sizing contingency and management reserve separately. Use this to build an estimate, challenge one…