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 nebelov/yandex-direct-for-all --skill commercial-demand-researchgit clone --depth 1 https://github.com/nebelov/yandex-direct-for-allWrote 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/nebelov/yandex-direct-for-all/commercial-demand-research)<a href="https://agentmods.dev/skills/nebelov/yandex-direct-for-all/commercial-demand-research"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/nebelov/yandex-direct-for-all/commercial-demand-research/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/nebelov/yandex-direct-for-all/commercial-demand-research"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/nebelov/yandex-direct-for-all/commercial-demand-research.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 | $0.00038 | $0.01154 |
| Opus 5 | $0.00019 | $0.00577 |
| Sonnet 5 | $0.00008 | $0.00231 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00115 |
Grade A, and why
commercial-demand-research 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 — 69 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Исследование коммерческого спроса
Этот навык отвечает на вопросы о существующем спросе и сегментах рынка. Для кампаний, объявлений, бюджетов и работы с кабинетом используйте yandex-direct-unified после завершения исследования.
Порядок
- Пройти общий preflight навыков.
- Уточнить продукт или услугу, географию, язык, исключения и границу исследования.
- Проверить Wordstat маленьким запросом чтения.
- Собрать исходные данные до сегментов, рекомендаций и стоп-слов.
- Сохранить каждый ответ, запрос, географию, язык, время и способ сбора.
- Классифицировать каждую строку ровно в один слой:
validated_service_demand,excluded_noiseилиdoubtful. - Сверить покрытие и только затем строить выводы и передачу в рекламу.
Сбор
- первая волна использует 5–10 однословных масок из карты продукта;
- связанные слова новой волны сначала проходят ручную проверку;
- все строки сохраняются в
raw/, а общий реестр — вdata/all_phrases.csv; - ограничения, ошибки и неполный ответ фиксируются явно;
- при недоступном источнике данные не заменяются догадками или поисковыми фрагментами.
Артефакты сбора включают raw/*.json, data/all_phrases.csv, data/collection_summary.json, исходную маску, географию, язык, дату и способ получения. Сбор продолжается волнами, пока новые проверенные маски добавляют существенную коммерческую лексику либо зафиксирован реальный блокер доступа или квоты.
Анализ
Коммерческий спрос, готовность продукта, готовность сайта и готовность рекламы — разные признаки. Сегменты выводятся из классифицированных строк, а не задаются заранее. Стоп-слова выводятся только из собранных данных после проверки защищённых слов.
Для большой очереди допустимо разделение на части. Каждая часть получает исходные строки и возвращает структурированный результат; число строк, порядок, устойчивые идентификаторы и границы частей проверяются механически. Итоговое объединение и смысловая проверка остаются за основной сессией.
Исполнители частей не имеют права придумывать строки, заменять построчную классификацию кратким пересказом, переносить сомнительные строки в подтверждённый спрос или самостоятельно выпускать окончательную агрегацию. Неполная часть, повторные ключи, потерянные граничные строки и изменение схемы отклоняются.
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 · 69 lines · 38 tokens per session scan A 4439ee43e811
commercial-demand-research is a skill published in the GitHub repository nebelov/yandex-direct-for-all (21 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 38 tokens to every session and 1,154 once invoked, about $0.0002 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 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
watch
File sentinel that monitors the working directory for changes and marker comments, then auto-triggers appropriate skills. Poll-based via git diff against the last scan commit. Writes intake items for batch processing and routes marker actions through /do. Use for automatic reactions to file changes; do NOT use for…
review
5-pass structured code review — correctness, security, performance, readability, consistency.
live-preview
Mid-build visual verification loop. Takes screenshots of components during construction, not just after. Catches visual regressions and invisible features before they compound. Requires Playwright or similar screenshot tool.
marshal
Meta-orchestrator that takes any direction — broad, specific, or vague — and autonomously chains skills and context into actionable work. Gathers context from codebase, docs, and memory. Only asks the user when it genuinely cannot proceed. Single-session orchestrator.
wiki
Markdown-first knowledge base where the LLM acts as librarian. Ingests raw sources, compiles and interlinks topic files, self-maintains an index. No vector DB or embeddings required -- uses LLM-native navigation over structured markdown up to 400K words.
stss
Reduce defensive disclaimers, stacked hedging, and self-protective narration in proposals and decision-facing writing. Use when the user asks to rewrite or audit a proposal, plan, research contribution, executive summary, or similar text for directness. Do not use for ordinary code work or unrelated prose.