agentmods.dev

data-contract

data-contract is a skill for Claude Code from Tasachii/Tasachii-Tools. It costs 106 tokens per session (857 once invoked), scanned A, original, MIT.

A documented agreement between the people or systems that produce data and the people or systems that use it. It defines the data fields, their meaning, quality expectations, and how changes must be announced, then creates checks for those rules.

In plain words
What is it for?
Defining schemas, data meanings, freshness and quality targets, change rules, and automated tests using tools such as dbt, Great Expectations, or Pydantic.
Why use it?
It catches breaking data changes before dashboards, machine-learning models, or billing systems rely on incorrect information. It also clarifies details such as units, time zones, and what an empty value means.

Skill for Claude Code

Written for Claude Code: shipped in a Claude Code plugin.

Part of the craft-data plugin — 4 skills shipped together

not rated 2repo 1mo ago A scan 106 tokens original MIT

Good fit Defining schemas, data meanings, freshness and quality targets, change rules, and automated tests using tools such as dbt, Great Expectations, or Pydantic.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/tasachii/tasachii-tools/data-contract
View source ↗ Tasachii/Tasachii-Tools
Install

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.

Any agent
npx skills add Tasachii/Tasachii-Tools --skill data-contract
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/Tasachii/Tasachii-Tools

Made for: Claude Code.

Or install craft-data, the plugin that ships this one along with the rest of its 4 skills.

Wrote 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.

agentmods badge for data-contract

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/tasachii/tasachii-tools/data-contract/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/tasachii/tasachii-tools/data-contract)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/tasachii/tasachii-tools/data-contract"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tasachii/tasachii-tools/data-contract/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.

agentmods 80×15 button for data-contract

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/tasachii/tasachii-tools/data-contract"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/tasachii/tasachii-tools/data-contract.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 106 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 857 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00106 $0.00857
Opus 5 $0.00053 $0.00428
Sonnet 5 $0.00021 $0.00171
Haiku 4.5 $0.00011 $0.00086

Measured 8d ago against content hash f91d6920efb6, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-08, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

data-contract 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 8d 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.

plugins/craft-data/skills/data-contract/SKILL.md · 44 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 44 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

data-contract — สัญญาที่ไม่มีเทสบังคับ คือความหวัง ไม่ใช่สัญญา

Phase 0 — รู้จักคู่สัญญา

ถามรวบครั้งเดียว (หรืออ่านจาก repo ถ้ามี):

  1. Dataset ไหน — ตาราง/topic/ไฟล์ อะไร ใครเป็นเจ้าของฝั่งผลิต
  2. ใครใช้ ใช้ทำอะไร — dashboard? โมเดล ML? billing? ความหมายของ "พัง" ต่างกันมาก: dashboard เพี้ยน 1 วันพอทน billing เพี้ยนแถวเดียวคือเรื่องใหญ่ → ความเข้มของ contract ต้องตามนั้น
  3. Stack ที่บังคับใช้ได้ — dbt? Great Expectations? Python เพียวๆ (pydantic)? เขียนเทสให้ตรงเครื่องมือที่มีจริง

Phase 1 — ร่าง contract 4 ชั้น

ชั้น ระบุอะไร ตัวอย่าง
Schema คอลัมน์, type, nullable, PK order_id STRING NOT NULL UNIQUE
Semantics หน่วย, timezone, enum values, ความหมายของ null amount = สตางค์ (int) ไม่ใช่บาท, เวลาทั้งหมด UTC, status ∈ {paid, refunded, void}
Quality SLA freshness, completeness, uniqueness, ช่วงค่าที่ยอมรับ มาถึงก่อน 06:00 ทุกวัน, row count ±30% ของค่าเฉลี่ย 7 วัน
Change policy อะไรทำได้เลย อะไรต้องแจ้งล่วงหน้า เพิ่มคอลัมน์ nullable = ทำได้เลย; ลบ/rename/เปลี่ยน type = breaking ต้องแจ้ง ≥N วัน + ช่วง dual-write

ชั้น Semantics คือชั้นที่คนข้ามบ่อยสุดและเจ็บสุด — schema ตรงแต่หน่วยผิด เทส type จับไม่ได้

Phase 2 — Generate เทสบังคับใช้

  • dbt: schema.yml — not_null, unique, accepted_values, dbt_utils.accepted_range, freshness บน source
  • Great Expectations / pandera: suite ที่รันใน pipeline ก่อน consume
  • pydantic: model สำหรับ validate ตอน ingest แถวต่อแถว
  • เขียนไฟล์จริงลง repo แล้วรันให้ดูว่าผ่านกับข้อมูลปัจจุบัน — เทสที่ fail ตั้งแต่วันแรกแปลว่า contract เขียนเกินความจริง ต้องคุยกันว่าจะแก้ข้อมูลหรือแก้สัญญา

Phase 3 — ส่งมอบ

  • เอกสาร contract → contracts/<dataset>.md ใน repo (มนุษย์อ่าน) + เทส (เครื่องบังคับ) — ชี้กันไปมา
  • เสนอผูกเทสเข้า CI / schedule ของ pipeline — contract ที่รันเฉพาะตอนมีคนนึกได้ ไม่กันอะไร
  • ระบุเจ้าของและช่องทางแจ้งเมื่อจะ break — สัญญาไม่มีคู่สัญญา = เอกสารประดับ

กติกา

  • อย่าเขียน SLA ที่ไม่มีใครวัดได้จริงในระบบปัจจุบัน — เขียนเท่าที่บังคับได้ แล้วค่อยขยาย
  • ค่า threshold (±30%, N วัน) เสนอจากข้อมูลจริงถ้าดูได้ ไม่ใช่เลขสวยลอยๆ

Read the full file on GitHub · 44 lines

Changes

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.

  1. 8d ago First seen · 44 lines · 106 tokens per session scan A f91d6920efb6

Subscribe to this mod's changes

data-contract is a skill published in the GitHub repository Tasachii/Tasachii-Tools (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 106 tokens to every session and 857 once invoked, about $0.0005 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.

Data and AITesting
Related

Other skills, from other repositories

cli-eval

Create and run evaluation suites, watch live benchmark progress, view scorecards, compare model performance, and integrate eval runs with CI workflows from the CLI.

diegosouzapw/OmniRoute · 34 tokens

model-merging

Merge multiple fine-tuned models using mergekit to combine capabilities without retraining. Use when creating specialized models by blending domain-specific expertise (math + coding + chat), improving performance beyond single models, or experimenting rapidly with model variants. Covers SLERP, TIES-Merging, DARE, Task…

davila7/claude-code-templates · 73 tokens

darwinian-evolver

Evolve prompts/regex/SQL/code with Imbue's evolution loop.

NousResearch/hermes-agent · 22 tokens

validate

Validate Semantica pipelines, extraction quality, graph schemas, and ontology consistency. Returns structured error/warning checklists. Uses PipelineValidator, PipelineBuilder.validatepipeline(), GraphValidator, and OntologyValidator. Sub-commands: pipeline, step, dependencies, extraction, graph, ontology, performance.

semantica-agi/semantica · 0 tokens

launching-evals

Run, monitor, analyze, and debug LLM evaluations via nemo-evaluator-launcher. Covers running evaluations, checking status and live progress, debugging failed runs, exporting artifacts and logs, and analyzing results. ALWAYS triggers on mentions of running evaluations, checking progress, debugging failed evals…

NVIDIA/Model-Optimizer · 115 tokens

nemo-automodel-recipe-development

Create and modify NeMo AutoModel training and evaluation recipes, including YAML structure, builders, and execution flow.

NVIDIA/skills · 31 tokens