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 Ted0321/kotetsu-work-ai-skills --skill company-deep-dive-reportgit clone --depth 1 https://github.com/Ted0321/kotetsu-work-ai-skillsWrote 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/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report)<a href="https://agentmods.dev/skills/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report/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/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report.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 | $0.00150 | $0.02239 |
| Opus 5 | $0.00075 | $0.01120 |
| Sonnet 5 | $0.00030 | $0.00448 |
| Haiku 4.5 | $0.00015 | $0.00224 |
Grade A, and why
company-deep-dive-report 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 — 130 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
企業ディープダイブ・レポート
企業を要約せず、意思決定を左右する因果構造を解明する。すべての重要主張を証拠へ接続し、事実・推論・仮説・不明を分離する。
必要な参照ファイルを読む
- 分析開始時に
references/analysis-routing.mdを読み、企業タイプと分析ルートを決める。 - 情報収集前に
references/evidence-contract.mdを読み、証拠台帳と主張の基準を固定する。 - 成果物設計時に
references/report-architecture.mdを読み、ページ構成とビジュアル規則を決める。 assets/のテンプレートを実行フォルダへコピーして使う。テンプレート自体は編集しない。- 完成形のデータ構造を確認したい場合は
examples/sample_run/を参照する。架空企業のため、分析内容を実在企業へ流用しない。
1. 分析条件を固定する
- 対象企業を法人名、国、公式URL、ティッカー等で特定し、同名企業を区別する。
- 次の項目を1ページの分析ブリーフにする。
- 読者と意思決定
- 中心問い
- 対象期間と地域
- 比較対象
- 希望する成果物形式
- 軽微な不足は次の既定値で補い、冒頭に明記する。
- 読者: 経営・事業戦略担当
- 中心問い: この企業の価値を生む構造は何か。その構造は今後1〜3年で強まるか。
- 成果物: 12ページ相当のMarkdownレポート、証拠台帳、主張グラフ
- 有料情報、認証が必要な情報、個人情報、規約に抵触し得る収集方法を使う前に確認を取る。
- 既定では
company-deep-dive/<company-slug>/<YYYY-MM-DD>/を実行フォルダにする。
2. 企業を分類して調査ルートを選ぶ
- 上場・非上場、単一事業・複合企業、成長・成熟、情報量を分類する。
- SaaS、Marketplace、製造業、消費財・小売、金融、メディア、インフラ、専門サービスのうち、主たる事業型を選ぶ。
- 分類結果に応じてKPI、一次情報、競争単位、リスク項目を切り替える。
- 分類根拠と不確実性を
analysis_brief.yamlに残す。 - 汎用フレームワークを先に当てはめない。企業固有の価値創出メカニズムを先に仮説化する。
3. 仮説と証拠スロットを設計する
- 最終判断を左右する仮説を3〜5個に絞る。
- 各仮説について次を定義する。
- 支持された場合の意味
- 反証された場合の意味
- 必要な証拠
- 先行指標と遅行指標
- 反証条件
- レポート各ページを、埋めるべき証拠スロットへ変換する。
- 支持証拠だけでなく、反証、矛盾、欠測、事業撤退や指標定義変更も検索対象にする。
4. 証拠を収集して台帳化する
- 変化し得る企業情報には、その時点で利用可能なWeb、接続済みデータ、企業開示資料を使う。
- 会社開示、規制当局、統計、特許、裁判・行政資料などの一次情報を優先する。
- ニュース、業界資料、レビュー、SNSは補助信号として扱い、単独で業績や市場規模を断定しない。
- 各証拠に
E001形式のIDを付け、evidence_ledger.csvに記録する。 - 数値には単位、期間、地域、定義、出典を必ず付ける。
- 取得できない情報は推測で埋めず、
UNKNOWNとして必要な追加調査を残す。
5. 企業の因果モデルを組み立てる
次の順で分析する。
- 顧客、提供価値、課金、供給、チャネルを結ぶビジネスモデル図を作る。
- 売上から利益・キャッシュまでを企業固有のKPIドライバーツリーに分解する。
- セグメント、地域、顧客群ごとの経済性と資源配分を比較する。
- 競争優位を「資産や能力 → 顧客行動 → 経済効果」の因果で示す。
- 成長ドライバーごとに、余地、実行能力、証拠、制約を評価する。
- 各主張を
C001形式でclaim_graph.jsonに登録し、証拠IDと接続する。
単なるSWOT、3C、PESTの列挙で終えない。各図に「だから業績・競争・意思決定に何が起きるか」を書く。
6. Evidence Courtを通す
- 転載・同一発表由来の情報を独立した複数ソースとして数えない。
- 各主張を
FACT、INFERENCE、HYPOTHESIS、UNKNOWNに分類する。 - 重要主張ごとに反証証拠、代替説明、反証条件を確認する。
- 矛盾する情報を無理に統合せず、
CONTRADICTIONとして両論を残す。 - 確度を
HIGH、MEDIUM、LOWで示し、理由を1文で書く。 - Tier 1の重要主張は、原則として独立した証拠2件以上、そのうち一次情報1件以上を要求する。
What ships with it
13 files 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.
- agents/openai.yaml 297 B
- assets/analysis_brief.template.yaml 868 B
- assets/claim_graph.template.json 383 B
- assets/company_dossier.template.md 664 B
- assets/evidence_ledger.template.csv 328 B
- examples/sample_run/analysis_brief.yaml 1.1 KB
- examples/sample_run/claim_graph.json 784 B
- examples/sample_run/company_dossier.md 2.1 KB
- examples/sample_run/evidence_ledger.csv 870 B
- references/analysis-routing.md 4.6 KB
- references/evidence-contract.md 3.6 KB
- references/report-architecture.md 3.8 KB
- scripts/validate_run.py 6.7 KB runs code
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 · 130 lines · 150 tokens per session scan A 6458b23d02da
company-deep-dive-report is a skill published in the GitHub repository Ted0321/kotetsu-work-ai-skills (56 stars, last pushed 27d ago), licensed MIT. It adds 150 tokens to every session and 2,239 once invoked, about $0.0007 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
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