company-deep-dive-report

company-deep-dive-report is a skill for Codex from Ted0321/kotetsu-work-ai-skills. It costs 150 tokens per session (2,239 once invoked), scanned A, original, MIT.

A company-research workflow that turns a company name or website into an evidence-backed report about how the business works, makes money, competes, grows, and faces risk.

In plain words
What is it for?
Use it for company and competitor research, due diligence, business-model analysis, KPI trees, investment hypotheses, strategy documents, and executive briefings.
Why use it?
It separates confirmed facts from conclusions, guesses, and unknowns, so business or investment decisions are based on traceable evidence. It also adapts the research approach to the company’s business type.

Skill for Codex

Written for Codex: agents/openai.yaml present.

Good fit Use it for company and competitor research, due diligence, business-model analysis, KPI trees, investment hypotheses, strategy documents, and executive briefings.

Compare 6 skills from other repositories ↓
Install with agentmods
npx agentmods add skills/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report
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 Ted0321/kotetsu-work-ai-skills --skill company-deep-dive-report
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/Ted0321/kotetsu-work-ai-skills

Made for: Codex.

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 company-deep-dive-report

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/ted0321/kotetsu-work-ai-skills/company-deep-dive-report)
Your own site
<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.

agentmods 80×15 button for company-deep-dive-report

Your own site · 80×15
<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>
Per session 150 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 2,239 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. Third-party audits
  • NVIDIA SkillSpector pass 7 Sept 2026
How audits are shown
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 $0.00150 $0.02239
Opus 5 $0.00075 $0.01120
Sonnet 5 $0.00030 $0.00448
Haiku 4.5 $0.00015 $0.00224

Measured 12d ago against content hash 6458b23d02da, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-12, from the pricing page.

Security

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.

The scan reads SKILL.md. This mod also ships 1 executable file (scripts/validate_run.py), listed below but not scanned — reading those needs a real analyzer, not pattern matching.

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.

skills/company-deep-dive-report/SKILL.md · 130 lines

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

  1. 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。
  2. 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
  3. 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
  4. 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。
  5. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 分類根拠と不確実性を analysis_brief.yaml に残す。
  5. 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

  1. 最終判断を左右する仮説を3〜5個に絞る。
  2. 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
  3. 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。
  4. 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

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 各証拠に E001 形式のIDを付け、evidence_ledger.csv に記録する。
  5. 数値には単位、期間、地域、定義、出典を必ず付ける。
  6. 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。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 競争優位を「資産や能力 → 顧客行動 → 経済効果」の因果で示す。
  5. 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。
  6. 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

  1. 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。
  2. 各主張を FACTINFERENCEHYPOTHESISUNKNOWN に分類する。
  3. 重要主張ごとに反証証拠、代替説明、反証条件を確認する。
  4. 矛盾する情報を無理に統合せず、CONTRADICTION として両論を残す。
  5. 確度を HIGHMEDIUMLOW で示し、理由を1文で書く。
  6. 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。

Read the full file on GitHub · 130 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. 12d ago First seen · 130 lines · 150 tokens per session scan A 6458b23d02da

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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.