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 trycomp-io/comp-skills --skill promotion-equity-analyzergit clone --depth 1 https://github.com/trycomp-io/comp-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/trycomp-io/comp-skills/promotion-equity-analyzer)<a href="https://agentmods.dev/skills/trycomp-io/comp-skills/promotion-equity-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/trycomp-io/comp-skills/promotion-equity-analyzer.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00137 | $0.01591 |
| Opus 5 | $0.00068 | $0.00796 |
| Sonnet 5 | $0.00027 | $0.00318 |
| Haiku 4.5 | $0.00014 | $0.00159 |
Grade A, and why
promotion-equity-analyzer 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 122 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Dual-mode operation (Code + Cowork)
HTML pelo design system (obrigatório). Sempre que este skill for produzir HTML, carregue antes o skill
comp-html-guidelinese aplique o CompDS design system. Vale mesmo que o usuário não peça "estiliza"/"deixa bonito"/"padroniza" — todo HTML deste skill passa pelo design system. Isso não altera a metodologia abaixo; governa só a camada visual do HTML.
Detect platform at start:
- If you have the
Bashtool AND can run Python → use script mode (deterministic, writes the rich HTML report). This is the existing workflow below. - Otherwise (e.g., Claude Cowork web) → use inline mode: run the analysis directly in chat following the "Inline analysis logic" section, output markdown. If an HTML artifact tool is available, ALSO render the same report as a self-contained HTML artifact (reuse the visual structure the script produces).
Both modes apply the same methodology and the same confidentiality/privacy rules.
Inline analysis logic (Cowork mode)
Como o usuário fornece os dados
- (1) Promoções (obrigatório): coluna
gender, maisarea,level_before,level_after,date. (2) População elegível (opcional, mas crítico pra TAXAS):gender,area. Cole as tabelas ou anexe CSVs. - Sem população elegível, só dá pra mostrar a distribuição das promoções, não as taxas reais.
- Lista grande (>~50 linhas) é difícil manualmente. Sugira Claude Code (script mode).
Normalização (igual ao script)
- Gênero:
f/female/feminino/fem/mulher→ F;m/male/masculino/masc/homem→ M; outro → linha ignorada. Metodologia binária por design (compatibilidade com reporting regulatório).
Metodologia (fixa, idêntica ao script)
- Distribuição de promoções por gênero: conte F e M. Conte transições
level_before → level_after(top 15). - Taxa de promoção por gênero (só com população elegível) =
promovidos_gênero ÷ elegíveis_gênero × 100. - Gap F vs M =
(taxa_F ÷ taxa_M − 1) × 100(só se taxa_M > 0). Negativo = mulheres promovidas a uma taxa menor. - Disparidade por área (precisa de elegíveis): para cada área, calcule taxa F e taxa M. Regra de confidencialidade: pule a área se tiver
<3 elegíveis de FOU<3 elegíveis de M. Pule também se taxa_M = 0.ratio F/M = taxa_F ÷ taxa_M. Ordene por maior afastamento de 1 (top 10).
What ships with it
3 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.
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.
- 8d ago First seen · 122 lines · 137 tokens per session scan A cb5bf64bb73b
promotion-equity-analyzer is a skill published in the GitHub repository trycomp-io/comp-skills (2 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 137 tokens to every session and 1,591 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 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
contingencia-report
Gera relatórios estruturados de contingência jurídica para uso em balanços, auditoria e compliance. Use quando o usuário precisar classificar processos por probabilidade de perda (provável/possível/remota) conforme CPC art. 95-96 e IAS 37 / CPC 25, calcular impacto financeiro no passivo contingente, ou preparar…
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Triagem e Resposta a Solicitações de Titulares (LGPD)
Classifica solicitações de titulares de dados pessoais recebidas pelo canal de privacidade, verifica prazo legal de resposta, identifica o direito exercido (Art. 18 LGPD) e gera minuta de resposta formal adequada ao pedido.
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