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 regretted-attrition-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/regretted-attrition-analyzer)<a href="https://agentmods.dev/skills/trycomp-io/comp-skills/regretted-attrition-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/trycomp-io/comp-skills/regretted-attrition-analyzer/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/trycomp-io/comp-skills/regretted-attrition-analyzer"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/trycomp-io/comp-skills/regretted-attrition-analyzer.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 | $0.00152 | $0.01830 |
| Opus 5 | $0.00076 | $0.00915 |
| Sonnet 5 | $0.00030 | $0.00366 |
| Haiku 4.5 | $0.00015 | $0.00183 |
Grade A, and why
regretted-attrition-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 9d 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.
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
- Cole uma tabela de desligamentos no chat ou anexe um CSV. Coluna obrigatória:
regretted. Recomendadas:area,level,tenure_months,performance_rating(1-5),manager_id,departure_reason. - Lista grande (>~50 linhas) é difícil de processar manualmente. Sugira rodar em Claude Code (script mode).
Normalização (igual ao script)
- regretted → verdadeiro se valor ∈ {
1,yes,y,sim,true,regretted,lamentado}; falso para0/no/não/false; vazio → sem classificação (conte como "unknown"). - tenure_months vira faixa:
<6→ 0-6m;<12→ 6-12m;<24→ 1-2y;<36→ 2-3y;<60→ 3-5y;≥60→ 5y+; vazio → Desconhecido. - performance_rating vira banda:
≥4.5Top;≥3.5Strong;≥2.5Solid;≥1.5Needs improvement;<1.5Low; vazio → Desconhecido.
Metodologia (fixa, idêntica ao script)
- % regretted global =
regretted ÷ total × 100. - Por dimensão (área, gestor, tenure band, performance band, nível): conte total e regretted;
% = regretted ÷ total × 100. Ranking por nº de regretted (maior primeiro). - Corte de tamanho mínimo: áreas/níveis exibidos só com total ≥ 2; gestores no ranking só com total ≥ 3.
- Motivos declarados: top 10 mais frequentes (se a coluna existir).
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.
- 9d ago First seen · 130 lines · 152 tokens per session scan A 31d9288c8d00
regretted-attrition-analyzer is a skill published in the GitHub repository trycomp-io/comp-skills (2 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 152 tokens to every session and 1,830 once invoked, about $0.0008 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.
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