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 agentmods add skills/verygoodplugins/claude-plugins/analytics-reviewnpx skills add verygoodplugins/claude-plugins --skill analytics-reviewgit clone --depth 1 https://github.com/verygoodplugins/claude-pluginsWhat 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 | $0.00053 | $0.01465 |
| Opus 5 | $0.00026 | $0.00732 |
| Sonnet 5 | $0.00011 | $0.00293 |
| Haiku 4.5 | $0.00005 | $0.00146 |
Grade A, and why
analytics-review 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 yesterday.
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 — 254 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Analytics Review Skill
Analyze website performance with Pirsch using the Overview-Drill Down-Insights pattern.
Phase 1: OVERVIEW (High-Level Metrics)
List Available Domains
mcp__pirsch__pirsch_list_domains({})
Get Cached Overview
Quick snapshot of key metrics:
mcp__pirsch__pirsch_overview({
domainId: "<domain-id>"
})
Get Detailed Totals
mcp__pirsch__pirsch_total({
domainId: "<domain-id>",
from: "2025-01-01",
to: "2025-01-31"
})
Returns:
- Visitors
- Views
- Sessions
- Bounces
- Bounce rate
- Conversion rate
Get Growth Metrics
mcp__pirsch__pirsch_growth({
domainId: "<domain-id>",
from: "2025-01-01",
to: "2025-01-31"
})
Check Real-Time Activity
mcp__pirsch__pirsch_active({
domainId: "<domain-id>",
seconds: 600 // Last 10 minutes
})
Phase 2: DRILL DOWN (Detailed Analysis)
Visitor Time Series
mcp__pirsch__pirsch_visitors({
domainId: "<domain-id>",
from: "2025-01-01",
to: "2025-01-31",
scale: "day" // day, week, month
})
Top Pages
mcp__pirsch__pirsch_pages({
domainId: "<domain-id>",
from: "2025-01-01",
to: "2025-01-31",
limit: 20,
includeAvgTimeOnPage: true
})
Traffic Sources (Referrers)
mcp__pirsch__pirsch_referrers({
domainId: "<domain-id>",
from: "2025-01-01",
to: "2025-01-31",
limit: 20
})
UTM Campaign Analysis
// By source
mcp__pirsch__pirsch_utm({
domainId: "<domain-id>",
from: "2025-01-01",
to: "2025-01-31",
dimension: "source"
})
// By medium
mcp__pirsch__pirsch_utm({
domainId: "<domain-id>",
dimension: "medium"
})
// By campaign
mcp__pirsch__pirsch_utm({
domainId: "<domain-id>",
dimension: "campaign"
})
Phase 3: INSIGHTS (Comparative Analysis)
Period Comparison
Compare two time periods:
mcp__pirsch__pirsch_compare({
domainId: "<domain-id>",
from: "2025-01-01",
to: "2025-01-31",
compareFrom: "2024-12-01",
compareTo: "2024-12-31",
scale: "day"
})
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.
- yesterday First seen · 254 lines · 53 tokens per session scan A a3a8af7bb458
analytics-review is a skill published in the GitHub repository verygoodplugins/claude-plugins (2 stars, last pushed 7mo ago), licensed MIT. It adds 53 tokens to every session and 1,465 once invoked, about $0.0003 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
finance-investor-relations
투자 유치를 위한 IR 피치덱과 3개년 재무 모델(매출 예측·손익·현금흐름·밸류에이션)을 만들어 드립니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: "IR 덱 만들어줘" "투자자 피치 자료 써줘" "재무 모델 만들어줘" "매출 예측 좀 해줘" "밸류에이션 계산해줘" "시리즈 A 투자 유치 자료 준비해줘" "투자자 보고서 정리해줘" 투자 단계(Pre-SeedSeries B)에 맞춘 12슬라이드 피치덱·재무 모델·예상 질문 Q&A를 만들고, PPT/엑셀 변환으로 이어집니다.
ai-slop-reviewer
AI가 생성한 텍스트에서 기계적 패턴(AI 슬롭)을 감지하고 인간적인 글쓰기로 수정하는 스킬. 모든 텍스트 산출물(블로그, 뉴스레터, 카피, 사업계획서, 계약서, 제안서, 보고서, 이메일, 랜딩 카피 등)의 필수 후처리 단계로 사용합니다. 다음과 같은 요청 시 반드시 이 스킬을 사용하세요: "AI 티 나는 부분 고쳐줘", "사람이 쓴 것처럼 수정해줘", "AI 슬롭 제거해줘" "너무 AI 같아", "너무 딱딱해", "자연스럽게 다듬어줘" "이 글 AI가 쓴 것 같아 보여서...", "어색한 표현 수정해줘" "보고서가 너무 기계적이야", "이메일이 너무 형식적이야"…
career-interview
한국 취준생·재직 이직자를 위한 면접 준비·모의 면접·답변 코칭 스킬입니다. "면접 준비해줘", "예상 질문 뽑아줘", "모의 면접 해줘", "팀핏 질문 대비"처럼 말하면 됩니다. AI 역량검사, 역량 면접(BEI), PT, 토론, 임원, 2026 팀핏 면접까지 유형별 대비 + 모의 면접 루프 (질문→답변→피드백) + 역질문 15종 + 화상/하이브리드 면접 가이드를 제공합니다.
career-portfolio
한국 신입 취준생·재직자를 위한 분야별 포트폴리오 구성과 프로젝트 기술서 작성 스킬입니다. "포트폴리오 만들어줘", "프로젝트 정리해줘", "노션 포트폴리오 1시간 만에"처럼 말하면 됩니다. 개발(GitHub·기술 블로그)/디자인(Figma·Behance)/마케팅/기획 분야별 + 검색되는 노션 포트폴리오 + 채용공고 맞춤형 1page 셀링 + 877건 노하우 기반 비중 배분을 지원합니다.
consult-brief
현황 진단부터 30-60-90일 실행 계획까지 담은 전문 컨설팅 제안서(브리프)를 만들어 드립니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: "컨설팅 제안서 만들어줘" "경영 진단 보고서 써줘" "우리 회사 컨설팅 브리프 작성해줘" "전략 컨설팅 문서 정리해줘" "경영 개선 제안서 만들어줘" "비즈니스 진단 리포트 써줘" "현황 분석하고 권고안까지 정리해줘" Executive Summary·현황 분석·문제 정의·권고사항·실행 로드맵 구조로 작성하며, PPT 변환이나 AI 표현 다듬기로 이어집니다.
consult-gov-grant
나에게 맞는 정부·공공기관 지원사업을 찾아주고, 심사 기준에 맞춘 사업계획서·신청서 초안을 만들어 드립니다(Word·한글·Excel 파일까지). 창업자·소상공인·중소기업·연구자·비영리단체·개인 누구나 쓸 수 있습니다. 다음과 같은 요청 시 사용하세요: "정부 지원사업 찾아줘" "우리 상황에 맞는 지원금 있어?" "사업계획서 초안 써줘" "지원서 작성 도와줘" "이 신청서 심사 기준으로 검토해줘" "마감 전에 뭐 준비해야 해?" "예비창업패키지 신청서 만들어줘" "지원금 어떻게 쓰는지 모르겠어" 지원사업 탐색·신청서 작성·서류 검토·일정 관리까지 도와주며, 마지막에…