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概要と使いどころ
Audit film, television, and digital content production budgets for above-the-line (ATL) and below-the-line (BTL) cost accuracy, SAG-AFTRA/DGA/WGA/IATSE union rate compliance, fringe and payroll tax calculations, VFX bid variance analysis, post-production cost validation.
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Audit construction project management software for budget tracking accuracy, earned value management (EVM) formula correctness, risk factor modeling, schedule-cost integration, change order workflow completeness, and early warning detection..
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Configures best-practice alerting policies for AI agents using OpenTelemetry (OTel) metrics, generating output as Terraform (.tf) configuration files. Use when analyzing, writing, or deploying alerting policies to monitor agent latency, error rates, token usage, and quality metrics. Don't use for standard infrastructure monitoring unrelated to AI agents, or when the agent is not instrumented with OpenTelemetry (for Reliability, Cost, Safety, Security alerts). NOTE: Reliability, Cost, Safety, and Security alerts use generic OTel metrics and work across runtimes (such as Cloud Run, Vertex AI). Quality alerts rely on Vertex AI Online Monitors and are strictly bound to Vertex AI deployments.
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Close the loop on a Caveman learn report — review the ranked token sinks and apply cost-lowering fixes (trim config, offload recurring context to cavemem) with per-edit consent. Use when the user runs "caveman learn", asks to lower their agent's token cost, wants to trim a heavy CLAUDE.md, or wants to offload context they re-paste every session into cavemem.
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Review Caveman Cloud evidence read-only: costs, Cave Score, Cave Plan, workflows, traces, latency, errors, compression, routing, and verified savings. Use when the user asks what Caveman found, where LLM spend goes, why cost or quality changed, which workflows need attention, or asks for a trace or analytics review. Prefer Caveman MCP tools; fall back to CLI JSON.
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Always use this skill before claiming any work is done, fixed, passing, or complete — even if it seems obvious. Also use when receiving code review feedback from any source (human or automated), when finishing a task or major feature, before committing or creating a PR, or when about to express satisfaction with work. Covers three practices: receiving feedback with technical rigor (no performative agreement), triggering code review via /code-review command or cook/fix pipelines, and verification gates (run the command, read the output, then make the claim). Never skip — the cost of false completion claims is higher than the cost of verifying. References: code-review-reception.md, requesting-code-review.md, verification-before-completion.md.
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Control LLM spend and Apex governor exposure for high-traffic Agentforce agents via per-user token budgets and graceful fallback when the budget is exhausted. NOT for reducing tokens per conversation in the first place — use agentforce/agentforce-cost-optimization. NOT for API rate-limiting of Salesforce REST endpoints — use integration/api-governance-and-rate-limits.
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ที่ปรึกษาเจ้าของร้านอาหาร — menu engineering, pricing, food cost, labor cost, marketing playbook (LINE OA, FoodPanda, GrabFood)
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Evidence-first ECC Tools burn and billing audit workflow. Use when investigating runaway PR creation, quota bypass, premium-model leakage, duplicate jobs, or GitHub App cost spikes in the ECC Tools repo.
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Cost optimization patterns for LLM API usage — model routing by task complexity, budget tracking, retry logic, and prompt caching.
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Plan, create, and configure production-ready Google Kubernetes Engine (GKE) clusters using the golden path Autopilot configuration. Covers Day-0 checklist, Autopilot vs Standard, networking (private clusters, VPC-native, Gateway API), security (Workload Identity, Secret Manager, RBAC hardening), observability, scaling, cost optimization, and AI/ML inference. WHEN: create GKE cluster, provision GKE environment, design GKE networking, secure GKE, optimize GKE cost, GKE autoscaling, GKE inference, GKE upgrade, GKE observability, GKE multi-tenancy, GKE batch, GKE HPC, GKE compute class.
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Analyze, benchmark, and reduce your customer acquisition cost across every channel.
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法律事项的运营性计费执行。月度账单准备和计费指示、LC 发票审查和代垫款处理、客户账单质询回应、现金流建模（LC 付款义务与客户收款对比）、杠杆和消耗分析（人员配置组合、预测总成本、利润轨迹）。触发词：‘prepare the bill’（准备账单）、‘billing instruction’（计费指示）、‘end of month billing’（月末计费）、‘LC invoice’（LC 发票）、‘local counsel invoice’（本地顾问发票）、‘pass through as disbursement’（作为代垫款转付）、‘client querying the invoice’（客户质疑发票）、‘billing dispute’（计费争议）、‘cashflow gap’（现金流缺口）、‘when will we get paid’（我们何时能收到付款）、‘LC payment due’（LC 付款到期）、‘leverage analysis’（杠杆分析）、‘staffing mix’（人员配置组合）、‘predicted total cost’（预测总成本）、‘burn rate by grade’（按职级消耗率）、‘are we on track’（我们在轨道上吗）、‘what will this matter cost’（此事项将花费多少）。
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China legal triage assistant. Input a contract, labor dispute facts, lawsuit-cost question, or draft legal document need; output risk checklist, cost estimate, evidence outline, or editable document skeleton. Boundary: preliminary legal information only, not a lawyer and not formal legal advice.
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Profiles DAG execution performance including latency, token usage, cost, and resource consumption. Identifies bottlenecks and optimization opportunities. Activate on 'performance profile', 'execution metrics', 'latency analysis', 'token usage', 'cost analysis'. NOT for execution tracing (use dag-execution-tracer) or failure analysis (use dag-failure-analyzer).
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Use for bounded reasoning, partial planning, commitment policy, deliberation cost, and reconsideration-threshold design instead of assuming free deliberation. NOT for exhaustive planning, static optimization, or domains where reconsideration cost is irrelevant.
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Design Azure architectures for startups and enterprises. Use when asked to design Azure infrastructure, create Bicep/ARM templates, optimize Azure costs, set up Azure DevOps pipelines, or migrate to Azure. Covers AKS, App Service, Azure Functions, Cosmos DB, and cost optimization.
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Design AWS architectures for startups using serverless patterns and IaC templates. Use when asked to design serverless architecture, create CloudFormation templates, optimize AWS costs, set up CI/CD pipelines, or migrate to AWS. Covers Lambda, API Gateway, DynamoDB, ECS, Aurora, and cost optimization.
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Automated cleanup of unused AWS resources to reduce costs
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Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.
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Expert-level construction management covering project planning, scheduling, cost estimation, procurement, quality control, safety, and contract administration.
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アプリケーションに LLM API(OpenAI / Anthropic / Gemini 等)を組み込む際のコスト最適化・セキュリティ・運用の必須パターン集。 「AI機能を付けて」「AIで読み取り」「画像認識」「PDFから抽出」「OCR」「自動分類」「レコメンド」「AI連携」「OpenAI APIを使う」 「チャットボット」「LLMを組み込む」などの文脈で、新規アプリ・既存アプリを問わず必ず使用する。 ユーザーが「AI」と明示しなくても、非構造データ(画像/PDF/自由文)からの情報抽出・分類・判別の要件が含まれるなら必ずこのスキルを読むこと。 AI機能のコスト見積・APIキー管理・利用量ダッシュボードの設計・レビューでもトリガーする。 実測グラウンディング付きの費用試算が必要な場合は Skill llm-cost-simulator を併用。 既定スタック(社内業務アプリ、mvp-first)の必須スキルではない optional 群。上記の AI 要件が要件定義で明示された場合、 または app-orchestrator の要件フラグ「AI機能あり」で指示された場合のみロードする。
アプリの本番品質を保証する統合スキル。セキュリティ監査・例外/エラー処理設計・攻撃別対処・ サーバーコスト最適化・パフォーマンス最適化を1つのゲートで検査する。 「セキュリティチェックして」「リリースしていい？」「本番公開前の確認」「脆弱性診断」「監査して」 「エラー処理を設計して」「例外処理を入れて」「攻撃対策」「レート制限」「コストを抑えたい」 「無料枠に収めたい」「パフォーマンス改善」「重い」などの文脈で必ず使用する。 また、認証・ユーザー入力・API・決済・機密データを扱うコードを書いた直後、およびデプロイ前には ユーザーが明示しなくても本スキルの該当セクションを適用する。 デプロイ手順自体は Skill cloudflare-secure-deploy、認証実装は Skill better-auth-google-gate、 LLMコストは Skill llm-api-integration / llm-cost-simulator を併用する。
Design Azure architectures for startups and enterprises. Use when asked to design Azure infrastructure, create Bicep/ARM templates, optimize Azure costs, set up Azure DevOps pipelines, or migrate to Azure. Covers AKS, App Service, Azure Functions, Cosmos DB, and cost optimization.
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