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概要と使いどころ
Track real-time API cost accrual during LLM execution. Activate on 'cost tracking', 'token usage', 'API costs', 'budget monitoring', 'usage metrics'. NOT for cost estimation, pricing tiers, or billing systems.
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Optimize cloud costs through resource rightsizing, tagging strategies, reserved instances, and spending analysis. Use when reducing cloud expenses, analyzing infrastructure costs, or implementing cost governance policies.
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Reduce OpenClaw token usage and API costs through smart model routing, heartbeat optimization, budget tracking, and native 2026.2.15 features (session pruning, bootstrap size limits, cache TTL alignment). Use when token costs are high, API rate limits are being hit, or hosting multiple agents at scale. The 4 executable scripts (context_optimizer, model_router, heartbeat_optimizer, token_tracker) are local-only — no network requests, no subprocess calls, no system modifications. Reference files (PROVIDERS.md, config-patches.json) document optional multi-provider strategies that require external API keys and network access if you choose to use them. See SECURITY.md for full breakdown.
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Cost modeling and ROI analysis for specialized LLM development. Use when deciding whether to train a custom model, estimating total cost, or calculating break-even vs frontier APIs. Covers training costs, inference costs, and time-to-ROI projections.
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Claude Code (code.claude.com) の権限・セキュリティ・企業管理リファレンス。 permissions (allow / ask / deny), permission modes, auto mode, sandboxing (sandboxed Bash), sandbox environments, zero data retention, data usage, admin setup, server-managed settings, corporate launcher, network config, authentication (SSO), analytics, monitoring (OpenTelemetry), costs, large codebases。
look up and explain llm api pricing across models.dev, openrouter, and official provider pages. use when the user asks for model prices, input/output token costs, cached-token costs, openrouter aliases such as :free, provider-specific pricing, official versus third-party prices, or wants to verify an api call cost log.
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Track real-time API cost accrual during LLM execution. Activate on 'cost tracking', 'token usage', 'API costs', 'budget monitoring', 'usage metrics'. NOT for cost estimation, pricing tiers, or billing systems.
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商品の返品受付から検品、返金、再販・廃棄の判断までを支援するスキル。不正の兆候や保証請求、仕入先への費用回収も含め、対応方針を整理します。
工場の設備・人員・材料・納期を踏まえて生産順序を組み、段取り替えや工程間の負荷を調整し、設備故障や材料不足時の計画見直しを支援するスキル。
請求書やフォームなどの規則的なテキストから情報を取り出す処理を、正規表現とLLMで設計し、抽出結果の信頼度が低い項目だけを確認・修正する流れを示します。
配送の遅延・破損・紛失・数量不足に対し、証拠収集から補償請求、運送会社との交渉までを整理し、損失額や顧客への影響に応じた対応判断を支えるスキル。
AIエージェントが継続して作業するループを、品質確認と評価、失敗時の停止・再実行の方針を組み合わせて設計し、進捗停滞や再試行に対処するスキル。
ECC ToolsのGitHub Appで起きるPRの過剰作成や利用上限の抜け、高額モデルの意図しない使用をコードから追い、費用増加の原因と修正を検証するスキル。
文章や画像から画像・動画を生成し、読み上げ音声や映像に合う音も作るスキル。fal.aiでモデル選びから費用見積もり、生成状況の確認まで進めます。
常時稼働するAIエージェントの起動・停止、ログ監視、権限管理、段階的な更新と切り戻しを整理し、障害対応や成功率・コストの評価を支えるスキル。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
運送会社の選定、運賃交渉、入札、実績評価、貨物の割り当てを支援します。米国の輸送実務を基に、費用・配送品質・輸送力を踏まえた契約や更新の判断を整理します。
Generate a cost report showing token usage and USD costs by agent and model
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Uses the Adaptyv Bio Foundry API and Python SDK to design protein characterization experiments, estimate costs, submit sequences, monitor laboratory progress, and retrieve results. Applies to Adaptyv Foundry, its target catalog, binding screening and affinity assays, thermostability, expression, fluorescence, epitope binning, and enzyme activity workflows, including code using adaptyv or FoundryClient.
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AWS cost optimization, monitoring, and operational excellence expert. Use when analyzing AWS bills, estimating costs, setting up CloudWatch alarms, querying logs, auditing CloudTrail activity, or assessing security posture.
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Automated cleanup of unused AWS resources to reduce costs
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Tools are how AI agents interact with the world. A well-designed tool is the difference between an agent that works and one that hallucinates, fails silently, or costs 10x more tokens than necessary. This skill covers tool design from schema to error handling.
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Build robust backtesting systems for trading strategies with proper handling of look-ahead bias, survivorship bias, and transaction costs. Use when developing trading algorithms, validating strategies, or building backtesting infrastructure.
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