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Kostenverfolgung

Verfolge und berichte über Claude Code Token-Nutzung, Ausgaben und Budgets aus dem lokalen ECC-Kostenverfolgungs-Metriklog. Verwende dies, wenn der Benutzer nach Kosten, Ausgaben, Nutzung, Token, Budgets oder Kostenaufschlüsselung nach Modell, Sitzung oder Datum fragt.

Was ist Kostenverfolgung?

Dieses Skill ermöglicht es KI-Agenten (insbesondere Claude Code), Kosten und Nutzungsdaten aus dem von ECCs `stop:cost-tracker` Hook erstellten Metriklog zu analysieren. Es greift auf eine JSONL-Datei unter `~/.claude/metrics/costs.jsonl` zu, die pro Sitzungsende einen kumulativen Snapshot mit Token-Zahlen und geschätzten USD-Kosten speichert. Die korrekte Verarbeitung reduziert die Daten auf den letzten Eintrag pro `session_id`, da sonst Kosten mehrfach gezählt werden. Der Agent prüft zuerst, ob die Logdatei existiert, und verwendet `node` (nicht `sqlite3`) für die plattformübergreifende Verarbeitung. Er gibt eine Zusammenfassung mit Tagesvergleich, Gesamtkosten, modellbezogener Aufschlüsselung und Sitzungsanzahl aus. Das Skill vermeidet Anti-Patterns wie das Summieren aller Zeilen ohne Dereduplizierung oder das Schätzen von Kosten aus rohen Token-Zahlen, wenn `estimated_cost_usd` verfügbar ist.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/cost-tracking

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Dokumentation

Was macht Kostenverfolgung?

Verwenden Sie dieses Skill, um die Kosten- und Nutzungshistorie von Claude Code aus dem Metriklog zu analysieren, den ECCs stop:cost-tracker-Hook schreibt.

Wo die Daten leben

Die Tracker-App hängt ein JSON-Objekt pro Sitzungsende an ~/.claude/metrics/costs.jsonl an. Jede Zeile ist ein kumulativer Snapshot für diese Sitzung, um die Gesamtausgaben zu ermitteln, nehmen Sie die letzte Zeile pro session_id und summieren Sie über die Sitzungen – das Summieren jeder Zeile führt zu Mehrfachzählungen.

Zeilen-Schema:

FeldBedeutung
timestampISO-Zeitstempel des Snapshots
session_idClaude Code Sitzungskennung
transcript_pathPfad zum Sitzungsprotokoll
modelVerwendetes Modell
input_tokens / output_tokensToken-Anzahl
cache_write_tokens / cache_read_tokensPrompt-Cache Token-Anzahl
estimated_cost_usdVorberechnete kumulative Kosten in USD für die Sitzung

Bevorzugen Sie estimated_cost_usd gegenüber einer manuellen Preisberechnung – Modell- und Cache-Preise ändern sich, und der Tracker ist die maßgebliche Quelle.

Wann zu verwenden

  • Der Benutzer fragt: „Wie viel habe ich ausgegeben?“, „Was hat diese Sitzung gekostet?“ oder „Wie ist mein Token-Verbrauch?“
  • Der Benutzer erwähnt Budgets, Ausgabenlimits, Überschreitungen oder Kostenkontrollen.
  • Der Benutzer wünscht eine Kostenaufschlüsselung nach Modell, Sitzung oder Datum oder einen CSV-Export.

Wie es funktioniert

Überprüfen Sie zuerst, ob das Log existiert (verwenden Sie node, nicht sqlite3 – der Tracker schreibt JSONL, und node ist plattformübergreifend):

node -e 'const fs=require("fs"),os=require("os"),p=require("path");const f=p.join(os.homedir(),".claude","metrics","costs.jsonl");console.log(fs.existsSync(f)?"Kostenlog gefunden":"Kostenlog nicht gefunden: "+f)'

Wenn das Log fehlt, erfinden Sie keine Nutzungsdaten. Teilen Sie dem Benutzer mit, dass die Kostenverfolgung nach der ersten beendeten Sitzung mit aktiviertem stop:cost-tracker-Hook erfolgt.

Beispiel – Zusammenfassung, nach Modell, letzte 7 Tage

node -e '
const fs=require("fs"),os=require("os"),path=require("path");
const f=path.join(os.homedir(),".claude","metrics","costs.jsonl");
if(!fs.existsSync(f)){console.log("Kostenlog nicht gefunden: "+f);process.exit(0);}
const rows=fs.readFileSync(f,"utf8").split(/\r?\n/).filter(Boolean).map(l=>{try{return JSON.parse(l)}catch{return null}}).filter(Boolean);
const bySession=new Map();
for(const r of rows){const k=r.session_id||r.transcript_path||r.timestamp;const p=bySession.get(k);if(!p||String(r.timestamp)>String(p.timestamp))bySession.set(k,r);}
const latest=[...bySession.values()];
const cost=r=>Number(r.estimated_cost_usd)||0, day=r=>String(r.timestamp||"").slice(0,10), sum=a=>a.reduce((s,r)=>s+cost(r),0), f4=n=>"$"+n.toFixed(4);
const today=new Date().toISOString().slice(0,10), yest=new Date(Date.now()-864e5).toISOString().slice(0,10);
console.log("heute: "+f4(sum(latest.filter(r=>day(r)===today)))+" | gestern: "+f4(sum(latest.filter(r=>day(r)===yest)))+" | gesamt: "+f4(sum(latest))+" ("+latest.length+" Sitzungen)");
const m=new Map();for(const r of latest){const k=r.model||"(unbekannt)";m.set(k,(m.get(k)||0)+cost(r));}
console.log("nach Modell:");[...m.entries()].sort((a,b)=>b[1]-a[1]).forEach(([k,v])=>console.log("  "+f4(v)+"  "+k));
'

Für eine Sitzungs-Detailansicht oder einen CSV-Export durchlaufen Sie denselben latest-Satz (oder die rohen Zeilen für CSV) und geben Sie die benötigten Felder aus.

Berichtshinweise

Präsentieren Sie bei Kostendaten die heutigen Ausgaben im Vergleich zu gestern, die Gesamtsumme über alle Sitzungen, eine Aufschlüsselung nach Modell und die Sitzungsanzahl. Formatieren Sie Beträge unter einem Dollar mit vier Dezimalstellen, größere Beträge mit zwei.

Anti-Patterns

  • Summieren Sie nicht jede Zeile – sie sind kumulativ pro Sitzung; reduzieren Sie zuerst auf die letzte Zeile pro session_id.
  • Schätzen Sie keine Kosten aus rohen Token-Zahlen, wenn estimated_cost_usd vorhanden ist.
  • Gehen Sie nicht davon aus, dass das Log existiert, ohne es zu überprüfen.
  • Verwenden Sie keine aktuellen Modellpreise in benutzerseitigen Antworten fest codiert.
  • Empfehlen Sie nicht die Installation ungeprüfter Hooks oder Plugins, die beliebigen Code ausführen.

Verwandtes

  • /cost-report – Befehlsformularbericht über dasselbe Metriklog.
  • cost-aware-llm-pipeline – Modell-Routing und Budget-Design-Muster.
  • token-budget-advisor – Kontext- und Token-Budget-Planung.
  • strategic-compact – Kontextkomprimierung zur Reduzierung wiederholter Token-Ausgaben.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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