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Agent-Wert-Ledger (TongyiDai/agent-value-ledger)

Zeit ist Geld|Die von AI eingesparte Zeit quantifizieren und in Geld umrechnen, in einem auditierbaren lokalen Excel-Buch festhalten.

Was ist agent-value-ledger)?

Dieses Skill, `Agent-Wert-Ledger`, ermöglicht es einem KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor, Codex), automatisch ein lokales Excel-Arbeitsbuch zu führen, das den geschätzten Wert der von ihm abgeschlossenen Aufgaben dokumentiert. Es quantifiziert die eingesparte Zeit der Benutzer in Geldwerten, basierend auf einem konfigurierbaren Stundensatz und unter Berücksichtigung von selbst aktiv aufgewendeter Zeit und Überprüfungszeit. Das Skill erstellt deduplizierte Aufgabeneinträge mit detaillierten Schätzungen auf drei Stufen (niedrig, mittel, hoch), Vertrauensstufen und Nachweisen, ohne sensible Rohdaten zu speichern. Es funktioniert vollständig offline mit einer einzigen Excel-Datei, ideal für die Verfolgung des Produktivitätswerts von Agenten in lokalen Entwicklungs-, Analyse- und Automatisierungssettings. Der Workflow umfasst das Scannen von Sitzungszusammenfassungen, das Identifizieren abgeschlossener Arbeiten, das Schätzen der eingesparten Zeit und das Aktualisieren des Excel-Arbeitsbuchs, während Ausnahmen zur Überprüfung durch den Benutzer markiert werden.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add TongyiDai/agent-value-ledger

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Dokumentation

Zeit ist Geld|AI's time is money

Führe ein Wert-Ledger für die abgeschlossenen Aufgaben eines Agenten in einem lokalen Excel-Arbeitsbuch. Der Agent ist verantwortlich für das Erkennen, Deduplizieren, Schätzen und Aktualisieren; der Benutzer prüft nur Ausnahmefälle, ohne manuell Einträge einzugeben.

Design-Grenzen

  • Nur abhängig von lokalem Excel; keine Abhängigkeit von Feishu, Base, Datenbanken oder externen Synchronisationsdiensten.
  • Das Ledger erfasst den "prüfbaren Zeitersatzwert". Schätzwerte werden nicht als Bareinnahmen, Gewinn oder feste Einnahmen dargestellt.
  • Standardmäßig werden die konservativen niedrigen Werte saved_minutes_low und saved_cny_low angezeigt; mittlere und hohe Werte sind nur im Referenzbereich von Excel vorhanden.
  • Es werden nur Arbeiten mit einem klaren Abschlussstatus oder Liefergegenstand erfasst. Anforderungsdiskussionen, Präferenzaufzeichnungen, fehlgeschlagene Versuche, wiederholte Wartungsarbeiten und Dialoge ohne Output werden standardmäßig übersprungen.
  • Es werden keine vollständigen Chats, sensible Originaltexte, Anmeldeinformationen, private Finanzdetails oder unnötige persönliche Daten gespeichert; Beweise werden nur als Kurztitel, Datum, Quell-ID, lokaler Pfad oder Liefergegenstandstyp gespeichert.

Arbeitsbuchstruktur

Die mitgelieferte Vorlage assets/agent-value-ledger-template.xlsx aus dem Skill hat Vorrang. Wenn der Benutzer bereits ein Arbeitsbuch hat, wird es zuerst gelesen und seine Struktur beibehalten; fehlende notwendige Arbeitsblätter werden nur dann ergänzt.

  • Zusammenfassung: Niedriger Wert-Hauptschlussfolgerung, wöchentliche/monatliche Zusammenfassungen, Referenzbereiche, niedriges Vertrauen und Anzahl der zu prüfenden Elemente. Alles formelgesteuert.
  • Aufgabendetails: Eine Zeile pro abgeschlossener Aufgabe. Zeit, Wert, Vertrauen, Nachweise und Annahmen in getrennten Spalten.
  • Regeln: Stundensatz, Standardkosten, Kategorien, Vertrauen und Schätzungsgrenzen. Nach Regeländerungen sollte der Aktualisierungszeitpunkt beibehalten werden.
  • Ausführungsstatus: Zuletzt Scan-Zeitpunkt, Scan-Fenster, Anzahl verarbeiteter Quellen, letzter Fehler und zu prüfende Erläuterungen. Dient zur Unterstützung von Rückscans, ohne Abhängigkeit von zusätzlichen Statusdateien.
  • Ausführungsprotokoll: Zeichnet nur kurze Ereignisse, Ergebnisse und Fehlerzusammenfassungen auf, ohne vollständige Originaltexte zu schreiben.

Erforderliche Felder und Formeln finden Sie in references/workbook-schema.md. Die Schätzungsberechnung finden Sie in references/estimation-policy.md. Die Anonymisierung und Nachweisgrenzen finden Sie in references/redaction-and-evidence.md.

Standardablauf

1. Arbeitsbuch und Regeln lesen

  1. Das vom Benutzer angegebene .xlsx finden; wenn nicht angegeben, nach agent-value-ledger.xlsx im aktuellen Arbeitsverzeichnis oder Konfigurationsverzeichnis suchen.
  2. Zuerst Regeln, Ausführungsstatus, Aufgabendetails und Zusammenfassung lesen, um Formeln, Felder und den letzten Ausführungsstatus zu bestätigen.
  3. Wenn das Arbeitsbuch nicht existiert, von der Vorlage an den vom Benutzer angegebenen lokalen Pfad kopieren; nicht stillschweigend in persönliche Verzeichnisse schreiben.
  4. Aktuelles Datum, Zeitzone, Stundensatz und Berichtsrichtlinie lesen. Der Beispiel-Stundensatz im Skill darf nicht als der tatsächliche Stundensatz des Benutzers verwendet werden.

2. Scannen und Rückscannen

  1. Verfügbare lokale Sitzungszusammenfassungen, Aufgabenaufzeichnungen, Projektprotokolle, Lieferverzeichnisse und Versionsaufzeichnungen scannen.
  2. Standardmäßig die letzten 7 Kalendertage rückscannen, um den Fall abzudecken, dass "Zusammenfassungen nach dem Sitzungsende abgespeichert werden"; bei jedem Durchlauf wird nach Aufgaben-ID, Quell-ID und Liefergegenstand-Fingerabdruck dedupliziert.
  3. Zuerst eine Kandidatenliste erstellen, dann den Abschlussstatus bestimmen. Nicht während des Scannens direkt in Excel schreiben.
  4. Jeden Kandidaten als accepted, skipped oder needs_review markieren und einen Grund beibehalten.

3. Aufgabenaufzeichnung erstellen

Jede Aufgabe mindestens mit: Aufgaben-ID, Arbeitsdatum, Aufgabentitel, Kurzzusammenfassung, Kategorie, Quelle, Liefergegenstand, Vertrauen, dreistufige manuelle Zeit, dreistufige Benutzerzeit, dreistufige Review-Überarbeitungszeit, Stundensatz, zugewiesene Kosten, Annahmen, Nachweisstatus und Deduplizierungsschlüssel.

Berechnungsregel:

saved_minutes = max(0, manual_minutes - user_active_minutes - review_minutes)
saved_cny = saved_minutes / 60 * hourly_rate_cny - allocated_cost_cny

Behalte die Formeln in Excel bei, schreibe keine berechneten Ergebnisse fest. Wenn Abonnement-/API-Kosten nicht zuordenbar sind, werden die Kosten mit 0 gefüllt und in den Annahmen "Nicht zugeordnete Abonnement-/API-Kosten" vermerkt.

4. Prüfungen vor dem Schreiben

  • Aufgaben-ID, Deduplizierungsschlüssel oder Liefergegenstand-Fingerabdruck vorhanden: Nachweis aktualisieren oder überspringen, keinen doppelten Wert hinzufügen.
  • Fehlender Abschlussnachweis: Geht in needs_review über und wird nicht in der Hauptzusammenfassung gezählt.
  • saved_minutes kleiner als 0: Als 0 behandeln und Ausnahme protokollieren.
  • Niedriger Wert höher als mittlerer Wert oder mittlerer Wert höher als hoher Wert: Stoppen der Schreiboperation und Korrektur der Schätzung.
  • Manuell eingegebene "Codezeilen, Dateianzahl, Laufzeit" dürfen nur als Nachweis dienen und nicht direkt als eingesparte Zeit gleichgesetzt werden.

5. Aktualisieren und Validieren

  1. Zuerst Aufgabendetails schreiben, dann die Zusammenfassungs-Formeln neu berechnen lassen.
  2. Ausführungsstatus und Ausführungsprotokoll aufzeichnen, einschließlich Scan-Fenster, Kandidatenanzahl, neue Anzahl, übersprungene Anzahl, zu prüfende Anzahl und Fehlerzusammenfassung.
  3. Neue Zeilen, wichtige Zusammenfassungszellen und Formelfehler aus der Ergebnisüberprüfung zurücklesen.
  4. Wenn Datei nicht lesbar, Formelfehler, Quelle nicht zugänglich oder Schreibfehler auftreten, keine Annahmen treffen; Fehler und nicht validierten Bereich im Ausführungsprotokoll vermerken.
  5. Dem Benutzer nur die niedrige Wert-Hauptschlussfolgerung, die tatsächliche Anzahl neuer Aufgaben, die zu prüfenden Elemente und Blockaden melden; kein rohes JSON oder lange Protokolle ausgeben.

Aufgabenkategorien

Verwende die Kategorietabelle des Regeln-Arbeitsblatts. Standardkategorien umfassen:

  • simple_lookup_or_command: einfache Abfragen, Erklärungen, ein einzelner Befehl
  • feishu_lookup_or_schedule: Abfragen von Nachrichten, Kalendern, Aufgaben und Arbeitsbereichen
  • doc_wiki_minutes_synthesis: Dokumente, Wikis, Protokolle, Übersetzungen und Strukturierung
  • report_or_research: Recherche, Analyse, Lösungsansätze und Entscheidungsrahmen
  • automation_or_workflow_setup: Automatisierung, Datenpipelines, Batch-Verarbeitung, Bereitstellung und Workflow-Einrichtung
  • coding_or_debugging: Codeänderungen, Fehlerbehebung, Tests, Releases und Reparaturen
  • local_setup_or_cleanup: Lokale Installationen, Bereinigung, Migrationen und Wartung

Sicherheits- und Veröffentlichungsgrenzen

  • Vor der Veröffentlichung in einem öffentlichen Repository muss eine Anonymisierung durchgeführt werden: Entfernen von Namen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Benutzernamen in Pfaden, Tokens, Base-URLs, internen Domains, Firmen- oder Kundennamen und privaten Dokumenttiteln.
  • Beispiel-Arbeitsbücher dürfen nur fiktive Aufgaben und Beispieldaten enthalten; keine historischen Aufzeichnungen aus echten Benutzerledgern kopieren.
  • Vor der Veröffentlichung auf GitHub: Scan auf vertrauliche Informationen, Scan auf Excel-Formelfehler, Skill-Strukturprüfung und Überprüfung der öffentlichen Inhalte.
  • Die Veröffentlichung auf GitHub ist kein automatischer Nebeneffekt dieses Skills; sie erfolgt nur auf ausdrückliche Aufforderung des Benutzers und nach Abschluss der Überprüfung.

Ressourcen

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