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finance-billing-ops

証拠に基づいた収益、価格設定、返金、チーム請求、請求モデルの真実ワークフローECC向け。ユーザーが売上スナップショット、価格比較、重複請求の診断、または一般的な支払いアドバイスではなくコードに基づいた請求の現実を求めている場合に使用します。

finance-billing-ops とは?

このスキルは、AIエージェント(特にECC)向けに設計された、収益、価格設定、返金、チームシートロジック、および製品のコードベースの請求動作に関する「事業者の真実」を提供します。`customer-billing-ops`(顧客固有の救済に焦点)とは異なり、これは運営側の視点に立ち、ライブデータ(Stripe売上、サブスクリプション)とスナップショットを区別し、マーケティング表現ではなくコードの実行パスに基づいて製品の真実を検証します。このスキルは、重複請求の診断、チーム請求が実際にコードに存在するかの確認、競合他社の価格比較、または売上と実装の詳細が混在する質問に答える際に特に有用です。`research-ops`や`github-ops`などの他のスキルと連携し、エビデンスファーストのワークフローに従って、スナップショット、影響、製品の真実、決定、および製品ギャップを報告する構造化された出力を生成します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/finance-billing-ops

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ドキュメント

Finance Billing Ops(財務請求オペレーション)

ユーザーがお金、価格設定、返金、チームシートロジック、または製品が実際にウェブサイトやセールスコピーが主張するように動作しているかどうかを理解したい場合にこれを使用します。

これはcustomer-billing-opsよりも広範なスキルです。customer-billing-opsは顧客救済のためのスキルであり、こちらは事業者の真実(収益状態、価格設定の決定、チーム請求、コードに基づいた請求動作)のためのスキルです。

スキルスタック

関連する場合、以下のECCネイティブスキルをワークフローに取り込みます:

  • customer-billing-ops:顧客固有の救済とフォローアップ
  • research-ops:競合他社の価格や現在の市場エビデンスが重要な場合
  • market-research:回答が価格設定の推奨で終わるべき場合
  • github-ops:請求の真実が、関連リポジトリのコード、バックログ、またはリリース状態に依存する場合
  • verification-loop:回答がチェックアウト、シート処理、または権限の動作の証明に依存する場合

使用すべき場合

  • ユーザーがStripeの売上、返金、MRR、または最近の顧客アクティビティについて尋ねる
  • ユーザーがチーム請求、シート単位の請求、またはクォータスタッキングがコード内で実際に存在するかどうかを尋ねる
  • ユーザーが競合他社の価格比較や価格モデルのベンチマークを求める
  • 質問が収益の事実と製品実装の真実を混在させている場合

ガードレール

  • ライブデータと保存されたスナップショットを区別する
  • 以下の要素を分離する:
    • 収益の事実
    • 顧客への影響
    • コードに基づいた製品の真実
    • 推奨事項
  • 実際の権限パスがそれを強制しない限り、「シート単位」とは言わない
  • 重複サブスクリプションが重複価値を意味するとは想定しない

ワークフロー

1. 最も新しい請求エビデンスから始める

ライブの請求データを優先します。データがライブでない場合は、スナップショットのタイムスタンプを明示します。

状況を正常化します:

  • 有料販売
  • アクティブなサブスクリプション
  • 失敗または不完全なチェックアウト
  • 返金
  • 異議申し立て
  • 重複サブスクリプション

2. 顧客インシデントと製品の真実を分離する

質問が顧客固有の場合、まず分類します:

  • 重複チェックアウト
  • 本当のチーム意図
  • 壊れたセルフサービス制御
  • 満たされていない製品価値
  • 支払い失敗または不完全なセットアップ

次に、それをより広い製品の質問から分離します:

  • チーム請求は実際に存在するか?
  • シートは実際にカウントされているか?
  • チェックアウト数量は権限を変更するか?
  • サイトは現在の動作を誇張していないか?

3. コードに基づいた請求動作を検査する

回答が実装の真実に依存する場合、コードパスを検査します:

  • チェックアウト
  • 価格ページ
  • 権限計算
  • シートまたはクォータ処理
  • インストールとユーザー使用のロジック
  • 請求ポータルまたはセルフサービス管理サポート

4. 決定と製品ギャップで終了する

以下を報告します:

  • 売上スナップショット
  • 問題の診断
  • 製品の真実
  • 推奨される事業者アクション
  • 製品またはバックログギャップ

出力形式

SNAPSHOT(スナップショット)
- タイムスタンプ
- 収益 / サブスクリプション / 異常

CUSTOMER IMPACT(顧客への影響)
- 影響を受けるユーザー
- 何が起こったか

PRODUCT TRUTH(製品の真実)
- コードが実際に行うこと
- ウェブサイトやセールスコピーが主張すること

DECISION(決定)
- 返金 / 維持 / 変換 / 何もしない

PRODUCT GAP(製品ギャップ)
- 正確なフォローアップアイテム(構築または修正すべきもの)

落とし穴

  • 失敗した試行を純収益と混同しない
  • マーケティング文言だけでチーム請求を推測しない
  • 現在のエビデンスが利用可能な場合、記憶から競合他社の価格を比較しない
  • 診断から問題を分類せずに直接返金に飛びつかない

検証

  • 回答にはライブデータの記述またはスナップショットタイムスタンプが含まれている
  • 製品真実の主張はコードに基づいている
  • 顧客への影響と、より広範な価格設定・製品の結論が明確に分離されている

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.

関連スキル