ghosthunter は何をしますか?
AWSとGCPのクラウドコストスパイクを、自動化されたデュアルモデルLLM調査で分析します。
AWSとGCPのクラウドコストスパイクを、自動化されたデュアルモデルLLM調査で分析します。
Ghosthunterは、AWSとGCPにおけるクラウドコストの急上昇(スパイク)を自動的に調査・分析するためのAIエージェントスキルです。このスキルは、二つの異なる大規模言語モデル(LLM)を連携させて動作し、コスト増加の根本原因を特定、関連リソースの詳細を抽出し、最適化のための実用的な推奨事項を提供します。主にClaude Codeや類似のターミナルベースのAIエージェントでの使用を想定して設計されており、開発者やDevOpsエンジニアがクラウドコスト管理にかける時間を大幅に削減します。ユーザーは自然言語で問題を説明するだけで、スキルが自動的にクラウドプロバイダーのAPI(AWS Cost Explorer、GCP Billing APIなど)をクエリし、結果を分析し、人間が読める包括的なレポートを生成します。デュアルモデル方式を採用することで、単一モデルによる分析の偏りを減らし、より正確で信頼性の高いインサイトを提供します。このスキルは、コスト異常の検出、リソース使用率の分析、タグ付け戦略の評価、予約インスタンスや節約プランの推奨など、幅広いユースケースをカバーします。
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AWSとGCPのクラウドコストスパイクを、自動化されたデュアルモデルLLM調査で分析します。
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.