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ecc-tools-cost-audit

증거 기반 ECC Tools 소모 및 결제 감사 워크플로우. ECC Tools 저장소에서 무분별한 PR 생성, 할당량 우회, 프리미엄 모델 누출, 중복 작업 또는 GitHub App 비용 급증을 조사할 때 사용합니다.

ecc-tools-cost-audit란 무엇인가요?

이 스킬은 ECC Tools GitHub App의 비용 소모 문제를 체계적으로 감사하고 수정하기 위한 전문 워크플로우입니다. 주로 ECC-Tools 저장소에서 발생할 수 있는 PR 과다 생성, 사용량 제한 우회, 프리미엄 모델 누출, 중복 작업, 비용 급증과 같은 문제를 조사합니다. autonomous-loops, agentic-engineering, customer-billing-ops, search-first, security-review, verification-loop, tdd-workflow 같은 ECC 고유 스킬을 필요에 따라 함께 사용합니다. 감사는 읽기 전용으로 시작하며, 문제의 근본 원인을 추적하기 위해 웹훅 라우터, 큐 프로듀서/컨슈머, PR 생성 경로, 사용량 예약/결제 경로, 모델 라우팅 경로를 면밀히 조사합니다. 수정 순서는 PR 중복 생성 방지, 할당량 우회 차단, 프리미엄 누출 차단, 중복 작업 억제, 재실행 안전성 확보 순으로 진행되며, 모든 수정 사항은 가장 작은 증명 단계로 검증됩니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ecc-tools-cost-audit

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문서

ECC Tools 비용 감사

이 스킬은 사용자가 ECC Tools GitHub App이 비용을 소모하고, PR을 과도하게 생성하며, 사용량 제한을 우회하거나, 무료 사용자를 프리미엄 분석 경로로 라우팅하고 있다고 의심될 때 사용합니다.

이것은 형제 ECC-Tools 저장소를 위한 집중된 운영자 워크플로우입니다. 일반적인 결제 스킬이나 저장소 전체 코드 리뷰 패스가 아닙니다.

스킬 스택

필요에 따라 다음 ECC 기본 스킬을 워크플로우에 통합하세요:

  • autonomous-loops: 웹훅, 큐, 결제, 재시도를 교차하는 제한된 다단계 감사용
  • agentic-engineering: 요청 경로를 분리 가능하고 증명 가능한 단위로 추적용
  • customer-billing-ops: 저장소 동작과 고객 영향 수학을 깔끔하게 분리해야 할 때
  • search-first: 도우미를 새로 만들거나 저장소 로컬 유틸리티를 다시 구현하기 전에
  • security-review: 인증, 사용량 게이트, 권한, 비밀번호가 관련될 때
  • verification-loop: 재실행 안전성과 정확한 수정 후 상태 증명용
  • tdd-workflow: 수정 사항에 워커, 라우터, 결제 경로의 회귀 테스트가 필요할 때

사용 시기

  • 사용자가 ECC Tools 소모율, PR 재귀, 과도하게 생성된 PR, 사용량 제한 우회, 프리미엄 모델 누출을 언급할 때
  • 작업이 형제 ECC-Tools 저장소에 있으며 웹훅 핸들러, 큐 워커, 사용량 예약, PR 생성 로직, 유료 게이트 시행에 의존할 때
  • 고객 보고서에 앱이 너무 많은 PR을 생성했거나, 잘못 청구했거나, 사용 가능한 결과를 생성하지 않고 코드를 분석했다고 나올 때

범위 가드레일

  • 형제 ECC-Tools 저장소에서 작업하며, everything-claude-code에서는 작업하지 않음
  • 사용자가 명확히 수정을 요청하지 않는 한 읽기 전용으로 시작
  • 분석 소모를 추적하는 동안 관련 없는 결제, 체크아웃, UI 흐름을 변경하지 않음
  • 앱이 생성한 브랜치와 앱이 생성한 PR을 반대 증명이 있을 때까지 적색 플래그 재귀 경로로 취급
  • 다음 세 가지를 명시적으로 분리:
    • 저장소 측 소모 근본 원인
    • 고객 대상 결제 영향
    • 백로그 후속 조치가 필요한 제품 또는 권한 격차

워크플로우

1. 저장소 범위 고정

  • 형제 ECC-Tools 저장소로 전환
  • 먼저 브랜치와 로컬 diff 확인
  • 감사 대상 정확한 표면 식별:
    • 웹훅 라우터
    • 큐 프로듀서
    • 큐 컨슈머
    • PR 생성 경로
    • 사용량 예약 / 결제 경로
    • 모델 라우팅 경로

2. 이론화 전에 인그레스 추적

  • 먼저 src/index.* 또는 기본 진입점 검사
  • 수정 제안 전에 모든 인큐 경로 매핑
  • 어떤 GitHub 이벤트가 동일한 큐 유형을 공유하는지 확인
  • push, pull_request, synchronize, comment 또는 수동 재실행 이벤트가 동일한 비용 경로로 수렴할 수 있는지 확인

3. 워커 및 부작용 추적

  • 분석을 처리하는 큐 컨슈머 또는 예약 워커 검사
  • 큐에 넣은 분석이 항상 다음 중 하나로 끝나는지 확인:
    • PR 생성
    • 브랜치 생성
    • 파일 업데이트
    • 프리미엄 모델 호출
    • 사용량 증가
  • 분석이 토큰을 소비한 후 출력이 유지되기 전에 실패할 수 있으면, 출력이 손상된 소모로 분류

4. 높은 신호 소모 경로 감사

PR 배수

  • PR 도우미 및 브랜치 명명 검사
  • 중복 제거, synchronize 이벤트 처리, 기존 PR 재사용 확인
  • 앱 생성 브랜치가 분석에 다시 진입할 수 있으면 우선순위 0 재귀 위험으로 처리

할당량 우회

  • 할당량이 확인되는 위치와 사용량이 예약되거나 증가되는 위치 검사
  • 할당량이 인큐 전에 확인되지만 사용량이 워커 내에서만 청구되면, 동시 프론트도어 통과를 실제 경합 조건으로 처리

프리미엄 모델 누출

  • 모델 선택, 티어 분기, 공급자 라우팅 검사
  • 프리미엄 키가 있을 때 무료 또는 제한된 사용자가 여전히 프리미엄 분석기에 도달할 수 있는지 확인

재시도 소모

  • 재시도 루프, 중복 큐 작업, 결정적 실패 재실행 검사
  • 동일한 비일시적 오류가 분석을 반복적으로 소비할 수 있으면, 품질 개선보다 먼저 수정

5. 소모 순서로 수정

사용자가 코드 변경을 요청한 경우, 다음 순서로 수정 우선순위를 지정:

  1. 자동 PR 배수 중단
  2. 할당량 우회 중단
  3. 프리미엄 누출 중단
  4. 중복 작업 팬아웃 및 무의미한 재시도 중단
  5. 재실행/업데이트 안전성 격차 해소

동일한 근본 원인이 명확히 여러 파일에 걸쳐 있지 않는 한, 하나에서 세 개의 직접 수정으로 패스를 제한합니다.

6. 가장 작은 증명 단계로 검증

  • 변경된 경로를 다루는 대상 테스트 또는 통합 조각만 재실행
  • 소모 경로가 현재 다음 중 어떤 상태인지 확인:
    • 차단됨
    • 중복 제거됨
    • 더 저렴한 분석으로 다운그레이드됨
    • 또는 조기 거부됨
  • 최종 상태를 정확히 명시:
    • 로컬에서 변경됨
    • 로컬에서 검증됨
    • 푸시됨
    • 배포됨
    • 여전히 차단됨

높은 신호 실패 패턴

1. 모든 트리거에 대해 하나의 큐 유형

푸시, PR 동기화, 수동 감사가 모두 동일한 작업을 인큐하고 워커가 항상 PR을 생성하면, 분석은 PR 스팸과 같습니다.

2. 인큐 후 사용량 예약

사용량이 프론트 도어에서 확인되지만 워커에서만 증가되면, 동시 요청이 모두 게이트를 통과하여 할당량을 초과할 수 있습니다.

3. 프리미엄 경로의 무료 티어

키가 존재할 때 무료 큐 작업이 여전히 Anthropic 또는 다른 프리미엄 공급자로 라우팅될 수 있으면, 사용자가 프리미엄 결과를 보지 못하더라도 실제 지출 누출입니다.

4. 앱 생성 브랜치가 웹훅에 재진입

pull_request.synchronize, 브랜치 푸시 또는 댓글 트리거 실행이 앱 소유 브랜치에서 발생하면, 앱이 자신의 출력을 재귀적으로 분석할 수 있습니다.

5. 지속성 안전 전의 고비용 작업

시스템이 토큰을 소비한 후 PR 생성, 파일 업데이트 또는 브랜치 충돌에서 실패할 수 있으면, 가치를 제공하지 않고 비용을 소모하는 것입니다.

함정

  • 광범위한 저장소 탐색으로 시작하지 말고, 웹훅 -> 큐 -> 워커를 먼저 확정
  • 고객 결제 추론과 코드 기반 제품 진실을 혼합하지 않음
  • 가장 높은 소모 경로가 차단되기 전에 낮은 가치의 품질 문제를 수정하지 않음
  • 좁은 증명 단계가 재실행될 때까지 소모가 수정되었다고 주장하지 않음
  • 사용자가 요청하지 않으면 푸시하거나 배포하지 않음
  • 이미 진행 중인 관련 없는 저장소 로컬 변경 사항을 건드리지 않음

검증

  • 근본 원인은 정확한 파일 경로와 코드 영역을 인용
  • 수정 사항은 코드의 깔끔함이 아닌 소모 영향 순서로 정렬
  • 증명 명령어의 이름이 지정됨
  • 최종 상태는 로컬 변경, 검증, 푸시, 배포를 구분

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.

관련 스킬