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재무-청구-운영

수익, 가격 책정, 환불, 팀 청구, 청구 모델 진실에 대한 증거 기반 워크플로우입니다. ECC(Evidence-first Customer Context)에서 사용자가 판매 현황, 가격 비교, 중복 청구 진단 또는 일반적인 결제 조언 대신 코드 기반 청구 현실을 원할 때 사용합니다.

재무-청구-운영란 무엇인가요?

이 스킬은 ECC(Evidence-first Customer Context) 에이전트가 재무 및 청구 관련 운영 진실을 파악하는 데 사용됩니다. `customer-billing-ops` 스킬이 고객 구제에 초점을 맞춘 반면, `finance-billing-ops`는 운영자 관점에서 수익 상태, 가격 결정, 팀 청구 로직, 코드로 입증된 청구 행동을 분석합니다. 사용자가 Stripe 매출, 환불, MRR(월간 반복 수익) 정보를 요청하거나, 팀 청구/좌석 기반 청구가 실제 코드에서 구현되었는지 확인하려 할 때, 또는 경쟁사 가격 비교를 원할 때 활성화됩니다. 이 스킬은 실시간 데이터와 저장된 스냅샷을 명확히 구분하고, 고객 영향과 제품 진실을 분리하여 보고하며, 결론에 판매 현황, 문제 진단, 제품 진실, 권장 운영 조치, 제품 격차를 포함합니다. `customer-billing-ops`, `research-ops`, `market-research`, `github-ops`, `verification-loop` 등의 다른 ECC 스킬과 연계하여 사용됩니다.

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

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문서

재무 청구 운영

사용자가 금전, 가격 책정, 환불, 팀 좌석 로직을 이해하거나, 제품이 웹사이트와 판매 카피가 암시하는 대로 실제로 작동하는지 확인하려 할 때 사용합니다.

이는 customer-billing-ops보다 광범위합니다. customer-billing-ops는 고객 구제를 위한 스킬입니다. 이 스킬은 운영자 진실(수익 상태, 가격 결정, 팀 청구, 코드 기반 청구 행동)을 위한 것입니다.

스킬 스택

해당되는 경우 다음 ECC 네이티브 스킬을 워크플로우에 포함하세요:

  • customer-billing-ops: 고객별 구제 및 후속 조치
  • research-ops: 경쟁사 가격 책정 또는 현재 시장 증거가 중요할 때
  • market-research: 답변이 가격 추천으로 끝나야 할 때
  • github-ops: 청구 진실이 형제 리포지토리의 코드, 백로그 또는 릴리스 상태에 따라 달라질 때
  • verification-loop: 답변이 체크아웃, 좌석 처리 또는 자격 부여 행동을 증명하는 데 의존할 때

사용 시기

  • 사용자가 Stripe 판매, 환불, MRR 또는 최근 고객 활동을 물을 때
  • 사용자가 팀 청구, 좌석별 청구 또는 할당량 누적이 코드에서 실제로 구현되었는지 물을 때
  • 사용자가 경쟁사 가격 비교 또는 가격 모델 벤치마크를 원할 때
  • 질문이 수익 현황과 제품 구현 진실을 혼합할 때

가드레일

  • 실시간 데이터와 저장된 스냅샷을 구분하세요.
  • 다음을 분리하세요:
    • 수익 현황
    • 고객 영향
    • 코드 기반 제품 진실
    • 권장 사항
  • 실제 자격 부여 경로에서 강제하지 않으면 "좌석별"이라고 말하지 마세요.
  • 중복 구독이 중복 가치를 의미한다고 가정하지 마세요.

워크플로우

1. 가장 최신의 청구 증거부터 시작하세요.

실시간 청구 데이터를 선호하세요. 데이터가 실시간이 아닌 경우 스냅샷 타임스탬프를 명시하세요.

그림을 정규화하세요:

  • 유료 판매
  • 활성 구독
  • 실패했거나 완료되지 않은 체크아웃
  • 환불
  • 분쟁
  • 중복 구독

2. 고객 사건과 제품 진실을 분리하세요.

질문이 고객별이라면 먼저 분류하세요:

  • 중복 체크아웃
  • 실제 팀 의도
  • 깨진 셀프 서비스 제어
  • 충족되지 않은 제품 가치
  • 실패한 결제 또는 불완전한 설정

그런 다음 이를 더 넓은 제품 질문과 분리하세요:

  • 팀 청구가 실제로 존재하는가?
  • 좌석이 실제로 집계되는가?
  • 체크아웃 수량이 자격 부여를 변경하는가?
  • 사이트가 현재 행동을 과장하는가?

3. 코드 기반 청구 행동을 검사하세요.

답변이 구현 진실에 따라 달라지는 경우 코드 경로를 검사하세요:

  • 체크아웃
  • 가격 페이지
  • 자격 부여 계산
  • 좌석 또는 할당량 처리
  • 설치 대 사용자 사용 로직
  • 청구 포털 또는 셀프 서비스 관리 지원

4. 결정과 제품 격차로 마무리하세요.

보고:

  • 판매 현황
  • 문제 진단
  • 제품 진실
  • 권장 운영자 조치
  • 제품 또는 백로그 격차

출력 형식

스냅샷
- 타임스탬프
- 수익 / 구독 / 이상 징후

고객 영향
- 영향을 받는 대상
- 발생한 상황

제품 진실
- 코드가 실제로 수행하는 작업
- 웹사이트 또는 판매 카피가 주장하는 내용

결정
- 환불 / 유지 / 전환 / 무조치

제품 격차
- 구축하거나 수정해야 할 정확한 후속 항목

함정

  • 실패한 시도를 순수익과 혼동하지 마세요.
  • 마케팅 언어만으로 팀 청구를 추론하지 마세요.
  • 현재 증거를 사용할 수 있을 때 경쟁사 가격을 기억에서 비교하지 마세요.
  • 진단에서 곧바로 환불로 건너뛰지 말고 먼저 문제를 분류하세요.

검증

  • 답변에는 실시간 데이터 설명 또는 스냅샷 타임스탬프가 포함됩니다.
  • 제품 진실 주장은 코드로 뒷받침됩니다.
  • 고객 영향과 더 넓은 가격 책정/제품 결론이 명확히 분리됩니다.

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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