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ecc-tools-cost-audit

Fluxo de auditoria de custos e faturamento para o ECC Tools, baseado em evidências. Use ao investigar criação excessiva de PRs, desvio de cotas, vazamento de modelos premium, jobs duplicados ou picos de custo do GitHub App no repositório ECC Tools.

O que é ecc-tools-cost-audit?

Esta skill capacita um agente de IA a realizar uma auditoria focada em custos e faturamento no repositório ECC Tools (um GitHub App). Ela é acionada quando há suspeitas de consumo excessivo de recursos, como criação descontrolada de PRs, desvio de limites de uso, roteamento indevido de usuários gratuitos para modelos premium, jobs duplicados ou picos de faturamento. O fluxo de trabalho é restrito ao repositório ECC Tools e não se aplica a outros. A skill guia o agente através de etapas sequenciais: primeiro, congelar o escopo e identificar a área sob suspeita (roteador webhook, fila, worker, caminho de criação de PR, faturamento); em seguida, rastrear o caminho de entrada (ingress) sem teorizar, mapear o worker e seus efeitos colaterais; depois, auditar caminhos de alto sinal, como multiplicação de PRs, desvio de cotas, vazamento de modelos premium e queima por retentativas; e, por fim, aplicar correções na ordem de impacto de queima. A skill também suporta habilidades auxiliares como `autonomous-loops`, `agentic-engineering`, `customer-billing-ops`, `search-first`, `security-review`, `verification-loop` e `tdd-workflow` para garantir auditorias robustas e verificáveis. Ela é útil em plataformas como Claude Code e outros agentes de IA que interagem com repositórios GitHub.

Funciona com✓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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Documentação

Auditoria de Custos do ECC Tools

Use esta skill quando o usuário suspeitar que o GitHub App do ECC Tools está queimando custos, criando PRs em excesso, desviando limites de uso ou roteando usuários gratuitos para caminhos de análise premium.

Este é um fluxo de trabalho operacional focado para o repositório irmão ECC-Tools. Não é uma skill genérica de faturamento e não é uma revisão de código abrangente do repositório.

Stack de Skills

Puxe estas skills nativas do ECC para o fluxo de trabalho quando relevante:

  • autonomous-loops para auditorias multi-etapas limitadas que cruzam webhooks, filas, faturamento e retentativas
  • agentic-engineering para rastrear o caminho da solicitação em unidades discretas e comprováveis
  • customer-billing-ops quando o comportamento do repositório e a matemática de impacto ao cliente precisam ser separados claramente
  • search-first antes de inventar ajudantes ou reimplementar utilitários locais do repositório
  • security-review quando autenticação, portões de uso, direitos ou segredos são tocados
  • verification-loop para provar segurança de reexecução e estado exato pós-correção
  • tdd-workflow quando a correção precisa de cobertura de regressão no worker, roteador ou caminhos de faturamento

Quando Usar

  • o usuário menciona taxa de queima do ECC Tools, recursão de PRs, PRs criados em excesso, desvio de limite de uso ou vazamento de modelo premium
  • a tarefa está no repositório irmão ECC-Tools e depende de manipuladores de webhook, workers de fila, reserva de uso, lógica de criação de PR ou imposição de portão pago
  • um relatório de cliente diz que o app criou muitos PRs, faturou incorretamente ou analisou código sem produzir um resultado utilizável

Barreiras de Escopo

  • trabalhe no repositório irmão ECC-Tools, não em everything-claude-code
  • comece somente leitura, a menos que o usuário tenha solicitado claramente uma correção
  • não mude fluxos de faturamento, checkout ou UI não relacionados enquanto rastreia a queima de análise
  • trate branches gerados pelo app e PRs gerados pelo app como caminhos de recursão de bandeira vermelha até prova em contrário
  • separe três coisas explicitamente:
    • causa raiz da queima do lado do repositório
    • impacto de faturamento voltado ao cliente
    • lacunas de produto ou direitos que precisam de acompanhamento no backlog

Fluxo de Trabalho

1. Congelar escopo do repositório

  • mude para o repositório irmão ECC-Tools
  • verifique branch e diff local primeiro
  • identifique a superfície exata sob auditoria:
    • roteador webhook
    • produtor de fila
    • consumidor de fila
    • caminho de criação de PR
    • caminho de reserva de uso / faturamento
    • caminho de roteamento de modelo

2. Rastrear entrada antes de teorizar

  • inspecione src/index.* ou o ponto de entrada principal primeiro
  • mapeie cada caminho de enfileiramento antes de sugerir uma correção
  • confirme quais eventos do GitHub compartilham um tipo de fila
  • confirme se eventos push, pull_request, synchronize, comment ou reexecução manual podem convergir no mesmo caminho caro

3. Rastrear o worker e os efeitos colaterais

  • inspecione o consumidor de fila ou worker agendado que lida com análise
  • confirme se uma análise enfileirada sempre termina em:
    • criação de PR
    • criação de branch
    • atualizações de arquivo
    • chamadas de modelo premium
    • incrementos de uso
  • se a análise pode gastar tokens e depois falhar antes que a saída seja persistida, classifique como queima com saída quebrada

4. Auditar os caminhos de queima de alto sinal

Multiplicação de PRs

  • inspecione ajudantes de PR e nomenclatura de branches
  • verifique desduplicação, tratamento de evento synchronize e reutilização de PR existente
  • se branches gerados pelo app podem reentrar na análise, trate isso como um risco de recursão de prioridade 0

Desvio de cota

  • inspecione onde a cota é verificada versus onde o uso é reservado ou incrementado
  • se a cota é verificada antes do enfileiramento, mas o uso é cobrado apenas dentro do worker, trate passagens simultâneas pela porta da frente como uma condição de corrida real

Vazamento de modelo premium

  • inspecione seleção de modelo, ramificação de camadas e roteamento de provedor
  • verifique se usuários gratuitos ou com limite podem ainda acessar analisadores premium quando chaves premium estão presentes

Queima por retentativa

  • inspecione loops de retentativa, jobs de fila duplicados e reexecuções de falhas determinísticas
  • se o mesmo erro não transitório pode gastar análise repetidamente, corrija isso antes de melhorias de qualidade

5. Corrigir na ordem de queima

Se o usuário solicitou alterações de código, priorize correções nesta ordem:

  1. parar a multiplicação automática de PRs
  2. parar o desvio de cota
  3. parar o vazamento premium
  4. parar a dispersão de jobs duplicados e retentativas inúteis
  5. fechar lacunas de segurança de reexecução/atualização

Mantenha a passagem limitada a uma a três correções diretas, a menos que a mesma causa raiz abranja claramente vários arquivos.

6. Verificar com os menores passos de prova

  • reexecute apenas os testes direcionados ou fatias de integração que cobrem o caminho alterado
  • verifique se o caminho de queima agora está:
    • bloqueado
    • desduplicado
    • rebaixado para análise mais barata
    • ou rejeitado antecipadamente
  • declare o status final exatamente:
    • alterado localmente
    • verificado localmente
    • enviado
    • implantado
    • ainda bloqueado

Padrões de Falha de Alto Sinal

1. Um tipo de fila para todos os gatilhos

Se pushes, sincronizações de PR e auditorias manuais enfileiram o mesmo job e o worker sempre cria um PR, análise é igual a spam de PR.

2. Reserva de uso pós-enfileiramento

Se o uso é verificado na porta da frente, mas apenas incrementado no worker, solicitações concorrentes podem todas passar pelo portão e exceder a cota.

3. Camada gratuita no caminho premium

Se jobs gratuitos enfileirados ainda podem rotear para Anthropic ou outro provedor premium quando chaves existem, isso é vazamento de gasto real, mesmo que o usuário nunca veja o resultado premium.

4. Branches gerados pelo app reentram no webhook

Se eventos de pull_request.synchronize, pushes de branch ou execuções acionadas por comentários disparam em branches de propriedade do app, o app pode analisar recursivamente sua própria saída.

5. Trabalho caro antes da segurança de persistência

Se o sistema pode gastar tokens e depois falhar na criação de PR, atualização de arquivo ou colisão de branch, está queimando custo sem entregar valor.

Armadilhas

  • não comece com vadiagem ampla pelo repositório; estabeleça webhook -> fila -> worker primeiro
  • não misture inferência de faturamento ao cliente com verdade de produto baseada em código
  • não corrija problemas de qualidade de menor valor antes que o caminho de maior queima esteja contido
  • não afirme que a queima está corrigida até que a etapa de prova estreita tenha sido reexecutada
  • não envie ou implante a menos que o usuário tenha solicitado
  • não toque em alterações locais do repositório não relacionadas se elas já estiverem em andamento

Verificação

  • causas raiz citam caminhos de arquivo exatos e áreas de código
  • correções são ordenadas por impacto de queima, não por elegância do código
  • comandos de prova são nomeados
  • status final distingue alteração local, verificação, envio e implantação

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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