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Operações de Faturamento Financeiro

Fluxo de trabalho baseado em evidências para receita, preços, reembolsos, faturamento de equipe e verdade do modelo de faturamento para a ECC. Use quando o usuário deseja um instantâneo de vendas, comparação de preços, diagnóstico de cobrança duplicada ou realidade de faturamento baseada em código, em vez de conselhos genéricos de pagamento.

O que é Operações de Faturamento Financeiro?

Esta skill é projetada para capacitar operadores a descobrir a verdade financeira e de faturamento baseada em código dentro da ECC, em vez de confiar apenas em alegações de marketing ou termos genéricos. Ela se concentra em distinguir entre dados de receita ao vivo, impacto no cliente e a implementação real do produto (código), garantindo que as decisões sejam baseadas em fatos. Adequada para tarefas que envolvem análise de vendas do Stripe, comparações de preços de concorrentes, diagnóstico de cobranças duplicadas ou verificação de se o faturamento por assento é realmente aplicado no sistema. A skill integra skills auxiliares como `customer-billing-ops` para remediação específica do cliente, `github-ops` para verificação de código e `verification-loop` para validar o comportamento do checkout. Ela orienta o usuário através de um fluxo de trabalho estruturado que começa com os dados de faturamento mais recentes, separa incidentes individuais de clientes da verdade geral do produto, inspeciona o caminho do código para o comportamento real de faturamento e conclui com um relatório claro contendo um instantâneo, diagnóstico, verdade do produto, decisão e lacuna do produto.

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

O que Operações de Faturamento Financeiro faz?

Use esta skill quando o usuário quiser entender dinheiro, preços, reembolsos, lógica de assentos de equipe ou se o produto realmente se comporta da maneira que o site e o texto de vendas sugerem.

Esta skill é mais ampla que customer-billing-ops. Essa skill é para remediação de clientes. Esta skill é para a verdade do operador: estado da receita, decisões de preços, faturamento de equipe e comportamento de faturamento baseado em código.

Stack de Skills

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

  • customer-billing-ops para remediação e acompanhamento específicos do cliente
  • research-ops quando preços de concorrentes ou evidências de mercado atuais forem importantes
  • market-research quando a resposta deve terminar em uma recomendação de preço
  • github-ops quando a verdade do faturamento depender de código, backlog ou estado de lançamento em repositórios irmãos
  • verification-loop quando a resposta depender da comprovação do comportamento de checkout, manipulação de assentos ou direito de uso

Quando Usar

  • o usuário pergunta sobre vendas no Stripe, reembolsos, MRR ou atividade recente de clientes
  • o usuário pergunta se o faturamento de equipe, faturamento por assento ou empilhamento de cotas é real no código
  • o usuário deseja comparações de preços de concorrentes ou referências de modelos de preços
  • a questão mistura fatos de receita com a verdade da implementação do produto

Diretrizes de Segurança

  • distinga dados ao vivo de instantâneos salvos
  • separe:
    • fato de receita
    • impacto no cliente
    • verdade do produto baseada em código
    • recomendação
  • não diga "por assento" a menos que o caminho real de direito de uso o aplique
  • não assuma que assinaturas duplicadas implicam valor duplicado

Fluxo de Trabalho

1. Comece pela evidência de faturamento mais recente

Prefira dados de faturamento ao vivo. Se os dados não forem ao vivo, declare o carimbo de data/hora do instantâneo explicitamente.

Normalize o quadro:

  • vendas pagas
  • assinaturas ativas
  • checkouts falhos ou incompletos
  • reembolsos
  • disputas
  • assinaturas duplicadas

2. Separe incidentes de clientes da verdade do produto

Se a pergunta for específica do cliente, classifique primeiro:

  • checkout duplicado
  • intenção real de equipe
  • controles de autoatendimento quebrados
  • valor do produto não atendido
  • pagamento falho ou configuração incompleta

Em seguida, separe isso da questão mais ampla do produto:

  • o faturamento de equipe realmente existe?
  • os assentos são realmente contados?
  • a quantidade do checkout altera o direito de uso?
  • o site exagera o comportamento atual?

3. Inspecione o comportamento de faturamento baseado em código

Se a resposta depender da verdade da implementação, inspecione o caminho do código:

  • checkout
  • página de preços
  • cálculo de direito de uso
  • manipulação de assentos ou cotas
  • lógica de instalação vs uso por usuário
  • suporte a portal de faturamento ou gerenciamento de autoatendimento

4. Termine com uma decisão e lacuna do produto

Relate:

  • instantâneo de vendas
  • diagnóstico do problema
  • verdade do produto
  • ação recomendada para o operador
  • lacuna do produto ou backlog

Formato de Saída

INSTANTÂNEO
- carimbo de data/hora
- receita / assinaturas / anomalias

IMPACTO NO CLIENTE
- quem é afetado
- o que aconteceu

VERDADE DO PRODUTO
- o que o código realmente faz
- o que o site ou texto de vendas alega

DECISÃO
- reembolsar / preservar / converter / sem ação

LACUNA DO PRODUTO
- item de acompanhamento exato a ser construído ou corrigido

Armadilhas

  • não confunda tentativas falhas com receita líquida
  • não infira faturamento de equipe apenas com base em linguagem de marketing
  • não compare preços de concorrentes de memória quando evidências atuais estiverem disponíveis
  • não pule do diagnóstico diretamente para o reembolso sem classificar o problema

Verificação

  • a resposta inclui uma declaração de dados ao vivo ou carimbo de data/hora do instantâneo
  • alegações de verdade do produto são baseadas em código
  • o impacto no cliente e as conclusões mais amplas de preços/produto são separados claramente

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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Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

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Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

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openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

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Obra superpowers agent skills.

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affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

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affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

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