O que ghosthunter faz?
Analise picos de custo na nuvem com investigações automatizadas de modelo duplo de LLM para AWS e GCP.
Analise picos de custo na nuvem com investigações automatizadas de modelo duplo de LLM para AWS e GCP.
Ghosthunter é uma habilidade de agente de IA especializada em detectar e analisar picos de custos na nuvem, usando dois modelos de linguagem (LLMs) em conjunto. Ela suporta as plataformas AWS e GCP, automatizando a investigação de anomalias de faturamento. O skill funciona combinando a análise de logs de uso e dados de faturamento, onde um modelo identifica possíveis causas técnicas (como instâncias superdimensionadas ou picos de tráfego) e outro valida o impacto financeiro, gerando um relatório consolidado. É útil para equipes de FinOps e DevOps que precisam responder rapidamente a aumentos inesperados de custos, reduzindo o tempo de diagnóstico de horas para minutos. Ghosthunter pode ser integrado a ferramentas como Claude Code, Cursor ou Codex, bastando fornecer acesso às APIs de faturamento da AWS (Cost Explorer) e GCP (Cloud Billing).
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Analise picos de custo na nuvem com investigações automatizadas de modelo duplo de LLM para AWS e GCP.
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.