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ecc-tools-cost-audit

基于证据的ECC工具燃烧与计费审计工作流。用于调查ECC Tools仓库中盲目创建PR、额度绕过、高级模型泄露、重复任务或GitHub App成本激增等问题。

ecc-tools-cost-audit 是什么?

该技能是一个专门用于审计ECC Tools GitHub App成本燃烧的专业工作流。当用户怀疑应用存在成本失控、PR过度创建、使用额度绕过、免费用户路由到高级分析路径等问题时使用。它要求审计者在兄弟仓库ECC-Tools中工作,遵循严格的只读优先原则,并明确分离仓库侧燃烧根因、客户侧计费影响和产品/权限缺口三个层面。支持平台包括Claude Code等能够执行详细工作流的AI代理环境。工作流程从冻结仓库范围开始,追踪入口请求路径到工作线程和副作用,然后按高信号燃烧路径(PR倍增、额度绕过、高级模型泄露、重试燃烧)依次审计,最后按燃烧影响排序修复并通过最小化验证步骤确认。

兼容平台✓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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文档

ECC Tools 成本审计

当用户怀疑 ECC Tools GitHub App 成本燃烧、过度创建 PR、绕过使用限制或将免费用户路由到高级分析路径时,请使用此技能。

这是一个针对兄弟仓库 ECC-Tools 的聚焦操作工作流。它不是通用计费技能,也不是全仓库代码审查过程。

技能栈

相关时可将以下 ECC 原生技能拉入工作流:

  • autonomous-loops 用于跨越 webhooks、队列、计费和重试的有界多步审计
  • agentic-engineering 用于将请求路径追踪为离散、可证明的单元
  • customer-billing-ops 当仓库行为和客户影响计算必须清晰分离时
  • search-first 在发明辅助工具或重新实现仓库本地实用程序之前
  • security-review 当涉及认证、使用关卡、权限或密钥时
  • verification-loop 用于证明重新运行安全性和修复后的精确状态
  • tdd-workflow 当修复需要在 worker、路由器或计费路径中添加回归覆盖时

何时使用

  • 用户提到 ECC Tools 燃烧率、PR 递归、过度创建的 PR、使用限制绕过或高级模型泄露
  • 任务位于兄弟仓库 ECC-Tools 中,且依赖于 webhook 处理器、队列 worker、使用预留、PR 创建逻辑或付费关卡强制
  • 客户报告称应用创建了过多 PR、计费错误或分析了代码但未产生可用结果

范围护栏

  • 在兄弟仓库 ECC-Tools 中工作,而非 everything-claude-code
  • 除非用户明确要求修复,否则从只读开始
  • 在追踪分析燃烧时,不要修改无关的计费、结账或 UI 流程
  • 将应用生成的分支和应用生成的 PR 视为红色标志递归路径,直到证明相反
  • 明确分离三件事:
    • 仓库侧燃烧根因
    • 客户向计费影响
    • 需要积压跟进的产品或权限缺口

工作流

1. 冻结仓库范围

  • 切换到兄弟仓库 ECC-Tools
  • 首先检查分支和本地 diff
  • 确定审计的精确表面:
    • webhook 路由器
    • 队列生产者
    • 队列消费者
    • PR 创建路径
    • 使用预留/计费路径
    • 模型路由路径

2. 在理论化之前追踪入口

  • 首先检查 src/index.* 或主入口点
  • 在提出修复之前映射每个入队路径
  • 确认哪些 GitHub 事件共享同一队列类型
  • 确认 push、pull_request、synchronize、comment 或手动重新运行事件是否会汇聚到同一昂贵路径

3. 追踪 worker 和副作用

  • 检查处理分析的队列消费者或定时调度 worker
  • 确认排队的分析是否总是以以下之一结束:
    • PR 创建
    • 分支创建
    • 文件更新
    • 高级模型调用
    • 使用量递增
  • 如果分析可能消耗 token 然后在输出被持久化前失败,将其归类为“有破损输出的燃烧”

4. 审计高信号燃烧路径

PR 倍增

  • 检查 PR 辅助工具和分支命名
  • 检查去重、同步事件处理和现有 PR 复用
  • 如果应用生成的分支可能重新进入分析,将其视为优先级为 0 的递归风险

额度绕过

  • 检查额度在何处被检查,与使用量被预留或递增的位置
  • 如果在入队前检查额度但在 worker 内部才收取使用费,将并发的前门通行视为真实的竞态条件

高级模型泄露

  • 检查模型选择、层级分支和提供商路由
  • 验证当存在高级密钥时,免费或受限用户是否仍能命中高级分析器

重试燃烧

  • 检查重试循环、重复的队列任务和确定性失败重新运行
  • 如果相同的非临时错误可能重复消耗分析资源,在质量改进之前先修复此问题

5. 按燃烧顺序修复

如果用户要求代码更改,按此顺序优先修复:

  1. 停止自动 PR 倍增
  2. 停止额度绕过
  3. 停止高级模型泄露
  4. 停止重复任务扇出和无意义重试
  5. 关闭重新运行/更新安全缺口

将传递限制为一个到三个直接修复,除非同一根因明显跨多个文件。

6. 以最小的验证步骤验证

  • 仅重新运行覆盖更改路径的目标测试或集成切片
  • 验证燃烧路径现在是否:
    • 被阻止
    • 被去重
    • 降级为更便宜的分析
    • 或提前被拒绝
  • 精确说明最终状态:
    • 已在本地更改
    • 已在本地验证
    • 已推送
    • 已部署
    • 仍被阻止

高信号故障模式

1. 所有触发器的单一队列类型

如果推送、PR 同步和手动审计都将相同任务入队,并且 worker 总是创建 PR,那么分析等于 PR 垃圾信息。

2. 入队后使用预留

如果在前门检查使用量但仅在 worker 中递增,并发请求都可以通过关卡并超过额度。

3. 免费层级在高级路径上

如果免费队列任务在密钥存在时仍可路由到 Anthropic 或其他高级提供商,即使从未看到高级结果,这也是实际的支出泄露。

4. 应用生成的分支重新进入 webhook

如果 pull_request.synchronize、分支推送或评论触发的运行在应用拥有的分支上触发,应用可以递归分析其自身输出。

5. 持久化安全之前的昂贵工作

如果系统可能消耗 token 然后在 PR 创建、文件更新或分支冲突上失败,则是燃烧成本却没有交付价值。

陷阱

  • 不要从广泛的仓库漫游开始;先确定 webhook -> 队列 -> worker 的链路
  • 不要将客户计费推断与基于代码的产品实情混合
  • 在最高燃烧路径被遏制之前,不要修复较低价值的质量问题
  • 不要声称燃烧已修复,直到运行了狭窄的验证步骤
  • 除非用户要求,否则不要推送或部署
  • 如果已有本地更改正在进行,不要触碰无关的仓库本地更改

验证

  • 根因引用确切的文件路径和代码区域
  • 修复按燃烧影响排序,而非代码整洁度
  • 命名验证命令
  • 最终状态区分本地更改、验证、推送和部署

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.

相关技能