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反事实成本分析（路由）

cost-counterfactual

该工具执行多基线反事实成本分析，将实际会话花费与固定模型（如always-haiku/always-sonnet）的假设成本进行比较。它能量化路由机制带来的财务节省，回答“路由是否物有所值？”这一关键问题。适用于季度成本复核、设置持续集成性能门禁和验证路由配置。

成本快照差异比对工具

该工具用于代码提交（PR）阶段的成本回归检测。它比较基线和当前两个成本快照，通过分析总成本的百分比变化、绝对美元增幅，以及特定Token类型（如缓存写入）的异常增长，以确保代码改动不会导致预算超支。

AI成本优化与效率分析

该技能用于分析AI代理和模型历史的Token使用情况，找出资源浪费和效率瓶颈。它能提供具体的优化建议，包括调整模型层级、提升缓存命中率或消除冗余代理，并估算出节约的成本和潜在节省金额。

智能体成本报告生成器

用于生成详细的AI成本报告，追踪Token使用量，计算美元费用，并分析智能体和模型消耗的预算。该工具按智能体、模型和运营层级（Tier 1/2/3）聚合支出，帮助用户深入了解资源消耗结构和预算使用情况，是监控复杂LLM工作流的关键工具。

会话消息成本分析

该工具用于对单个会话进行精细的消息级成本拆解。它在识别出异常高成本的会话后，帮助操作人员深入定位成本最高的具体消息。使用者可以详细了解成本的构成，包括输出Token、缓存写入（Cache Writes）和模型升级等，从而掌握模型真正的资源消耗情况。

跟踪Claude会话成本和使用量

该工具自动从Claude Code会话的JSONL文件中读取令牌使用量，并计算出每种模型的美元成本。它将包含模型、层级和总成本的结构化记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和优化分析提供准确的数据源。

AI成本与使用量追踪

本技能用于分析和报告AI模型的运行成本、Token使用量和预算。它通过查询本地SQLite数据库，帮助用户详细追踪历史支出、进行项目或工具级别的成本归因，是进行AI资源财务审计和预算管理的利器。

基准测试性能漂移分析

该技能用于分析存储的历史基准测试运行数据。它能追踪并报告关键性能指标（如胜率、平均延迟、P99延迟和LLM成本）随时间变化的趋势。这对于发现标准烟雾测试可能遗漏的性能衰退或回归至关重要，确保系统在每次发布或数据集扩展时保持稳定性。

C++单元测试与开发流程

本指南提供了一套基于GoogleTest和CMake/CTest的全面C++测试工作流，适用于现代C++（C++17/20）项目。内容涵盖了TDD循环、使用Mocking和Fixture进行组件隔离、设置CI/CD集成，以及利用内存和线程Sanitizers进行深度调试和代码覆盖率分析。核心用途是确保代码质量和防止功能回归。

自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent

该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。

代码差异分析与风险评估

用于对代码差异（git diff）进行全面分析，提供深度的代码变更洞察。它能计算风险评分、分类变更类型（功能、修复、重构），并基于代码所有权推荐合适的审查人员。适用于PR提交前、评估大型合并或管理跨模块复杂度的风险控制。

能源采购与成本优化

energy-procurement

本知识库提供大型商业和工业用户的能源采购专家知识，涵盖电力和天然气采购、电价结构分析（分时电价、实时电价）、需求电费管理、PPA评估以及多设施能源战略规划。适用于优化公用事业支出、深入理解复杂电费账单和构建可持续的能源供给链。

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