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AI成本与使用量追踪

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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。

AWS成本优化分析与报告

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本工作流系统分析AWS部署资源和IaC代码，收集使用指标和成本数据。它能发现资源过度配置、闲置资源和配置低效问题（如右缩容、S3生命周期管理），生成可操作的成本优化建议，并通过GitHub Issues进行任务跟踪，实现成本节约。

AWS最佳架构评估

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github/awesome-copilot

本工作流自动化执行AWS最佳架构框架（WAF）评估。它可以扫描您的IaC文件和部署资源，对照六大支柱（如安全、可靠性、成本优化）识别架构风险。它生成详细的发现报告，并创建可追踪的GitHub Issue，帮助用户持续优化云架构。

DeepAPI：网络爬取与研究工作流

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本技能集成了DeepAPI，提供专业的网络数据爬取、市场调研和邮件管理功能。它可以从包括网站、领英、GitHub和Twitter在内的多个来源抓取数据，并严格管理API调用成本。适用于需要自动化数据提取和报告的场景。

LLM成本基准测试

该技能用于运行结构化和对抗性语料库的全面基准测试。它测量了增强器（booster）模型与主流LLM基线（如Gemini、Anthropic）的性能和成本效率。结果以可验证的JSON报告持久化，是发布和审计模型性能声明的关键环节。

成本优化任务路由报告

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该工具用于任务成本优化，通过路由系统将任务分流到不同的处理层级。它特别识别出可使用“Agent Booster”（一级）的简单转换任务，这些任务的成本为零。通过报告能节省的成本，帮助用户在批量处理前预估和控制AI支出。

成本分析上下文优化

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该技能封装了获取紧凑上下文的功能，专门用于成本分析查询。它能检索并报告经过压缩的推理银行上下文（ReasoningBank context）。输出的详细报告包括节省的Token数量、检索的记忆块、以及系统可用性等关键指标，帮助用户监控和评估AI工作流的资源使用效率和成本。

成本数据导出与监控

该技能用于将成本追踪的遥测数据导出，使其可被外部监控系统（如Prometheus、Grafana、Datadog）读取和可视化。它支持Prometheus文本文件和Webhook JSON两种格式，确保成本数据可以实时同步到仪表盘，用于全面的成本监控和报告。

AI成本消耗与预算报告

该工具生成详细的AI成本报告，追踪所有智能体和模型消耗的Token用量及美元成本。它能从模型、智能体和运行层级（Tier 1/2/3）等多个维度进行支出分解，帮助用户实时掌握当前的预算消耗情况，优化资源分配，确保成本可控。

成本概览报告生成器

提供一个稳定、统一的接口，用于一次性获取所有运营成本数据。它汇总了总支出、各模型层级消耗、预算状态、最佳会话记录和联邦聚合数据。输出为可靠的JSON或Markdown格式，非常适合集成到其他插件或自动化仪表盘中调用。

AI会话成本追踪

该工具可自动读取AI会话的JSONL日志，统计不同模型和级别的Token使用量。它根据预设的定价模型计算出总的美元成本，并将结构化的成本记录持久化到成本追踪命名空间，为后续的成本报告和分析提供准确数据源。

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。

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