SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC TokenBooks Cross-Provider AI Spend Dashboard

Узнайте, куда уходят ваши деньги на ИИ. Отслеживайте расходы на OpenAI, Anthropic, Google и другие. Разбивка по поставщикам, затраты по моделям, отслеживание бюджета, обнаружение растраты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«See where your AI money goes. Track spending across OpenAI, Anthropic,…»

See where your AI money goes. Track spending across OpenAI, Anthropic, Google, and more. Per-provider breakdowns, per-model costs, budget tracking, waste detection.

ClawHub Agent Skills автор: Shadow Rose v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 2 850 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Узнайте, куда уходят ваши деньги на ИИ.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

АнализаторИИ и агентыДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (TokenBooks Cross-Provider AI Spend Dashboard) не совпадает с папкой (token-books)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 49
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2850 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 164 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 40 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
TokenBooks is a coherent local spending dashboard, but it should be reviewed because it saves sensitive billing reports and generates HTML from imported fields without escaping them.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.