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Convierte los misterios de facturación de AWS en informes de causa raíz en 10 minutos correlacionando picos de costos con eventos de ingeniería.
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HIPÓTESIS #1 [Confianza: ALTA | 87%] Causa raíz: PR #4821 (@platform-team) eliminó el S3 VPC Endpoint. Evidencia: NatGatewayBytesOut +340% a las 14:22 UTC coincide con el momento del merge del PR. Delta de costo: +$2,403 en 5 días. Proyección mensual: $18,240. Remediación: Volver a agregar aws_vpc_endpoint.s3 a la configuración de Terraform.
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HIPÓTESIS #1 [Confianza: ALTA | 87%] Causa raíz: PR #4821 (@platform-team) eliminó el S3 VPC Endpoint. Evidencia: NatGatewayBytesOut +340% a las 14:22 UTC coincide con el momento del merge del PR. Delta de costo: +$2,403 en 5 días. Proyección mensual: $18,240. Remediación: Volver a agregar aws_vpc_endpoint.s3 a la configuración de Terraform.
FinOps Anomaly Intelligence es un motor de análisis de causa raíz diseñado para investigar y resolver picos de costos en AWS. Va más allá de las alertas simples al correlacionar datos de facturación de AWS (CUR/Cost Explorer) con actividades de ingeniería en GitHub, Jira, CloudWatch y PagerDuty. En términos generales, detecta la ventana de anomalía, identifica los servicios afectados, clasifica hipótesis de causa raíz con puntuaciones de confianza y cuantifica el "costo de la inacción".
Las alertas estándar de AWS te dicen que gastaste demasiado, pero no te dicen por qué. Rastrear manualmente un pico de $10k a través de los registros de CloudTrail y el historial de PRs puede llevar horas. Esta habilidad reduce ese tiempo a 10 minutos. Es superior al prompting simple porque utiliza una secuencia estructurada de scripts de extracción y correlación de datos para ofrecer respuestas basadas en evidencia, no meras suposiciones. Garantiza que los desarrolladores vean el impacto financiero de sus cambios de código en tiempo real.
La habilidad genera datos JSON estructurados para flujos de trabajo e informes en Markdown legibles por personas. Esto incluye un Informe de Hipótesis clasificado que vincula PRs específicos con montos en dólares, una tabla de Costo de la Inacción para reportes ejecutivos y un ticket de Jira preformateado listo para asignarse al equipo de ingeniería responsable.
Granularidad de AWS Cost Explorer: Los datos de Cost Explorer están disponibles con una granularidad mínima diaria. La detección de anomalías sub-diaria (por hora) requiere una configuración de CUR + Athena, que necesita configuración adicional según references/aws-cur-guide.md.
La precisión de las hipótesis depende de la cobertura de integraciones: Sin credenciales de GitHub y Jira configuradas, las hipótesis se generan únicamente desde CloudWatch y se marcarán con confianza BAJA. Se requiere validación manual.
La atribución por etiquetas requiere disciplina de etiquetado: Los recursos sin las etiquetas requeridas (team, env, service) no pueden atribuirse a un equipo. La habilidad incluye una auditoría de cobertura de etiquetas para identificar brechas, pero la atribución retroactiva no es posible.
Sin streaming en tiempo real: La habilidad opera sobre datos en lote (obtenidos bajo demanda). No se ejecuta como un daemon persistente ni como un pipeline de streaming. Para monitoreo continuo, combínala con AWS Cost Anomaly Detection + SNS para activar la habilidad ante alertas.
Multi-cuenta requiere acceso al pagador: Para AWS Organizations, se necesitan credenciales de la cuenta de administración (pagador) para agregar datos de cuentas vinculadas. Las credenciales de solo cuenta vinculada limitan el alcance a una única cuenta.
Límites de tasa de Jira/GitHub: Los repositorios de alto volumen o los proyectos de Jira con mucha actividad pueden alcanzar los límites de tasa de la API en ventanas de correlación amplias (>90 días). Utiliza ventanas más pequeñas o pagina manualmente.
Ventana de datos históricos: La API de Cost Explorer admite hasta 12 meses de datos históricos. CUR a través de Athena admite el período de retención completo de CUR (configurable, típicamente 12–36 meses).
No reemplaza la facturación: Esta habilidad no reemplaza a AWS Cost Explorer, Kubecost, CloudHealth ni otras plataformas FinOps dedicadas. Las complementa con correlación automatizada de causa raíz.
mkdir -p ~/.claude/skills/finops-anomaly-intelligence && curl -s -X POST 'https://api.promptspace.in/api/skills/finops-anomaly-intelligence/install' | python3 -c "import sys,json; sys.stdout.write(json.load(sys.stdin).get('installInstructions') or '')" > ~/.claude/skills/finops-anomaly-intelligence/SKILL.mdFree skills install directly. Paid skills require purchase - use the download button above after buying.
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