AWS Pricing과 Cost Explorer를 MCP로 조회하여 agent별 비용 귀속을 집계하고 예산 alert을 발행하며, 사용 패턴이 정당하면 Opus → Sonnet → Haiku 모델 다운그레이드를 권고한다. 월간 예산 ceiling을 초과할 것으로 예상되는 배포는 veto하여 autopilot-deploy의 pre-flight gate로 작동한다.
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Quelldateien prüfen
Lesen Sie SKILL.md und alle von SkillsMP angezeigten Begleitdateien, bevor Sie sich für eine Installation entscheiden.
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Ein direkter Befehl überspringt den Prüf-Prompt. Prüfen Sie die Quelle, bevor Sie ihn ausführen.
AWS Pricing과 Cost Explorer를 MCP로 조회하여 agent별 비용 귀속을 집계하고 예산 alert을 발행하며, 사용 패턴이 정당하면 Opus → Sonnet → Haiku 모델 다운그레이드를 권고한다. 월간 예산 ceiling을 초과할 것으로 예상되는 배포는 veto하여 autopilot-deploy의 pre-flight gate로 작동한다.
집계 결과는 {agent, daily_usd, mtd_usd, projected_monthly_usd} 구조로 정리합니다.
Phase 2: Budget Alert — 임계 도달 감지
월간 누적(mtd_usd) vs 월간 예산(monthly_ceiling_usd) 비율을 계산하여 alert를 발행합니다.
import yaml, json
from datetime import datetime
budget = yaml.safe_load(open(".omao/plans/cost/budget.yaml"))
cost = json.load(open(f".omao/plans/cost/daily-{yesterday}.json"))
for agent, data in cost.items():
ceiling = budget["monthly_ceiling_usd"]["per_agent"].get(agent)
ifnot ceiling:
continue
pct = (data["mtd_usd"] / ceiling) * 100for alert in budget["alerts"]:
if pct >= alert["at_percent"]:
emit_alert(agent, pct, alert["action"])
notify — Slack/Email 알림만 발송.
veto-new-deploys — autopilot-deploy의 pre-flight gate 상태 파일을 vetoed로 마킹.
freeze-and-escalate — 모든 신규 배포 freeze + FinOps 팀 호출.
Phase 3: Model Downgrade Recommendation
Langfuse trace에서 agent별 avg_complexity_score, avg_token_output 메트릭을 계산하여 downgrade 기회를 탐지합니다.
⚠️ 보안 — rule["when"] 은 사용자 편집 가능한 .omao/plans/cost/budget.yaml 에서 온 문자열입니다. 절대 Python eval() / exec() 에 넣지 마세요.budget.yaml 을 수정할 수 있는 누구든 임의 코드를 실행할 수 있게 되며 (IAM credential, /.aws/credentials, Bedrock 토큰 모두 노출) 이는 RCE 벡터입니다. 반드시 sandboxed expression evaluator — simpleeval 또는 asteval — 를 사용해 표현식을 AST 로 파싱하고 산술·비교 연산자, 허용된 이름(complexity, output) 만 노출합니다.
# pip install simpleevalfrom simpleeval import SimpleEval, NameNotDefined, InvalidExpression
defeval_condition(expression: str, **context) -> bool:
"""Evaluate a budget.yaml `when:` expression safely.
Uses simpleeval's AST-walking sandbox — NO builtins, NO imports, NO attribute
access, NO function calls except those we explicitly allowlist. Raises on
unknown names instead of silently returning False.
"""
evaluator = SimpleEval(names=context, functions={}) # zero callables exposedtry:
result = evaluator.eval(expression)
except (NameNotDefined, InvalidExpression, SyntaxError) as e:
raise ValueError(f"invalid budget rule {expression!r}: {e}") from e
returnbool(result)
defevaluate_downgrade(agent: str) -> list[dict]:
# Query traces via MCP tool mcp__langfuse__query_traces (configured in observability.trace_mcp)# Cost data itself comes from mcp__cost-explorer; trace-derived metrics are optional# If observability.trace_mcp is null, skip trace-derived analysis
traces = query_traces_via_mcp(agent=agent, days=7)
ifnot traces:
return [] # No trace MCP configured, skip downgrade recommendations
complexity = mean([t["complexity_score"] for t in traces])
output_tokens = mean([t["output_tokens"] for t in traces])
recs = []
for rule in budget["downgrade_recommendations"]["models"]:
if eval_condition(rule["when"], complexity=complexity, output=output_tokens):
savings = estimate_monthly_savings(agent, rule["from"], rule["to"])
recs.append({
"agent": agent,
"from": rule["from"],
"to": rule["to"],
"estimated_monthly_savings_usd": savings,
"evidence": {"complexity": complexity, "output_tokens": output_tokens},
})
return recs
Bad Example — 절대 하지 말 것
# ❌ 절대 금지: budget.yaml 은 사용자 편집 가능 → RCE 벡터.defeval_condition(expression: str, **context) -> bool:
returnbool(eval(expression, {"__builtins__": {}}, context)) # noqa: S307
아래 같은 budget.yaml 한 줄로 AWS credential 이 공격자 S3 버킷으로 유출됩니다 (__builtins__ 를 비워도 우회 가능):
eval() / exec() / compile() 는 절대 신뢰 경계 밖 문자열에 사용하지 않습니다. 허용 리스트 기반 AST evaluator 만 사용합니다.
권고는 Draft PR로 자동 생성됩니다. 승인은 플랫폼 팀이 직접 수행합니다.
## Model Downgrade Recommendation**Agent**: `code-reviewer-agent`**Current**: `claude-opus-4-7`**Recommended**: `claude-sonnet-4-6`### Evidence (7-day window)- Average complexity score: 0.32 (threshold < 0.4)
- Average output tokens: 180 (threshold < 200)
- Tool invocation variety: 3/12 available tools actually used
### Estimated Impact- Monthly savings: $1,840
- Expected quality delta (based on continuous-eval regression test):
- faithfulness: -0.01 (within noise)
- answer_relevancy: +0.00
### Verification Plan
1. Shadow test with Sonnet for 48h at 10% traffic
2. `continuous-eval` full run on golden dataset
3. If regression < 2pp, approve full downgrade
Phase 4: Deploy Veto — Pre-flight Gate
autopilot-deploy가 새 배포를 시작하기 전에 본 skill에 pre-flight 승인을 요청합니다.
