xerg
审计与优化AI智能体调用成本，支持多平台账单分析
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：xerg。 它的用途是：审计与优化AI智能体调用成本，支持多平台账单分析 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/xerg-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'使用xerg分析我上个月Cursor和Claude Code的AI调用日志，找出Token消耗最高的三个工作流。'，它会解析你提供的日志文件或自动从集成的工具中拉取数据，生成一份可视化报告，清晰展示各工作流的成本构成，并高亮提示可能存在冗余或低效调用的环节，帮助你定位优化点。
介绍
xerg 是一款专注于审计和降低AI智能体（Agent）调用成本的工具。它解决了开发者和企业在使用AI服务时面临的费用不透明、成本失控和账单难以核对的问题。通过分析来自不同AI服务提供商（如OpenAI、Anthropic等）的原始调用数据，xerg能够精确追踪每一次AI调用的成本，识别浪费的Token使用，并提供优化建议，从而有效控制AI相关的财务支出。
该工具支持多种数据输入方式，包括直接集成OpenClaw、Hermes、Claude Code、Cursor等开发工具的事件日志，也支持导入符合FOCUS 1.4标准的CSV或Parquet格式账单文件。用户可以通过简单的命令行或配置界面，将原始数据导入xerg，系统会自动进行解析、聚合和可视化，生成详细的成本报告和浪费分析。
xerg非常适合需要精细化管理AI成本的团队和个人，特别是智能体开发者、运维工程师、财务人员以及负责FinOps（财务运营）的团队成员。对于频繁使用AI模型进行开发、测试或生产应用的项目，xerg能帮助建立成本意识，将不可控的API支出转化为可预测、可优化的运营成本。
使用建议：建议在项目早期就集成xerg，以便建立成本基线。定期运行审计，尤其是在模型升级或调用模式改变后。注意事项：xerg主要处理账单和成本数据，不直接干预AI模型的调用过程，优化建议需要结合具体业务逻辑进行评估和实施。
核心特点
xerg的核心区别在于其专注于AI智能体（Agent）层面的成本审计，而不仅仅是通用API调用监控。它原生支持OpenClaw、Hermes等主流AI编码代理工具的事件日志，并能直接解析和审计FOCUS 1.4这一新兴的AI计费数据标准，为复杂的多模型、多步骤的Agent工作流提供精细化的成本洞察。
注意事项
该工具主要用于成本审计和分析，不提供直接的API调用限流或预算强制执行功能。
常见问题
xerg能帮我降低哪些AI服务的成本？
xerg可以审计和分析任何能提供FOCUS 1.4格式账单或事件日志的AI服务，包括但不限于OpenAI、Anthropic等主流模型提供商，以及集成了这些模型的工具如Cursor、Claude Code。
我需要编程知识来使用xerg吗？
基本使用（如导入CSV文件查看报告）可能不需要，但高级功能（如集成到CI/CD流程或自定义分析）需要一定的命令行或脚本知识。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/xerg-x-6/raw/index.md 读取 xerg 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/xerg-x-6/raw/index.md（查看排版版本）