Skill 定价师 · Skill Pricer

SkillAI & models

Generates an explainable Skill Pricing Card for one or more Agent Skills: combining creator time and maintenance costs, user value, scarcity, purchase confidence, and ecosystem potential to output a suggested price, price range, channel strategy, and evidence gaps; trigger phrases include "给这个 Skill

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the Skill 定价师 · Skill Pricer skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by lovstudio/skills in skills/skill-pricing/SKILL.md and read by ahel’s review.

把 Skill 的价格从一次拍脑袋,变成一张可以向创作者、购买者和渠道解释的 Pricing Card。结果聚焦可交付价值:建议价、价格带、定价依据、渠道适配、推广动作、风险和证据缺口;内部提示、源文件细节和个人背景只作为判断上下文。

Triggers

Activate when

  • 用户说“给这个 Skill 定价”“给所有 Skills 做统一定价”“生成 Skill Pricing Card”或“评估这个 Skill 值多少钱”。
  • 用户提供 Skill 源码、README、能力说明、用户结果或现有价格,希望得到价格、套餐和推广建议。
  • The user asks to “price this Skill”, “create a Skill Pricing Card”, “review Skill monetization”, or “set a price ladder for these Skills”.

Do not activate when

  • 用户只需要实现、修复、重构或发布 Skill,分别交给对应的开发或发布能力。
  • 用户只需要查询某个平台当前费率、支付接口或合同条款,先使用事实核验能力,再把结论带回本 Skill。
  • 用户只想做普通 SaaS 订阅或实物商品定价,且交付单元不是 Agent Skill。

Product contract

  • 结果单位: 一项 Skill 对应一张卡;批量请求使用同一评分口径并保留每项独立的证据与假设。
  • 成本底线: 计入需求分析、开发、测试、文档、发布、维护、支持和直接费用;创作者时间按可解释的时薪或工资基准折算。
  • 价值锚点: 以用户节省的时间、减少的外包支出、交付质量、收入机会和风险降低为证据;结果描述优先于功能清单。
  • 价值修正: 评价稀缺性、购买信心、实际价值和数据/生态飞轮,并记录维护负担与复制风险。
  • 展示单位: LovStudio 的产品卡、详情页、套餐、订阅和购买入口只显示 Credits;人民币、美元、港币等法币金额只允许出现在 Credits 充值界面。
  • 核算与展示分离: 成本底线与价值锚点可以在内部使用法币核算,再按当前已核验的 Credits 兑换规则生成产品价格;内部法币估值不得回流到产品展示。
  • 渠道边界: 区分标价、首发价、订阅价、按次价、套餐价和服务报价;外部市场强制要求的法币价格只记录在对应渠道执行信息中,不作为 LovStudio 产品价格展示。
  • 公开表达: 对外卡片解释“为什么这个价格合理、买家得到什么、使用风险是什么”,避免暴露内部提示、私有数据或不可验证的收益承诺。

完整评分表、公式、分数解释与卡片模板见 Pricing Card 规范

Workflow (MANDATORY)

Follow these steps in order.

Step 0: Resolve the Skill root and reference

  1. 使用 SKILL_DIR;缺少时从当前已安装 Skill 上下文推断根目录。
  2. 检查 $SKILL_DIR/references/pricing-card.md$SKILL_DIR/scripts/validate_skill.py
  3. 读取 Pricing Card 规范,再处理输入;缺少资源时报告相对路径并暂停产出。

手工校验时可运行:

export SKILL_DIR="/path/to/lov-skill-pricing"

Step 1: Establish the pricing subject

从当前请求、Skill 源码、README、manifest、历史价格和用户结果中建立事实清单:

  • skill_id、版本、交付单元和目标买家;
  • 输入、输出、典型完成时间、复用频率和依赖条件;
  • 需求分析到上线的创作者小时数、预计维护小时数、支持负担和直接费用;
  • 用户获得的结果、可量化收益、替代方案和已存在的质量证据;
  • 目标渠道、Credits 计费周期、价格上限、结算方式、内部估值币种、当前 Credits 兑换规则和验证来源。

输入缺少字段时采用项目上下文与行业常识形成“暂定假设”,在卡片中逐项标注;仅当缺失字段会改变价格模型时才询问一个聚焦问题。没有用户结果证据时,降低购买信心分数,不用想象中的案例填空。

Step 2: Separate capability from internal context

把信息分成四层:

  1. publishable capability:买家能拿到的结果、交付范围和适用条件;
  2. cost evidence:时间、维护、支持、基础设施和其他直接费用;
  3. value evidence:节省时间、减少支出、质量提升、收入机会和风险下降;
  4. private context:源提示、密钥、内部路径、个人背景、未公开策略和未验证承诺。

Pricing Card 对外只呈现前 1–3 层经过整理的结论;第 4 层仅用于内部判断,并在输出中以“证据缺口”概括。

Step 3: Build the cost floor and value anchor

Pricing Card 规范 计算两条边界:

  • cost_floor:创作者时间成本 + 维护/支持准备金 + 直接成本;
  • value_anchor:用户可感知的时间价值、替代采购成本、质量收益、收入机会和风险降低的保守估计。

分别给出基准值和范围。成本范围来自时间或费率不确定性;价值范围来自用户结果证据强弱。两者之间是可讨论的价格空间;成本底线直接作为售价、理论价值直接作为收费结果,都需要额外论证。

LovStudio 渠道把法币成本与价值范围保留在内部证据层,只把按当前兑换规则得到的 Credits 建议价、首发价和价格带交给产品界面。兑换规则缺失或未经核验时,不得用猜测的汇率生成公开价格。

Step 4: Score the card

按 0–5 分记录以下维度、权重、证据和备注:

  • 实际结果价值:30%;
  • 稀缺性与替代难度:20%;
  • 质量证据与购买信心:15%;
  • 价值飞轮潜力:15%;
  • 维护、支持与交付负担的反向分:10%;
  • 复制风险与渠道可控性的反向分:10%。

分数只用于把理由固定下来,不替代事实。卡片必须同时写出“加分事实”和“扣分事实”,并把总分映射成价格定位:验证入口、标准交付、专业交付或旗舰组合。高分但证据稀薄时,优先采用可验证的首发价与试用机制。

Step 5: Select the commercial shape

根据交付方式和使用频率选择:

  • 一次性购买:结果清晰、边界稳定、支持负担有限;
  • 订阅或额度:持续维护、持续生成或基础设施成本显著;
  • 按次/按量:单次价值容易计量,用户使用频率差异大;
  • 免费入口 + 付费组合:渠道缺少付费能力、购买心智尚在形成,或需要先积累结果证据;
  • Skill 套餐 + 服务:多个阶段互相增强,或买家需要落地、迁移和定制支持。

输出单项建议价、首发测试价、稳定价格带和套餐关系。LovStudio 渠道的所有面向买家数字都以 Credits 表示,并附带周期、渠道和依据;法币只保留为内部核算证据,或用于 Credits 充值界面。外部市场若强制使用法币,单独记录该渠道的执行价,不得回流到 LovStudio 产品页。

Step 6: Match the channel and promotion

核验目标渠道当前规则,再生成对应动作:

  • 渠道仅支持安装:用免费入口、内容分发、结果样例和后续服务承接价值;
  • 内容绑定 Skill:把文章/视频的即时收益、复刻路径和 Skill 交付边界写清楚;
  • LovStudio Agent 自助支付:提供机器可读的 Credits 价格、安装、试用、版本和支付后交付信息;
  • 外部市场强制法币标价:只在该外部渠道记录和展示其法币执行价,LovStudio 仍显示 Credits;
  • 支持付费创作市场:用首发价、使用示例、清晰支持范围和升级路径降低购买犹豫。

文章中的平台观察属于背景材料,不等同于现行平台契约。遇到费率、价格上下限、结算或协议问题,标注核验时间和来源;查询结果过期时重新核验。

Step 7: Render the user-facing Pricing Card

按模板输出,顺序固定:

  1. 一句话结果与建议 Credits 价格;
  2. 价格区间、计费形态、渠道和首发测试方案;
  3. 成本底线与价值锚点;
  4. 六维评分表及每项证据;
  5. 买家得到的结果、适用边界和使用风险;
  6. 推广策略、套餐关系和下一次复评触发条件;
  7. 假设、证据缺口、来源与置信度。

批量模式最后附一张横向比较表,并说明统一口径与个体差异。面向买家的文案用能力和收益描述,内部标签、个人信息和实现来源放进证据备注而非主文案。

LovStudio 产品卡、详情页、套餐和购买入口中的建议价、价格带、首发价与组合价必须全部使用 Credits,不得出现 ¥$HKDCNY 等法币金额。法币充值金额只属于 Credits 充值界面,不进入 Pricing Card 的买家主文案。

Step 8: Validate the deliverable

交付前逐项检查:

  • 建议价位于成本底线和价值范围之间,或明确说明越界原因;
  • 每个关键数字都有输入、假设或来源;
  • LovStudio 的公开产品价格、套餐与购买入口只显示 Credits,法币只出现在 Credits 充值界面;
  • 内部法币估值、外部渠道执行价和 LovStudio Credits 价格没有混写;
  • 风险、维护范围、版本和支持边界可被买家理解;
  • 文章观察与当前平台事实已经分层;
  • 没有把功能数量、源码长度或作者投入单独当作用户价值;
  • 缺口、置信度和复评条件清楚可见。

发现因果矛盾时回到 Step 1–3 重算,并在最终卡片中保留调整理由。验证脚本只检查 Skill 源码结构;Pricing Card 的事实验收仍以输入证据和当前渠道回读为准。

Output contract

默认输出 Markdown Pricing Card;用户指定时可同时输出 JSON 摘要。LovStudio JSON 字段至少包含:skill_idversiondisplay_unit: "credits"billing_modelrecommended_price_creditsprice_range_creditscost_floorvalue_anchorvaluation_currencyweighted_scorechannelassumptionsevidence_gapsconfidencereview_triggervaluation_currency 只用于内部核算;仅充值界面或外部市场执行记录可以额外包含法币展示字段。

Dependencies

None. 若需要当前平台费率或规则,使用运行时可用的事实核验能力,并把来源和时间写入卡片。

Runtime context

运行前读取同目录 skill.yaml,由宿主的 skill-runtime 按“当前请求、项目上下文、个人配置、品牌 Profile、安全默认值”的顺序注入,只使用 manifest 声明的字段。

  • 缺少 required: true 字段时,按 questions 向用户提出一个聚焦问题;回答只用于本次运行,除非用户明确要求保存。
  • Profile 只用于公开品牌事实;个人配置只用于决策,不自动写入产物或源码。
  • 调试报错提供可复制的 context_id、字段路径和来源,不输出秘密、完整私人路径或原始内容。

Runtime context (shared)

运行前读取本 Skill 包的 skill.yaml,由宿主提供 skill-runtime/v1 上下文。字段解析顺序为:当前请求、项目上下文、个人 Preferences、品牌 Profile、通用默认值。

  • 只使用 Manifest 声明的字段;Profile 保存公开品牌事实,Preferences 保存个人工作偏好。
  • required: true 字段缺失时,按 Manifest 的问题配置向用户提出一个聚焦问题;用户明确同意后再保存回答。
  • 报错提供可复制的 context_id、字段路径与来源,诊断内容避开秘密、完整私人路径和原始配置。

通用反馈闭环

用户在 Skill 驱动任务中提出修改意见时,继续当前产物前必须执行:

  1. 先判断意见是 task-specific(仅本次)还是 reusable(可跨任务复用)。
  2. task-specific 只修改当前任务,不改 Skill。
  3. reusable 先确定作用域:领域规则先更新对应 canonical Skill;适用于所有 Skill 的规则先更新共享规范。
  4. 完成规则更新、版本、lint 与分发核验后,再把修改应用到当前任务。
  5. reusable 修改会使此前的“确认”“继续”“发吧”失效;完成当前产物修改和回读后必须停下,等待用户下一步指示,不自动进入发布、提交或其他外部写入。

Signals

GitHub stars
66
Forks
17
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
lov-skill-pricing
Source
github.com/lovstudio/skills