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name: lov-skill-pricing description: > 为一个或多个 Agent Skill 生成可解释的 Skill Pricing Card：结合创作者时间与维护成本、用户价值、稀缺性、购买信心和生态潜力，输出建议价、价格区间、渠道策略及证据缺口；触发语包括“给这个 Skill 定价”和 “price this Skill”。 license: MIT depends_on:

• lov-branding-consistency metadata: author: contributors version: "0.2.2" tags:
  • pricing
  • skill-commerce
  • pricing-card
  • value-assessment compatibility: "Portable Agent Skills format; works with local Skill source, catalog metadata, or a structured capability brief." dependencies: []

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Skill 定价师 · Skill Pricer

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 与 $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

按 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 ¥、$、HKD、CNY 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_id、version、display_unit: "credits"、billing_model、recommended_price_credits、price_range_credits、cost_floor、value_anchor、valuation_currency、weighted_score、channel、assumptions、evidence_gaps、confidence、review_trigger。valuation_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。