# Cost Anomaly

> Detección de outliers basada en MAD sobre el gasto por sesión. Robusto frente a los propios outliers que busca (a diferencia de media+sigma). Muestra las sesiones anómalas con su z-score modificado.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/cost-anomaly
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/cost-anomaly.md

Repositorio: https://github.com/ruvnet/ruflo
Autor: ruvnet
Licencia: MIT
Actualizado: hace 2 meses
Coste de contexto: 80 tok instalada, 941 tok al activarse, 941 tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 1 archivo, 4 KB
Permisos que pide: bash

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill cost-anomaly --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill cost-anomaly --agent cursor
# Codex
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill cost-anomaly --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill cost-anomaly --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill cost-anomaly --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add ruvnet/ruflo --skill cost-anomaly --agent cline
```

## Qué hace

- Detecta sesiones de gasto atípicas usando la mediana y MAD (desviación absoluta mediana), robusto frente a los propios outliers.
- Calcula un z-score modificado por sesión (Iglewicz-Hoaglin) y marca las que superan un umbral configurable (por defecto 3.5).
- Etiqueta cada outlier como dirección 'alta' o 'baja' para orientar la investigación.
- Opcionalmente sale con código de error si el número de outliers supera un límite, para gatear el CI.

## Cuándo usarla

- Para saber qué sesión INDIVIDUAL es la atípica, a diferencia de `cost-burn` que mira la tendencia agregada.
- En CI, para fallar el build si alguna sesión de la semana es un outlier >3.5σ.

## Qué la activa

- "¿Qué sesión tuvo un gasto anómalo esta semana?"
- "Detecta sesiones con costo atípico"
- "Falla el build si hay una sesión con gasto anómalo"

## Antes de instalar

- Lee los registros `session-*` del namespace `cost-tracking`; con menos de 3 sesiones no hay datos suficientes.
- runs shell commands

## Archivos

- SKILL.md — 4 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde ruvnet/ruflo bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

Per-session outlier detection — the diagnostic counterpart to cost-burn's
aggregate-trend signal.

| Question | Skill |
|---|---|
| "Is the AGGREGATE rate accelerating?" | `cost-burn` |
| "Which SPECIFIC sessions are anomalous outliers?" | **`cost-anomaly`** ← this |
| "Could we have spent less in aggregate?" | `cost-counterfactual` |
| "When will we hit budget?" | `cost-projection` |

## Algorithm

Implementation: [`scripts/anomaly.mjs`](../../scripts/anomaly.mjs).

1. Read all `session-*` records from `cost-tracking` namespace.
2. Filter to `--since` window (default: all-time).
3. Compute `median(total_cost_usd)` and `MAD = median(|x - median|)`.
4. Per-session modified z-score (Iglewicz-Hoaglin 1993):
   `z = 0.6745 * (x - median) / MAD`
5. Flag sessions with `|z| > --threshold` (default 3.5).

## Why MAD and not mean + sigma?

| Approach | What breaks |
|---|---|
| `mean + sigma` | A single $50 session inflates BOTH mean and sigma so badly that subsequent outliers hide inside the new "normal" band. Catastrophic on small samples. |
| `median + MAD` | Both estimators ignore up to 50% of the data — the outliers themselves can't shift them. Robust on n=10. The canonical cutoff `\|z\| > 3.5` is from Iglewicz-Hoaglin (1993). |

## Smoke transcript (5 baseline sessions $0.08-$0.12 + 1 outlier $5.00)

```
| Sessions considered | 5 |
| Threshold (|modified z|) | 3.5 |
| Median spend | $0.100000 |
| MAD | $0.010000 |
| Min / Max | $0.080000 / $5.000000 |
| **Outliers found** | **1** |

## Outlier sessions
| Session | Spend | Deviation | Modified z | Direction |
| outlier- | $5.000000 | +$4.900000 | 330.505 | high |
```

## Exit codes

```
$ cost anomaly --alert-on-outliers 1
⚠ ALERT: found 1 outlier session(s) (|modified z| > 3.5); threshold was ≥1
exit 1

$ cost anomaly --alert-on-outliers 5
✓ found 1 outlier session(s); under threshold ≥5 — OK
exit 0
```

## CI integration

```bash
# Fail the build if any session this week is a >3.5σ outlier
cost anomaly --since 7d --alert-on-outliers 1 || investigate-bad-session
```

Most useful when paired with `cost-burn`:

```bash
cost burn  --alert-on-acceleration-pct 50  || page-oncall   # rate-of-change alert
cost anomaly --alert-on-outliers 1         || investigate   # point-anomaly alert
```

Together they cover "is the average shifting?" AND "is there a single rogue
session?" — both can fire independently.

## Edge cases

- **n < 3**: emit "Insufficient data" message, exit 0. MAD on 1-2 samples is meaningless.
- **MAD = 0**: ≥50% of sessions share the exact same spend, so z-scores collapse. Emit explainer instead of dividing by zero. Common cause: dry-run sessions all at $0.
- **Low-direction outliers**: usually crashed or dropped sessions, not over-spending. The output table explicitly labels direction so operators interpret correctly.
- **Very small MAD**: even tiny absolute deviations produce huge z-scores. The $5 outlier with MAD=$0.01 yields z=330 — that's correct, not a bug.

## Direction column

| Direction | Likely cause | Action |
|---|---|---|
| `high` | Long session, stuck in expensive tier, or runaway loop | `cost report` + `cost conversation` to investigate |
| `low` | Crash, dropped session, or unfinished work | Verify the session completed normally |

## Dónde encaja

- Categoría: [Datos y analítica](https://skillsagentes.com/categorias/datos-analitica.md) — Consulta, limpia y visualiza datos sin salir del agente.
- Creador: [ruvnet](https://skillsagentes.com/creators/ruvnet.md) — 275 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Harness Gepa](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/harness-gepa.md): Inspecciona y audita genomas GEPA: carga y valida un genoma, renderiza el system prompt que compila, o clasifica los modos de fallo de una transcripción de ejecución.
- [Deepseek Reason](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-reason.md): Completion en modo razonamiento contra deepseek-reasoner (R1) de DeepSeek. Devuelve el chain-of-thought por separado de la respuesta final. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada si falta o la API no responde.
- [Deepseek Chat](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/deepseek-chat.md): Completion de un solo turno contra el modelo deepseek-chat de DeepSeek vía /v1/chat/completions. Lee DEEPSEEK_API_KEY y degrada con status:degraded si falta o la API no responde. Para tareas sin razonamiento.
- [Adr Index](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/adr-index.md): Construye o reconstruye el índice de ADRs y su grafo de dependencias ejecutando scripts/import.mjs, en vez de cientos de llamadas MCP.
- [Agntcy Status](https://skillsagentes.com/skills/ruvnet/ruflo/agntcy-status.md): Muestra el estado de la integración AGNTCY/SLIM/CASA: si los paquetes están instalados, qué transporte está activo y si el enforcement de CASA está habilitado.

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