💻 Développement

cloud-cost-optimizer

Optimise les coûts cloud (Azure, AWS, GCP).

⚡ Installation & lancement en 1 commande

Copiez-collez dans votre terminal : le skill s'installe dans ~/.claude/skills et Claude Code se lance directement dessus.

macOS / Linux
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/khalilbenaz/claude-skills-collection/main/install.sh | sh -s -- cloud-cost-optimizer --launch
Windows (PowerShell)
iex "& { $(iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/khalilbenaz/claude-skills-collection/main/install.ps1) } cloud-cost-optimizer -Launch"

🚀 Déjà installé ?

claude "/cloud-cost-optimizer"

Ou tapez /cloud-cost-optimizer dans une session Claude Code, ou décrivez simplement votre besoin — le skill se déclenche automatiquement via le skill-router.

🔑 Déclencheurs automatiques

Le skill s'active automatiquement quand votre demande contient :

coût cloudfacture AzureAWS billoptimiser les coûtsréduire la facturereserved instancesFinOpscloud spending

📦 Installation manuelle

git clone https://github.com/khalilbenaz/claude-skills-collection.git cp -r claude-skills-collection/dev-skills/cloud-cost-optimizer ~/.claude/skills/

Source : dev-skills/cloud-cost-optimizer

📖 Manuel

Cloud Cost Optimizer

Workflow

  1. Auditer l'infrastructure actuelle : inventorier toutes les ressources (VMs, bases de données, stockage, réseau, services managés), leur utilisation réelle et leur coût mensuel via Cost Explorer (AWS), Cost Management (Azure) ou Cloud Billing (GCP).
  2. Identifier les ressources sous-utilisées : repérer les instances avec CPU < 10% sur 14 jours, les idle instances (arrêtées mais facturées), les volumes détachés, les IPs publiques non utilisées et les ressources oversized par rapport à la charge.
  3. Appliquer le right-sizing : ajuster la taille des VMs (downgrade de tier), des containers (limites CPU/mémoire), des bases de données (instance type, storage provisioned IOPS) en s'appuyant sur les recommandations natives du cloud provider.
  4. Évaluer les Reserved Instances et Savings Plans : calculer le ROI pour 1 an vs 3 ans sur les workloads stables, comparer Reserved Instances (engagement de capacité) vs Savings Plans (flexibilité de service), estimer les économies (jusqu'à 72% vs on-demand).
  5. Utiliser les Spot/Preemptible instances : identifier les workloads tolérants aux interruptions (batch, CI/CD, rendering, dev/test), configurer les interruption handlers et les stratégies de fallback on-demand.
  6. Optimiser le stockage : mettre en place les lifecycle policies (S3 Intelligent-Tiering, Azure Blob tiers, GCS Archive), supprimer les snapshots obsolètes, compresser les données froides, utiliser le tier adapté au pattern d'accès.
  7. Configurer l'auto-scaling et le scheduling : scale-to-zero pour les workloads non-continus (Lambda, Container Apps, Cloud Run), arrêt automatique des environnements dev/staging en dehors des heures de bureau (économies 70%+ sur ces envs).
  8. Mettre en place le monitoring continu des coûts : budgets avec alertes par équipe/projet, cost anomaly detection, dashboards FinOps, tagging strategy pour l'attribution des coûts, revue mensuelle des recommandations.

Règles