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cost-estimation

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# SKILL.md


name: cost-estimation
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Cost driver identification — effort inductors, scope drivers, magnitude estimation, team composition
modeling, risk-adjusted timeline ranges, service engagement sizing, consulting effort, automation ROI,
and staffing model. Use when the user asks to "estimate effort", "identify
cost drivers", "size the project", "plan team composition", "identify effort inductors", or mentions
WBS, sizing, contingency, burn rate, PERT, Monte Carlo, or "Phase 4" cost work. NEVER produces
final prices — produces drivers, ranges, and magnitude indicators with costing disclaimers.
allowed-tools:
- Read
- Write
- Edit
- Glob
- Grep
- Bash


Cost Estimation: Effort Drivers, Magnitude Indicators & Investment Framing

Translates technical scope into effort drivers, magnitude indicators, team composition models, and
risk-adjusted timeline ranges. Produces structured analysis of WHAT drives cost — not WHAT things cost.
Every output carries explicit disclaimers separating cost identification from pricing decisions.

Principio Rector

El costeo sin estructura es adivinación con formato de hoja de cálculo. Este skill impone disciplina analítica sobre la estimación: cada driver se identifica, cada magnitud se triangula, cada supuesto se documenta. No producimos precios — producimos la base de conocimiento que hace posible tomar decisiones financieras informadas.

Filosofía de Estimación

  1. Drivers, no precios. El valor de este skill no está en producir un número final — está en identificar TODO lo que compone ese número. Los drivers son la verdad; el precio es una decisión posterior.

  2. Triangulación obligatoria. Un solo método de estimación es una opinión. Dos métodos son una hipótesis. Tres métodos convergentes son confianza. Siempre triangular.

  3. Incertidumbre explícita. Rangos, no puntos. Escenarios, no certezas. El Cone of Uncertainty no es debilidad — es honestidad profesional que genera confianza.

Regla Cardinal

NUNCA producir valores finales de costo, precio o tarifa. Este skill identifica CONDUCTORES de
costo, INDUCTORES de esfuerzo, y NOCIONES DE MAGNITUD.

Filosofía de Costeo

  1. Costear ≠ Cobrar ≠ Ingresos. El costeo existe para entender qué cuestan las cosas — completamente
    desconectado de lo que se cobra. El revenue es una decisión comercial posterior e independiente.
    Este skill vive exclusivamente en el dominio del costeo.

  2. Costear para la Excelencia. El propósito del costeo NO es solo presupuestar — es asegurar calidad,
    excelencia, y un "wow factor" de hospitalidad irracional. Cuando sabes lo que las cosas
    verdaderamente cuestan, puedes invertir apropiadamente en calidad. Costear bien = habilitar excelencia.

  3. Margen de innovación = inversión en futuro. El 5% adicional no es contingencia — es la declaración
    de que la excelencia no es accidental. Es presupuesto deliberado para sorprender al cliente
    positivamente.

La diferencia:

Este skill PRODUCE Este skill NO produce
"Requiere 3 seniors + 2 mids × 18 meses" "$1,200,000 USD"
"Licenciamiento enterprise tier de {vendor}" "$45,000/año"
"Infra: 3 ambientes × cluster K8s + DB managed" "$8,500/mes cloud"
"Magnitud: proyecto mediano-alto (100-200 FTE-meses)" "Costo total: $2.3M"
"Driver principal: integración con 7 sistemas legacy" "Integración costará $350K"

Disclaimer Obligatorio

Todo output DEBE incluir al pie:

DISCLAIMER DE COSTEO
═══════════════════
Este análisis identifica conductores de costo e inductores de esfuerzo.
NO constituye una cotización, presupuesto ni compromiso financiero.
Los valores finales requieren: (1) validación de tarifas vigentes,
(2) negociación comercial, (3) aprobación de alcance definitivo.
Costear ≠ Cobrar. Este documento informa lo primero.

Cone of Uncertainty

Estimates narrow as projects progress. At concept phase: 0.25x-4x. After requirements: 0.67x-1.5x.
After detailed design: 0.8x-1.25x. Communicate ranges, not points. Re-estimate at each phase gate.

Inputs

Parse $1 as project/initiative name. Detect project context from repo.

Parameters:
- {MODO}: piloto-auto (default) | desatendido | supervisado | paso-a-paso
- piloto-auto: Automático para rutina, HITL para decisiones críticas (selección de magnitud, aprobación de escenarios). Reporta en milestones.
- desatendido: Cero interrupciones. Todo auto-resuelto.
- supervisado: Autónomo con reportes en milestones. Preguntas solo ante ambigüedades genuinas.
- paso-a-paso: Confirma antes de cada sección.
- {FORMATO}: markdown (default) | html | dual
- {VARIANTE}: ejecutiva (~40% — S1 scope + S4 drivers + S6 magnitude) | técnica (full 7 sections, default)
- {TIPO_SERVICIO}: SDA (default) | QA | Management | RPA | Data-AI | Cloud | SAS | UX-Design
- Determines sizing methods, team composition templates, and cost driver categories
- When omitted, defaults to SDA (backward compatible)

Delivery Structure: 7 Sections

S1: Scope Decomposition & Effort Drivers

  • WBS: hierarchical decomposition from epic to feature to task
  • Feature inventory with complexity classification: simple (<3d), medium (3-10d), complex (10+d)
  • Effort drivers identified: cada feature con sus inductores de esfuerzo
  • Integración (# sistemas, protocolos, contratos)
  • Migración de datos (volumen, transformación, validación)
  • Compliance/regulatorio (certificaciones, auditorías)
  • Deuda técnica heredada (refactoring requerido)
  • Curva de aprendizaje (stack nuevo, dominio complejo)
  • Dependency mapping and scope boundaries

Service-Type Scope Templates

When {TIPO_SERVICIO} ≠ SDA, use service-appropriate decomposition:

Service Type Decomposition Units Complexity Drivers
QA Test suites, automation scripts, environments, test data Test case count, tool complexity, integration points
Management Workshops, sprints, ceremonies, coaching sessions, deliverables Team size, methodology complexity, stakeholder count
RPA Processes to automate, bots, integrations, exception handlers Process steps, decision points, system integrations
Data-AI Pipelines, models, dashboards, data products, governance policies Data volume, model complexity, source count
Cloud Workloads to migrate, environments, automation scripts, runbooks Workload complexity (7R), dependency count, compliance needs
SAS Positions to fill, ramp-up plans, knowledge transfer sessions Role specialization, market scarcity, domain complexity
UX-Design Research studies, wireframes, prototypes, design system components User complexity, platform count, accessibility requirements

S2: Sizing Methods (Magnitud, no Valor)

  • T-shirt sizing: S/M/L/XL con rangos de FTE-meses (no dinero)
  • Story points calibrados a throughput, no a tarifa
  • Reference-class forecasting: comparación con proyectos similares
  • Three-point estimation: optimista/probable/pesimista por feature
  • COCOMO II: modelo paramétrico por KSLOC/FP (produce esfuerzo-persona, no costo)
  • Triangulación de magnitud: comparar métodos, flag divergencia >30%
  • Output: "Magnitud estimada: X-Y FTE-meses" (NUNCA "costo: $Z")

Service-Type Sizing Methods

COCOMO II applies to SDA only. For other service types, use:

  • QA: Test case complexity scoring (Simple: 0.5h, Medium: 2h, Complex: 8h) × automation factor (manual: 1x, automated: 3x initial + 0.2x ongoing)
  • Management: Engagement-days model (workshops: 2-5 days, sprint coaching: ongoing FTE, assessment: 5-15 days, transformation: 3-12 months)
  • RPA: Bot complexity scoring — Simple bot (<10 steps, 1 system): 2-4 weeks; Medium (10-30 steps, 2-3 systems): 4-8 weeks; Complex (>30 steps, 4+ systems): 8-16 weeks
  • Data-AI: Pipeline complexity (batch: 1-3 weeks, streaming: 3-8 weeks, ML model: 4-16 weeks per iteration, dashboard: 1-4 weeks)
  • Cloud: Workload migration complexity per 7R (Rehost: 1-2 weeks, Replatform: 2-6 weeks, Refactor: 4-16 weeks per workload)
  • SAS: Position fill time (standard: 2-4 weeks, specialized: 4-8 weeks, rare: 8-16 weeks) + ramp-up (junior: 8 weeks, mid: 4 weeks, senior: 2 weeks)
  • UX-Design: Research study (1-3 weeks), wireframe set (1-2 weeks), interactive prototype (2-4 weeks), design system component (0.5-2 weeks)

Universal methods that apply to ALL service types:
- T-shirt sizing (S/M/L/XL)
- Reference-class forecasting
- Three-point estimation (optimistic/probable/pessimistic)

S3: Team Composition Modeling

  • Role mapping: roles requeridos × seniority × % dedicación
  • Ramp-up curves: 50% semanas 1-2, 80% semana 4, 100% semana 8
  • Communication overhead: Brooks's Law, team topology
  • Driver de equipo: build vs hire vs contract, onshore vs nearshore vs offshore
  • Allocation patterns: full-time vs fractional, specialists time-boxed
  • Output: modelo de equipo por fase (roles y cantidades, NO tarifas)
  • Diagrama requerido: Gantt chart (Mermaid) con timeline de ramp-up del equipo por rol y fase

Service-Type Role Templates

Service Type Typical Team Composition
QA QA Lead, Test Analysts, Automation Engineers, Performance Testers, Test Manager
Management PM/Scrum Master, Delivery Manager, Agile Coach, Product Owner, UX Specialist
RPA RPA Architect, RPA Developers, Process Analyst, BPMN Analyst, RPA Tester
Data-AI Data Architect, Data Engineers, Data Scientists, ML Engineers, Analytics Engineers, Data Analyst
Cloud Cloud Architect, DevOps Engineers, SREs, Cloud Engineers, DevSecOps Engineer
SAS Talent Acquisition Lead, Technical Interviewer, Onboarding Specialist, Account Manager
UX-Design UX Lead, UX Researcher, UI Designer, Interaction Designer, Accessibility Specialist

S4: Cost Driver Taxonomy

NUEVA SECCIÓN — el corazón del skill evolucionado.

Identifica y clasifica TODOS los drivers de costo:

Categoría Drivers Cómo Identificar
Personal # FTEs, seniority mix, duración, ramp-up Del WBS y modelo de equipo
Licenciamiento Vendors, tiers (community/enterprise), periodicidad Del stack tecnológico AS-IS y TO-BE
Infraestructura Ambientes (dev/staging/prod), compute, storage, networking De arquitectura y deployment
Herramientas CI/CD, monitoring, testing, project management De pipeline DevOps
Training Capacitación en stack nuevo, certificaciones De gap de skills del equipo
Migración Volumen de datos, ventanas de migración, rollback De modelo de datos y SLAs
Compliance Auditorías, penetration testing, certificaciones De regulación de industria
Contingencia Known risks (10-15%), unknown-unknowns (15-25%) Del risk register
Oportunidad Costo de NO hacer: deuda acumulada, riesgo operacional Del AS-IS

Service-Type Specific Drivers

Service Type Additional Drivers
QA Test tool licenses (Tricentis, Tosca), test environment provisioning, test data management, ISTQB certification costs
Management Certification costs (PMP, CSM, SAFe), workshop facilitation tools, travel/onsite presence, methodology licensing
RPA Bot platform licenses (UiPath, AA, Power Automate), process mining tools, production bot orchestration infrastructure
Data-AI Data platform licenses (Databricks, Snowflake), GPU compute for training, data labeling, model monitoring tools
Cloud Cloud consumption (pay-as-you-go), migration tooling licenses, multi-cloud management, security tooling
SAS Recruitment platform costs, background check costs, onboarding infrastructure, bench time (between assignments)
UX-Design Design tool licenses (Figma, Sketch), usability testing platforms, research participant incentives, accessibility audit tools

Por cada driver:
- Nombre y descripción
- Magnitud relativa: Bajo / Medio / Alto / Crítico
- Fase(s) donde impacta
- Owner responsable de validar el valor real

Diagramas requeridos:
- Mindmap (Mermaid): visualización de taxonomía de cost drivers por categoría
- Flowchart (Mermaid): árbol de decisión para escenarios de magnitud

S5: Risk-Adjusted Timeline Ranges

  • PERT: (O + 4M + P) / 6 por feature
  • Monte Carlo: P50 / P80 / P95 como rangos de duración (no costo)
  • Critical path analysis
  • Buffer strategy: 20-30% critical path
  • Output: "Timeline estimado: X-Y meses (P80)" — sin valor monetario asociado

S6: Magnitude Framing (replaces Budget Scenarios)

No produce presupuestos. Produce marcos de magnitud.

  • Clasificación de magnitud del proyecto:
  • Micro (<20 FTE-meses)
  • Pequeño (20-50 FTE-meses)
  • Mediano (50-150 FTE-meses)
  • Grande (150-500 FTE-meses)
  • Enterprise (>500 FTE-meses)
  • Rangos por escenario: optimista / probable / pesimista (en FTE-meses)
  • Phased funding structure: esfuerzo por fase con gates
  • Indicadores de magnitud comparativa: "Comparable a un equipo de 8 personas por 18 meses"
  • Sensitivity analysis: qué drivers mueven más la aguja
  • Margen de Innovación (5%): Toda estimación incluye un 5% de sobre-costo explícitamente
    reservado para invertir en innovación, mejora de experiencia, y mejora continua para
    usuarios/clientes. Este margen NO es contingencia (que se calcula aparte) — es inversión
    deliberada en excelencia y hospitalidad irracional.

S7: Costing Governance & Disclaimers

  • Accuracy tracking framework (estimate vs actual)
  • Re-estimation triggers: scope >10%, team change, tech change, risk materialization
  • Cognitive bias mitigation: optimism, anchoring, planning fallacy
  • Separación costeo vs cobro: este skill informa COSTEO (qué recursos se necesitan);
    COBRO (qué se le cobra al cliente) es decisión comercial separada que depende de
    modelo de negocio, margen, estrategia competitiva, y negociación.

Trade-off Matrix

Decision Enables Constrains When to Use
Bottom-up drivers Granular, traceable Time-consuming Post-discovery
Top-down analogous Fast magnitude Less precise Pre-discovery
Monte Carlo ranges Explicit uncertainty Needs 3-point estimates Stakeholder comms
Phased funding Risk mitigation Slower start High uncertainty

Assumptions & Limits

  • Identifica drivers y magnitudes, NO produce precios finales
  • Scope defined at least to feature level
  • Team velocity not transferable between teams
  • Costear ≠ Cobrar — este skill no define modelo comercial ni margen

Edge Cases

Scenario Response
Client asks for final price Redirect: "Este análisis identifica drivers. El pricing es decisión comercial separada."
Greenfield / no history Reference-class forecasting. Wider ranges. Flag as high uncertainty.
Legacy modernization +30-50% buffer. Parallel running as driver.
Multi-vendor +15-25% communication overhead driver.
Regulatory-heavy Compliance driver: +20-40% testing effort.

Validation Gate

  • [ ] WBS with effort drivers identified per feature
  • [ ] Multiple sizing methods triangulated (magnitud, not price)
  • [ ] Team composition model without rates (roles × quantity × duration)
  • [ ] Cost driver taxonomy complete (8+ categories)
  • [ ] Timeline ranges with P50/P80/P95
  • [ ] Magnitude framing (not budget) with sensitivity analysis
  • [ ] Disclaimer de costeo presente
  • [ ] Zero final prices in output
  • [ ] Margen de innovación 5% incluido (separado de contingencia)
  • [ ] Diagramas Mermaid: Gantt (ramp-up), mindmap (drivers), flowchart (escenarios)

Output Format Protocol

Format Default Description
markdown Rich Markdown + Mermaid diagrams. Token-efficient.
html On demand Branded HTML (Design System). Visual impact.
dual On demand Both formats.

Default output is Markdown with embedded Mermaid diagrams. HTML generation requires explicit {FORMATO}=html parameter.

Output Artifact

Primary: 06_Cost_Drivers_{TIPO_SERVICIO}_{project}.md (o .html si {FORMATO}=html|dual) — Effort drivers, magnitude indicators, team model, timeline ranges, costing governance. Con disclaimer obligatorio.

Diagramas incluidos:
- Gantt chart: timeline de ramp-up del equipo
- Mindmap: taxonomía de cost drivers
- Flowchart: árbol de decisión para escenarios de magnitud


Autor: Javier Montaño | Última actualización: 12 de marzo de 2026

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