AC xiaoyaoclaw-usage-report
Отчетность по использованию и производительности OpenClaw. Парсинг session JSONL для ответа на вопросы о том, сколько времени заняла каждая задача агента, какие инструменты/навыки/модели использовались и сколько токенов было потреблено — без зависимостей, только локально, без измерения стоимости (токен — основная метрика). Только чтение: никогда не изменяет файлы, только агрегирует статистику, никогда не раскрывает содержимое разговора. Используйте, когда пользователь спрашивает об использовании токенов, продолжительности задач, самых медленных инструментах, использовании навыков или потреблении на одного агента (сегодня потрачено сколько токенов/какой инструмент самый медленный/время выполнения задачи/отчет об использовании), или по расписанию через cron. Русский: Отчетность по использованию и производительности OpenClaw. Парсинг session JSONL, ответ на вопросы о времени выполнения каждой задачи агента, использованных инструментах/навыках/моделях, потреблении токенов. Нулевая зависимость, только локально, без измерения стоимости (токен — основная метрика). Только чтение: не изменяет файлы, только агрегирует статистику, не раскрывает содержимое разговора. Используйте, когда пользователь спрашивает об использовании токенов, времени выполнения задач, самых медленных инструментах, использовании навыков или потреблении на одного агента. Ежедневный отчет через cron — опционально, настраивается пользователем.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw usage and performance reporting. Parse session JSONL to answe…»
OpenClaw usage and performance reporting. Parse session JSONL to answer how long each agent task took, which tools/skills/models were used, and how many tokens were consumed — zero dependency, local only, no cost dimension (token is the primary metric). Read-only: never modifies any file, aggregates statistics only, never leaks conversation content. Use when the user asks about token usage, task duration, slowest tools, skill usage, or per-agent consumption (今天花了多少 token/哪个工具最慢/ 任务耗时/用量报告), or scheduled via cron. 中文：OpenClaw 用量与性能查询。 解析 session JSONL，回答每次 agent 任务耗时、所用工具/技能/模型、token 消耗。零依赖纯本地，不提供成本维度（token 为主指标）。只读：不修改任何 文件，只输出聚合统计，不泄露会话内容。用户问 token 用量、任务耗时、 最慢工具、技能使用、按 agent 消耗时使用。cron 每日日报为可选项，用户 自行设置。
Отчетность по использованию и производительности OpenClaw.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 31
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1110 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 713 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.