AC openclaw-usage-dashboard
Интерактивная локальная панель для мониторинга использования API OpenClaw. Отображает потребление токенов, количество запросов и состояние системы для всех настроенных LLM-моделей — с разбивкой по моделям, агентам и периодам времени (час/день/неделя/месяц/год). Читает логи сессий напрямую; внешний сервис не требуется, данные остаются локально. Используйте, когда пользователь спрашивает об использовании токенов, активности моделей, количестве сделанных запросов, использовании по агентам, состоянии системы или хочет получить обзор использования. Активируется по запросам «usage dashboard», «token usage», «how many requests», «model usage», «usage by agent», «usage stats», «system health», «ram usage».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interactive local dashboard for OpenClaw API usage. Shows token consum…»
Interactive local dashboard for OpenClaw API usage. Shows token consumption, request counts, and system health across all configured LLM models — broken down by model, agent, and time period (hour/day/week/month/year). Reads session logs directly; no external service needed, data stays local. Use when a user asks about token usage, model activity, how many requests were made, usage by agent, system health, or wants a usage overview. Triggers on "usage dashboard", "token usage", "how many requests", "model usage", "usage by agent", "usage stats", "system health", "ram usage".
Интерактивная локальная панель для мониторинга использования API OpenClaw.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу
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: 6. 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 60/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 303 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 581 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.