SKILLEMALL.ai

BC agent-token-usage

Суммирует потребление токенов LLM каждым агентом в многоагентных установках OpenClaw путем парсинга логов сессий `~/.openclaw/agents/*/sessions/<id>.jsonl` (type=message, role=assistant). Предоставляет как CLI (Python), так и необязательную кнопку 📊, вставляемую в заголовок Control UI рядом с Search. Используйте, когда пользователь спрашивает «今天哪个 agent 用了多少 token / 消耗了多少 token / token 排行 / token 统计 / how much did agent X spend today / which agent burns the most tokens / token usage breakdown / billable token estimate», или просит установить/удалить кнопку 📊 token-usage в Control UI. Возвращает ранжированную таблицу с входными/выходными/кэшированными чтениями/кэшированными записями/итого (и эквивалентной расчетной стоимостью токенов). НЕ для: стоимости в долларах (используйте навык codexbar/model-usage), проверки отдельных сообщений (используйте sessions_history) или сред выполнения, отличных от OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Summarize per-agent LLM token consumption for OpenClaw multi-agent set…»

Summarize per-agent LLM token consumption for OpenClaw multi-agent setups by parsing `~/.openclaw/agents/*/sessions/<id>.jsonl` session logs (type=message, role=assistant). Ships both a CLI (Python) and an optional 📊 button injected into the Control UI header next to Search. Use when the user asks "今天哪个 agent 用了多少 token / 消耗了多少 token / token 排行 / token 统计 / how much did agent X spend today / which agent burns the most tokens / token usage breakdown / billable token estimate", or asks to install/remove the 📊 token-usage button in Control UI. Returns a ranked table with input / output / cacheRead / cacheWrite / total (and equivalent-billable token estimate). NOT for: dollar cost (use codexbar/model-usage skill), per-message inspection (use sessions_history), or non-OpenClaw runtimes.

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
ClawHub Agent Skills автор: SymbolStar v0.3.0 MIT-0 7 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 257 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Суммирует потребление токенов LLM каждым агентом в многоагентных установках OpenClaw путем парсинга логов сессий ~/.openclaw/agents//sessions/<id>.jsonl…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
72
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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 · 3

  • высокая Опасные команды cmd-persistence apply-ui.sh:114
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре)
    launchctl load "$PLIST" && green "✓ launchd job installed (refreshes every 5min): $LABEL"
Средние и низкие: 2
  • средняя Опасные команды cmd-persistence apply-ui.sh:96
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    PLIST="$HOME/Library/LaunchAgents/$LABEL.plist"
    строка в коде
  • средняя Опасные команды cmd-persistence remove-ui.sh:5
    Механизм закрепления (cron / launchd / планировщик / автозапуск в реестре) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    PLIST="$HOME/Library/LaunchAgents/$LABEL.plist"
    строка в коде

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Summarize per-agent LLM token consumption for OpenClaw multi-agent… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1257 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 794 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally reports OpenClaw agent token usage, with an optional UI patch that is disclosed but should be used only if you accept a macOS background refresh job.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 23 июн. 2026 г.