Token 鹅 · 实时悬浮部件
一个常驻悬浮的 Token / 计费用量小部件，形态对标 dsh-whale-widge：
打开后是一个可拖动、每 3 秒自动刷新的 🐧 浮窗，随你在本机使用 WorkBuddy
而实时增长。
何时使用
- 用户说「我要像 penguin widget 那样实时挂一个 token 用量浮窗」
- 用户想要常驻、实时查看 Token 消耗与预估费用（而非生成一份静态报告）
- 用户问 WorkBuddy 有没有 dsh-whale-widge 这种实时悬浮插件（没有，用这个顶上）
执行步骤
- 用任意 Python 3.8+ 运行（零依赖，纯标准库）：
python <skill目录>/penguin.py
- 默认自动打开浏览器到http://127.0.0.1:18765/。
- 端口被占用会自动顺延。 - 可选参数：
---budget 50：设置每日预算（人民币），浮窗显示预算进度环。
---projects <目录>：指定其他日志目录（默认同时纳入国内
~/.workbuddy/projects与国际~/.workbuddy-ai/projects）。
---no-open：只起服务不弹浏览器。
---port N/--host H：自定义监听。 - 完成后口头汇报几组关键数字（与
token-dashboard口径一致）：
累计 Token、今日 Token、今日预估 ¥、累计请求数、主力模型。 - 停止：在运行服务的终端按
Ctrl+C。
数据口径（务必如实说明）
- 来源：本机两个目录下的
**/*.jsonl中每条记录的
providerData.rawUsage/usage（请求级真实 usage，非估算）： ~/.workbuddy/projects（WorkBuddy 国内版）~/.workbuddy-ai/projects（WorkBuddy AI 国际版，日志结构一致，量往往是大头，切勿漏扫）
子代理日志（subagents/）已排除，避免重复计数。aggregate()默认把两个来源都纳入，
输出按来源拆分（sources），浮窗「🌐 国内 x亿 · 国际 y亿」一行可见。- 金额是官方牌价折算，不是真实账单：WorkBuddy 走订阅/积分，真实扣费
通常不等于此数。查不到官方牌价的模型（如hy3）只记 token、不计入金额，
页面「主力模型」旁会体现这一点。 - 每次
/api/usage请求都会重新扫描日志，因此对话进行中数字会实时跳动。 - 纯本地：服务只在 127.0.0.1 监听，前端无任何外发请求。
与 token-dashboard 的区别
token-dashboard：生成一份静态离线 HTML 报告（含热力图、三级下钻），
适合「审计 / 复盘」。token-penguin-widget：常驻浮窗、实时刷新，适合「挂着随时看」，形态对标
dsh-whale-widge。两者数据来源与口径一致，可互补使用。
