WorkBuddy用量看板与悬浮球

SKILL运维和基础设施
运维和基础设施 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

为本机 WorkBuddy 搭建积分/Token 消耗看板与 macOS 桌面悬浮球。当用户想查看 WorkBuddy 用了多少积分、Token 消耗、哪次对话最贵、模型/项目用量分布,或要求"装个用量看板/用量统计/消耗统计/悬浮球/积分监控"时使用。直接解析 WorkBuddy 本地 jsonl 会话记录(~/.workbuddy/projects/*/*.jsonl),无需 API Key、无需联网、数据不出本机;看板零第三方依赖(纯标准库),悬浮球为 macOS 原生圆形浮窗,实时显示活跃对话数与今日消耗。

一句话选型结论

按资料字段整理

WorkBuddy用量看板与悬浮球是运维和基础设施类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类运维和基础设施 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_4a403661/workbuddy-usage-dashboard
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

运维和基础设施
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_4a403661仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791735515
正文体量6.6 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查服务与日志

按现象定位服务状态与日志线索。

写部署与巡检脚本

把重复的部署、巡检写成脚本。

故障排查

按步骤排查网络、依赖与配置。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在运维和基础设施场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
WorkBuddy用量看板与悬浮球当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Azure 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 664.2 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure diagnostics 问题管理 调用外部服务 GitHub 仓库 657.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure aigateway 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 655.3 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure AI 搜索 调用外部服务 GitHub 仓库 651.4 万 Codex、Claude、Cursor 有
Azure Cloud migrate 部署 调用外部服务 GitHub 仓库 650.7 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

6.6 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

WorkBuddy 用量看板 + 桌面悬浮球

把 WorkBuddy 的消耗账本摆到眼前:Web 看板看趋势与分布,桌面悬浮球看当下。

它解决什么问题

WorkBuddy 官方账单只保留近 30 天、且看不到每次对话的花费明细。本 skill 直接解析本机
~/.workbuddy/projects/*/*.jsonl(WorkBuddy 自己逐轮写下的完整调用记录),还原出:

  • 每天花了多少积分、多少 Token、缓存命中率
  • 哪个模型最烧钱、哪个项目最耗
  • 每一次对话、每一轮提问、每一次 LLM 调用的花费,可逐级下钻
  • 此刻有几个对话正在跑、当前这轮已经花了多少(悬浮球实时显示)

全部本地计算,不联网、不上传、不需要 API Key。

前置条件

项目 要求
WorkBuddy 已安装并使用过(有 ~/.workbuddy/projects/*/*.jsonl)
Python ≥ 3.8(看板零第三方依赖,标准库即可)
看板 全平台可用(macOS / Linux / Windows)
悬浮球 仅 macOS(依赖 Cocoa;非 macOS 自动跳过,不影响看板)

安装(AI 执行)

一条命令完成全部部署——自动探测本机路径、安装 GUI 依赖、注册开机自启:

python3 scripts/install.py

脚本会依次完成:环境自检 → 写入本机路径配置 → 准备悬浮球依赖(独立 venv,不污染系统 Python)→ 生成并加载 launchd 常驻服务。

常用参数:

python3 scripts/install.py --check          # 只自检,不改动任何东西
python3 scripts/install.py --no-gui         # 只要看板,不要悬浮球
python3 scripts/install.py --port 8802      # 换端口(默认 8801)
python3 scripts/install.py --no-launchd     # 不注册开机自启,只生成配置

> 悬浮球依赖 pyobjc(约 30–60MB),首次安装需 1–3 分钟,脚本会自动下载。
> 若你在受限环境执行导致 launchctl load 被拒,脚本不视为失败——配置已生成,
> 提示用户在自己的「终端 App」里执行 launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.user.wb-usage.plist 即可。

使用

安装成功后访问 http://127.0.0.1:8801,数据已在安装时自动完成首次全量采集。

悬浮球(macOS,桌面常驻):

操作 行为
单击 展开面板:正在执行的对话、当前轮次的积分/Token/耗时
双击 浏览器打开完整看板
拖动 移到任意位置(位置自动记忆)
右键 菜单:打开看板 / 退出

球上的数字是当前活跃对话数,绿点=看板服务正常,红点=服务未响应。

数据口径(重要)

这些规则来自对 WorkBuddy 记录格式的实测,改动会导致数字错误:

  • 轮次 = conversationRequestId,一轮提问可能触发多次 LLM 调用,需求和而非取最大值(否则低估约 3.2 倍)
  • 缓存命中 = prompt_cache_hit_tokens(缺省回退 prompt_tokens_details.cached_tokens)
  • 用户提问 = <user_query> 标签内的内容(其余 86% 是系统注入,须过滤)
  • 日期归属 = 轮次首次调用的本地时区日期(非 UTC)

隐私

  • 所有数据停留在本机 SQLite(scripts/wb_usage/data/wb_usage_dw.db),无任何外发
  • 看板展示层默认脱敏:提问仅显示前 40 字,邮箱/手机号/绝对路径/长串密钥自动打码
  • 需要看完整原文时,点右上角「显示原文」开关(仅本地生效)
  • 服务只监听 127.0.0.1,局域网内其他机器访问不到

卸载

launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.user.wb-usage.plist
launchctl unload ~/Library/LaunchAgents/com.user.wb-hover.plist
/bin/rm -f ~/Library/LaunchAgents/com.user.wb-usage.plist ~/Library/LaunchAgents/com.user.wb-hover.plist
/bin/rm -rf ~/.workbuddy/wb-usage-venv      # 悬浮球虚拟环境
# 数据库在 scripts/wb_usage/data/wb_usage_dw.db,可自行决定是否保留

故障排查

现象 处理
页面打不开 tail -f /tmp/wb-usage.log;确认 launchctl list \| grep wb-usage 有输出
悬浮球没出现 tail -f /tmp/wb-hover.err.log;确认 pyobjc 装好:~/.workbuddy/wb-usage-venv/bin/python3 -c "import AppKit"
数字为 0 跑 python3 scripts/install.py --check 确认数据源目录有 jsonl
端口被占 换端口重装:python3 scripts/install.py --port 8802
改了代码不生效 launchctl kickstart -k gui/$(id -u)/com.user.wb-usage

文件结构

scripts/
  install.py            一键安装(探测路径/装依赖/注册常驻)
  b_hover.py            macOS 悬浮球(原生 Cocoa NSPanel,真圆形置顶)
  wb_usage/
    wb_api.py           接口服务:静态 UI + JSON API + 1s 变更监听 + 30s 看门狗
    wb_collect.py       增量采集(游标断点续采 + 覆盖/截断检测 + 幂等)
    wb_dw.py            SQLite VIEW 实时聚合层(ODS → 明细/汇总视图)
    wb_common.py        公共口径(提问提取 / 字段兼容 / 时间换算 / 脱敏)
    dashboard.html      前端 UI(Chart.js 本地副本,无需联网 CDN)

架构细节见 references/架构说明.md。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
WorkBuddy用量看板与悬浮球怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_4a403661/workbuddy-usage-dashboard。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

WorkBuddy用量看板与悬浮球支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

WorkBuddy用量看板与悬浮球权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

WorkBuddy用量看板与悬浮球收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

WorkBuddy用量看板与悬浮球用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。