Agent skill

token-reporter

每日自动统计 OpenClaw 实例 Token 消耗和工作产出，上报到飞书多维表格。扫描 JSONL 日志按模型聚合 token，收集各 agent 当日工作摘要，写入飞书 Bitable。触发：'token报告'、'token report'、'日报'、'每日汇报'、'飞书上报'。

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Token Reporter — 每日 Token 消耗 + 产出上报

功能概述

每天自动统计本机 OpenClaw 实例的 Token 消耗和 Agent 工作产出，格式化后写入飞书多维表格。

实例对应关系

实例 CEO Agent 上报人
aa (本机) 小a (main) Daniel
Peter Mini 小兔 (xiaotu) Peter
小m 小m bot 小m

执行流程

Step 1: 扫描 JSONL 日志

扫描 ~/.openclaw/agents/*/sessions/*.jsonl 中当日增量数据。

每条 assistant 消息携带 usage 对象：

json
{
  "usage": {
    "input": 27813,
    "output": 246,
    "cacheRead": 6720,
    "cacheWrite": 0,
    "totalTokens": 34779,
    "cost": {
      "input": 0, "output": 0,
      "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0,
      "total": 0
    }
  }
}

Step 2: 按 Agent + Model 聚合

重点追踪 4 个模型（其他模型归入"其他"）：

模型 匹配规则
opus4.6 claude-opus-4-6 (xingsuancode, xingjiabiapi)
glm-5 zai/glm-5
minimax-M2.5 minimax/MiniMax-M2.5
gemini-3-pro gemini-3-pro (xingjiabiapi)

Step 3: 格式化 Token 明细

opus4.6: input 320K / output 18K / cache 82% / $4.2
glm-5: input 1.2M / output 85K / cache 78% / $0.3
minimax-M2.5: input 200K / output 12K / cache 0% / $0.1
gemini: — (当日未使用)

cache% = cacheRead / (input + cacheRead + cacheWrite) × 100

Step 4: 收集产出

汇总各 agent 当日工作摘要，格式：

code: KGKB工厂30/30完成, 5平台发布脚本 | content: 小红书×2, 选题推荐 | ops: cron改造, 服务器巡检

产出收集方式：

  1. 读取当日 memory 文件 ~/clawd/memory/$(date +%Y-%m-%d).md
  2. 解析 ## Agent名 段落或关键词匹配
  3. 如无 memory 文件，从 JSONL 最后一条 user/assistant 消息摘要推断

Step 5: 写入飞书多维表格

使用 lark-mcp 工具写入 Bitable：

字段 类型 填写者 说明
员工名称 文本 config config.json 写死 person
Token明细 文本 脚本统计 4模型格式化文本
产出 文本 脚本统计 各agent当日工作摘要
个人总结 文本 人填 员工手动填写（留空）
评分 单选 高层选 优秀/良好/不及格（留空）
时间 日期 脚本自动 当天日期

飞书 API

  • 参考 skill: ~/clawd/skills/feishu-automation/SKILL.md
  • 工具前缀: mcp__lark-mcp_*
  • 新增记录: mcp__lark-mcp_createRecord
  • 查询记录: mcp__lark-mcp_listRecords

脚本用法

bash
# 统计当日 Token（只看数据，不上报）
python scripts/report.py --scan-only

# 统计 + 上报飞书
python scripts/report.py --report

# 指定日期
python scripts/report.py --date 2026-03-17 --scan-only

# 使用指定配置
python scripts/report.py --config /path/to/config.json --report

Cron 配置建议

json
{
  "name": "📊 每日 Token 报告 + 飞书上报",
  "schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 23 * * *", "tz": "Asia/Shanghai" },
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "执行每日 Token 报告任务：\n1. 运行 python3 ~/clawd/skills/token-reporter/scripts/report.py --scan-only\n2. 查看输出，确认数据合理\n3. 运行 python3 ~/clawd/skills/token-reporter/scripts/report.py --report\n4. 确认飞书写入成功后，用 message(action=send, channel=telegram, target=-1003890797239) 简要汇报\n5. 如果失败，报告错误原因"
  }
}

配置

安装时复制 config.example.json → config.json 并填写：

json
{
  "person": "Daniel",
  "instance": "aa",
  "lark_app_id": "cli_a83467f9ecba5013",
  "bitable_app_token": "your_bitable_token",
  "bitable_table_id": "your_table_id"
}

文件结构

token-reporter/
├── SKILL.md
├── config.example.json    # 配置模板（安装时复制为 config.json）
├── scripts/
│   └── report.py          # 核心统计脚本
└── references/
    └── jsonl-structure.md # JSONL 数据结构参考

错误处理

错误 处理
JSONL 文件损坏 跳过该行，记录警告
无当日数据 报告"当日无数据"
飞书 API 失败 重试3次，失败后本地缓存结果
config.json 不存在 提示复制 config.example.json
Memory 文件不存在 产出标记为"无记录"

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