查看 Token 总量、活动热力图与模型分布洞察
28.6/100
综合分
1
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
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数据截至 2026/9/16 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add w2327644822-png/dsh-usage-analytics该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
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功能亮点
- Token总量统计
- 活动贡献热力图
- 模型占比分析
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-usage-analytics
DeepSeek Harness (dsh) Web GUI 的个人 Agent 使用统计与活动仪表盘。
English README | English
npm version
License
dsh-plugin
为 DeepSeek Harness 打造的用量统计 / 活动仪表盘插件。在侧边栏底部(Settings 旁)新增 用量统计 / Usage 入口,打开一个全屏 Dashboard,展示你真实的 Harness 使用记录:
- Token 总量(输入 / 输出 / 缓存命中 / 推理)、会话活跃度、GitHub 风格活动热力图、Token 趋势、Token 构成、模型分布,以及个人洞察(连续活跃、峰值日、最常用模型/工具/Skill 等)。
- 数据完全来自本地会话事件日志(ctx.sessionPersistence),不修改任何 Harness 核心,不采集、不持久化、不上传任何 Prompt 内容(只聚合事件元数据与数值)。
功能特性
- 完整仪表盘 — 活动热力图、Token 趋势(日/周/小时)、Token 构成、模型分布、推理强度 / 工具 / Skill / 动态插件排行、连续活跃天数与个人洞察。
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dsh-usage-analytics DeepSeek Harness (dsh) Web GUI 的个人 Agent 使用统计与活动仪表盘。 English README | English npm version License dsh-plugin 为 DeepSeek Harness 打造的用量统计 / 活动仪表盘插件。在侧边栏底部(Settings 旁)新增 用量统计 / Usage 入口,打开一个全屏 Dashboard,展示你真实的 Harness 使用记录: - Token 总量(输入 / 输出 / 缓存命中 / 推理)、会话活跃度、GitHub 风格活动热力图、Token 趋势、Token 构成、模型分布,以及个人洞察(连续活跃、峰值日、最常用模型/工具/Skill 等)。 - 数据完全来自本地会话事件日志(ctx.sessionPersistence),不修改任何 Harness 核心,不采集、不持久化、不上传任何 Prompt 内容(只聚合事件元数据与数值)。 功能特性 - 完整仪表盘 — 活动热力图、Token 趋势(日/周/小时)、Token 构成、模型分布、推理强度 / 工具 / Skill / 动态插件排行、连续活跃天数与个人洞察。 - 时间段筛选 — 所有图表跟随右上角区间(今天 / 24小时 / 近7天 / 近30天 / 近90天 / 全部),头版与图表口径始终一致。 - 按真实模型名汇总 — 同一模型经多个 provider 提供(如 aaa/…、acme-gateway/…)时,按真实模型名合并为一行;provider 列表仅保留在悬停提示中,不占正文。 - 幽灵会话检测 — 复制后从未运行的 fork 会话被自动排除,重复日志不会虚增你的统计。 - 厂商口径记账 — 头版与热力图使用 raw 口径(输入含缓存命中,与计费控制台一致);新 token 数字始终单独可见,方便区分"新增"与"上下文重读"。 - 本地且私密 — API 仅限回环访问,无遥测、无上传、不采集不持久化 Prompt 内容。 - 增量且秒开 — 每会话 revision 差分 + 可续折;仪表盘先返回缓存快照,后台完成扫描。 数字口径说明(重要) DeepSeek 系 API 在控制台中把缓存命中的输入 token 也计入"输入"。长会话 + 大上下文时,每次工具调用都会重发整段对话,因此"输入"里 99%+ 可能是缓存读取——这就是为什么忙碌的一天 raw 口径能到几十亿,而你真正新增的 token 往往只有几千万。 本插件刻意沿用该约定(让仪表盘与厂商控制台对得上),但始终把三个数字分开: | 术语 | 含义 | | 输入 | 仅未缓存(新增)输入 token | | 缓存命中 | 命中供应商缓存的 prompt token(重复读取) | | 输出 | 生成 token | 如果 raw 总量显得过大,请看新 token 口径(日格子、小时桶、"输入"行)——那才是你直觉上"产生"的用量。 安装 通过 npm(推荐) dsh plugin --profile add dsh-usage-analytics 然后重启 Web 服务(profile bundle 在启动时装载)。 手动 / 本地开发 1. 把包复制到 data/profiles/web/plugins/dsh-usage-analytics/(纯 JS,无需构建)。 2. 让 web profile 的 node_modules/@local/dsh-usage-analytics 可解析到该目录(用 junction/符号链接,或直接复制一份——两者皆可;注意两个位置不会自动同步,改动需保持一致)。 3. 在 data/profiles/web/package.json 的 dsh.profile.bundles 追加 dsh-usage-analytics(若用 pnpm install 还需加 file: 依赖)。 4. 重启 Web 服务。 重启后: - 侧边栏底部出现「用量统计 / Usage」入口 → 打开全屏 Dashboard; - GET /api/dsh-usage-analytics/stats 返回聚合 JSON(?force=1 全量重扫); - 浏览器包按 profile bundle roster 提供(/plugins/@local/dsh-usage-analytics/client.js)。 使用 点击侧边栏底部 用量统计。用头部的时间胶囊筛选所有图表(今天 / 24小时 / 近7天 / 近30天 / 近90天 / 全部)。悬停热力图格子查看每日详情。「刷新」按钮从会话日志重新同步(缓存版本升级后的首次打开会自动重建聚合,需几秒)。 数据与隐私 | 保证 | 实现 | | 仅本地 | 通过 ctx.sessionPersistence 读会话日志;绝不写入会话;HTTP 路由仅限回环 + 同源围栏 | | 仅元数据 | 只消费事件类型与数值 usage 字段——用户 Prompt 内容不采集、不持久化、不提供 | | 故障隔离 | 每次折叠/监听均 try/catch 包裹;统计故障绝不影响 Agent 循环或 GUI(最坏情况:返回带 stale: true 的旧缓存) | 架构 Session events / sessions └─> lib/aggregate.js 聚合核心(纯函数:foldEvent / mergeInto / computeInsights / streaks) └─> lib/store.js 增量缓存:revision 差分 + readFrom(fromSeq) 单源折叠 + JSON 持久化 └─> lib/index.js 宿主插件:/api/dsh-usage-analytics/stats 路由 + 后台补折 └─> lib/client.js 浏览器端:sidebar.footer.action + shell.overlay 官方 Slot - 单源折叠(v3) — 只从持久化日志 readFrom(fromSeq) 折叠,水印仅由持久化读取推进,不可能重复计数。 - 增量 — sessionPersistence.listSnapshots() 提供每会话 stat revision(只读头);未变化会话整跳过,变化会话只折叠尾部。 - 缓存 — 每会话折叠结果 + revision 水印持久化到 /usage-analytics/agg.json(原子写);CACHE_VERSION 变更自动全量重建。 - 模型按天桶(v9) — 每个模型记录每日 新增/raw/输出/调用 计数,使模型分布图可跟随时间段筛选。 - 幽灵 fork 检测(v6) — 全部 usage 早于自身创建时间的 fork 会话视为复制种子,自动排除。 开发 npm test # node --test:聚合核心 + 客户端 bundle 冒烟(零依赖) node scripts/verify-data.mjs # 用真实会话数据打印仪表盘将展示的统计 node scripts/smoke-host.mjs # 端到端冒烟:真实 persistence + 插件 apply + 路由处理器 目录:lib/(宿主 + 客户端)、test/(单元测试)、scripts/(开发验证工具,不入包)。 已知边界 - 费用估算:无本地定价表,不展示金额(未来可加 provider→price 映射扩展点)。 - Skill 级 Token 归因:只统计 skill 调用次数,无法把 Token 精确归属到单个 Skill。 - 会话时长:以首个/最后一个事件的墙钟时间差近似。 - 删除会话不会立即减少统计:聚合缓存保留已折叠结果,直到全量重建(CACHE_VERSION 升级,或删除 agg.json 后重启)。仪表盘本身在快照时已排除幽灵 fork。 - 多窗口实时性:宿主端聚合在进程内;并发写缓存文件以原子重命名保证安全,但以最后写入为准。 FAQ 为什么某一天有几十亿 token? 这是厂商 raw 口径:包含缓存命中的 prompt token。长会话 + 40万~80万上下文时,每次调用都在重读大部分上下文。当天真正的"新 token"通常小两个数量级——见数字口径说明。 数字是伪造的吗? 不是——每个数字都来自你自己会话日志中 assistant/message.usage 事件的逐次累加。没有任何估算、外推或注入。 为什么删除对话后总量不减? 删除只移除日志,统计缓存里已折叠的结果会保留到全量重建。这是已记录的限制(见上文)。 什么是"幽灵会话"? 创建后从未运行的会话 fork——其整段日志是父会话的复制种子。统计它们会重复计算父会话的 token,因此会被自动排除。 License Apache-2.0 — 见 LICENSE。
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