Token 消耗看板

为本机 WorkBuddy 生成一张请求级真实 usage 的 Token 消耗看板（单文件自包含 HTML，离线可看，无外部依赖）。

执行步骤

1. 确认数据目录：默认 ~/.workbuddy/projects（Windows / macOS / Linux 通用）。若用户想看其他目录的日志，用 --projects 参数传入。

2. 选择 Python：优先使用平台的托管 Python 运行时；没有则用系统 python3（Windows 为 python）。脚本仅依赖标准库（3.8+），无需安装任何依赖。

3. 运行脚本（scripts 与 SKILL.md 同目录，用绝对路径调用）：

   python <skill目录>/scripts/gen_dashboard.py --out <工作区>/token-dashboard.html
   

   • 默认输出 token-dashboard.html 到当前目录。
   • 数据目录不存在时脚本会报错退出并提示，此时告知用户本机可能未使用过 WorkBuddy。

4. 展示结果：用文件展示工具打开发出的 HTML，并口头汇报关键数字：合计 token、日均、会话/轮次、输入输出比、缓存命中率、预估金额、TOP 模型。

看板能力

• KPI：合计 Token / 日均 / 会话 / 轮次 / 输入输出比 / 缓存命中率 / 预估金额（元）
• 日活热力图（20 分钟粒度）、0–24 时模型山脊图、每日模型用量堆叠柱、单次请求大小分布（50%/90% 分位）
• 工作空间 → 会话 → 单次请求三级下钻（散点 + 明细表）
• 深浅色主题（记忆偏好）、1/3/7/30 天窗口 + 自定义日期区间

数据与口径说明

• 数据源：~/.workbuddy/projects/**/*.jsonl 中每条记录的 providerData.rawUsage / usage 字段（请求级真实 usage，非估算）；深层子代理日志（subagents/agent-*.jsonl）自动归属父会话。
• 会话标题取首条非内部标签的用户消息前 42 字。
• 预估金额基于脚本头部 PRICE 表（单位：元/百万 token，格式 [输入, 输出, 缓存命中]），按每条请求的实际缓存命中计价：读命中走缓存价、缓存写入（Claude 系）按 1.25× 输入价、其余输入走输入价。不同用户套餐价格不同，汇报时应说明这是按牌价的粗略预估，用户可自行修改 PRICE 表。

注意

• Windows 控制台为 GBK 时脚本已内置 UTF-8 输出保护，若仍乱码不影响 HTML 生成。
• 看板内数据完全来自本机日志，不会外发；生成的是本地文件，不会自动上传。