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Agent Skill · 研究检索

api-logger(API logger 搜索)

用于辅助 API 设计、接口文档、请求响应结构和服务集成说明。它适合让 Agent 梳理 endpoint、生成 OpenAPI 草稿、检查字段命名、整理错误码或辅助前后端联调。使用时需要确认真实业务语义、鉴权方式、分页和错误处理规则;涉及生成接口文档时,应避免凭空补字段,最好从现有代码、schema 或接口样例中提取事实。

api-logger 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 11,323。

总安装 11,407周安装 457GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,693核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.2.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:api-logger(API logger 搜索)
来源仓库:https://github.com/xiaohuaishu/api-logger
安装命令:
openclaw skills install api-logger
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install api-logger

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

记录和分析 LLM API 调用日志,提供透明代理与可视化查看器。适用于调试提示、分析成本、排查慢请求等场景。拦截所有 LLM API 请求并生成多维过滤的网页日志报告。安装命令:openclaw skills install api-logger。需确认是否允许网络流量拦截及日志存储权限。

api-logger 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install api-logger;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

api-logger 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install api-logger。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

api-logger 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

api-logger 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

api-logger 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

api-logger 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,407 次,近一周安装 457 次,下载 3,693 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

api-logger 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
api-logger

API logger 搜索 · 本页

11,407—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
api-logger
description
|
license
MIT
metadata
openclaw
emoji
📊
tags
requires
bins
["python3"]

API Logger 🦞📊

LLM API 调用日志完整解决方案。透明代理拦截所有请求,零侵入记录,配套终端和网页两种查看方式。


🌐 网页日志查看器(推荐)

文件: log-viewer.html(skill 目录内)

使用方法

  1. 把 log-viewer.html 复制到任意位置,双击用浏览器打开
  2. 点击「⬆ 选择日志文件」,选择 .jsonl 日志文件(支持多文件合并)
  3. 也可以直接把日志文件拖拽到页面

功能一览

  • 统计卡片:总调用数 / 成功率 / 平均耗时 / 总 Token 消耗
  • 7种过滤条件(实时响应,无需点搜索):

- 全文搜索(搜索 prompt + response 内容) - 模型筛选(自动提取日志中所有模型) - 状态筛选(全部 / 成功 2xx / 失败) - 最小耗时过滤(找慢请求) - 一键重置

  • 日志列表:时间 | 模型 | 状态 | 耗时 | Token | 用户输入,耗时>2s 自动标红
  • 详情面板(点击任意行展开):

- 对话内容:完整 system prompt + 多轮对话,user/assistant 分色展示 - 请求信息:Request ID、模型、时间、耗时、状态、Token 用量 - 原始 JSON:完整日志记录,语法高亮,一键复制

  • 快捷键:Esc 关闭详情,↑↓ 切换上下条
  • 零依赖:纯原生 JS,无需网络,离线可用

💻 终端日志查看器

# 进入日志查看器目录
cd ~/.openclaw/workspace/company/api-proxy/

# 今日摘要列表
python3 log_viewer.py

# 最后 N 条
python3 log_viewer.py --last 5

# 某条完整详情
python3 log_viewer.py --id 3 --full

# 今日统计(token 用量、成本估算)
python3 log_viewer.py --stats

# 今日统计 + 生成飞书文档
python3 log_viewer.py --stats --feishu

# 搜索关键词
python3 log_viewer.py --search "关键词"

# 只看失败请求
python3 log_viewer.py --errors

# 生成飞书文档(超300条自动截断明细)
python3 log_viewer.py --feishu

# 指定日期
python3 log_viewer.py --date 2026-03-10 --feishu

📦 安装

bash ~/.openclaw/workspace/skills/api-logger/install.sh

安装脚本将:

  1. 创建 ~/.openclaw/workspace/company/api-proxy/
  2. 复制 proxy.py 和 log_viewer.py
  3. 创建日志目录 ~/.openclaw/workspace/company/api-logs/
  4. 写入 macOS LaunchAgent plist(开机自启动)
  5. 启动代理服务

配置(安装后手动完成)

修改 openclaw.json 的 baseUrl:

"baseUrl": "http://127.0.0.1:18790/anthropic"

修改上游地址(proxy.py 中的 --upstream 默认值):

parser.add_argument("--upstream", default="https://your-actual-api-endpoint/anthropic", ...)
⚠️ 修改 openclaw.json 后需重启 Gateway 才生效,重启前请与用户确认。

📁 文件说明

文件用途
proxy.py透明代理服务(Python asyncio + aiohttp)
log_viewer.py终端查看器(彩色输出,支持飞书文档)
log-viewer.html网页查看器(零依赖,双击打开)
install.sh一键安装脚本

📊 日志字段说明

字段说明
timestampISO 时间(含时区)
request_idUUID
streaming是否流式请求
request_body完整请求(model、system、messages)
response_statusHTTP 状态码
response_body_parsed解析后的响应(content、usage)
duration_ms耗时(毫秒)

注意事项

  • 流式调用的 token 用量在 response_body_parsed.usage 中
  • API Key 自动脱敏(保留前8位后4位)
  • 飞书文档写入超时设为 120s,失败自动重试 3 次
  • 日志按天切割,单文件通常 < 50MB,网页端可流畅处理

平台分布

OpenClaw

96.26%
按下载量换算3,555

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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