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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

context-usage-checker上下文使用检查器

Agent Skill

context-usage-checker 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,194

周安装

173

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,370
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:context-usage-checker(上下文使用检查器)
来源仓库:https://github.com/rfdiosuao/context-usage-checker
安装命令:
openclaw skills install context-usage-checker
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 context-usage-checker

简介

查询当前会话上下文 Token 使用情况,显示已用、剩余数量、使用率及进度条,并提供智能使用建议。

SKILL.md

Context Usage Checker - 上下文使用率查询 Skill

🎯 功能

查询当前会话的上下文(Token)使用情况,包括:

  • 已使用的 Token 数量
  • 剩余 Token 数量
  • 使用率百分比
  • 进度条可视化
  • 智能建议(超过阈值时提醒)

🚀 使用方法

方式 1:直接对话

查一下上下文使用率
看看 token 用了多少
上下文还剩多少

方式 2:使用命令

/context
/ctx
/tokens
/usage

📊 输出示例

正常状态(35%)

### 📊 上下文使用状态

**状态:** 正常
**模型:** qwen3.5-plus

**使用率:** 35.2%
`▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░░░`

**已使用:** 90,112 tokens
**剩余:** 165,888 tokens
**总计:** 256,000 tokens

> ✅ 上下文使用正常,可以继续对话

警告状态(78%)

### ⚠️ 上下文使用状态

**状态:** 警告
**模型:** qwen3.5-plus

**使用率:** 78.5%
`▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░`

**已使用:** 200,960 tokens
**剩余:** 55,040 tokens
**总计:** 256,000 tokens

> 💡 **建议:** 使用 `/new` 开启新会话 或 `/compact` 压缩上下文

严重警告(92%)

### 🚨 上下文使用状态

**状态:** 严重
**模型:** qwen3.5-plus

**使用率:** 92.3%
`▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░`

**已使用:** 236,288 tokens
**剩余:** 19,712 tokens
**总计:** 256,000 tokens

> 🚨 **严重警告:** 上下文即将超限!建议立即使用 `/new` 开启新会话

⚙️ 配置

阈值设置

  • 警告阈值: 70%(显示⚠️)
  • 严重阈值: 90%(显示🚨)

支持的模型

自动识别以下模型的上下文窗口:

  • qwen3.5-plus: 256,000 tokens
  • qwen3.5: 256,000 tokens
  • qwen-max: 32,000 tokens
  • 其他模型:默认 128,000 tokens

🔧 技术原理

Token 估算算法

中文字符:约 1.5 字符/token
英文字符:约 4 字符/token

进度条生成

  • 总长度:20 个字符
  • 已使用:▓
  • 剩余:░

📝 注意事项

  1. 估算误差: Token 计算为估算值,实际以平台统计为准(误差±10%)
  2. 会话范围: 仅统计当前会话的历史消息
  3. 性能影响: 每次查询耗时 < 10ms

🐛 常见问题

Q: 为什么显示的 Token 数和平台不一致? A: 本 Skill 使用字符数估算算法,实际 Token 数以平台为准。

Q: 可以修改阈值吗? A: 可以在 Skill 代码中修改 WARNING_THRESHOLDCRITICAL_THRESHOLD 常量。

Q: 支持哪些平台? A: 支持所有 OpenClaw 集成的平台(飞书、Telegram、WhatsApp 等)。

📄 许可证

MIT License

🔗 相关链接


作者: Spark 版本: 1.0.0 最后更新: 2026-04-06

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

97.84%
按下载量换算1,340

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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