Agent Skill · 开发

gmncode-usage（gmn 代码使用）

gmncode-usage 用于补充开发相关能力，适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

gmncode-usage 是开发类 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，按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 8,050。

总安装 3,363周安装 143GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,178核验 2026-05-01

开发接触敏感数据 ClawHub未标认证来源可访问许可证明确审计提醒 OpenClaw

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: 0.1.3

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：gmncode-usage（gmn 代码使用）
来源仓库：https://github.com/alex-shen1121/gmncode-usage
安装命令：
openclaw skills install gmncode-usage
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 gmncode-usage

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题，一般会读写仓库文件，部分还会执行构建或测试命令。

gmncode-usage 查询 GMNCODE 中转站的模型用量数据，包括 token 消耗和费用统计。适用于 API 成本监控、资源分配和预算管理等开发运维任务。提供 dashboard 汇总和每日趋势分析，支持 HTTP 接口调用。使用前需获取访问令牌并确认权限范围，防止越权查询。

建议设置用量告警阈值，及时控制支出增长。

上手步骤

4 步

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

gmncode-usage 怎么安装？

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

gmncode-usage 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。

gmncode-usage 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。

gmncode-usage 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。

gmncode-usage 用的人多吗？

公开数据是累计安装 3,363 次，近一周安装 143 次，下载 1,178 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。

gmncode-usage 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。
需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类

Skill	总安装	GitHub 星	权限	许可证	扫描
skill-vetter 技能审查员 · OpenClaw	8,779,018	986	操作浏览器	MIT-0	通过
ontology 本体论 · OpenClaw	6,636,960	576	只读	MIT-0	通过
entra-app-registration 内部应用程序注册 · Codex、Claude	6,631,872	764	接触敏感数据	未明确	通过
entra-app-registration 内部应用程序注册 · Codex、Claude	3,757,680	201	接触敏感数据	未明确	通过
nano-banana-pro 纳米香蕉专业版 · OpenClaw	3,526,898	364	接触敏感数据	MIT-0	有提醒
gmncode-usage gmn 代码使用 · 本页	3,363	—	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: gmncode-usage
description: 通过 HTTP 接口查询 GMNCODE / gmncode.cn 中转站的大模型用量，包括 dashboard 汇总、每日趋势、按模型拆分的 token 与费用数据。当用户要求查看 GMNCODE token 用量、每日模型消耗、API/中转站花费、dashboard 用量，或希望用脚本/HTTP 接口直接获取 GMNCODE 使用数据而不是手动打开网页时使用。

GMNCODE Usage

使用本技能自带脚本，通过可用的 dashboard HTTP 接口查询 GMNCODE 用量数据。

快速开始

先确保凭据已经通过环境变量或 ~/.openclaw/.env 提供。
优先运行 scripts/gmncode_usage.py，不要每次都重新手写登录、token 缓存和重试逻辑。
常用命令：

- python3 scripts/gmncode_usage.py brief 查询你最常要的那组指标：账户每日额度 + 今日模型用量 - python3 scripts/gmncode_usage.py quota 只看账户每日额度 - python3 scripts/gmncode_usage.py report --date today - python3 scripts/gmncode_usage.py report --date 2026-03-25 - python3 scripts/gmncode_usage.py report --start 2026-03-01 --end 2026-03-26 - python3 scripts/gmncode_usage.py models --date 2026-03-25 --json - python3 scripts/gmncode_usage.py trend --start 2026-03-01 --end 2026-03-26 --json

工作流

1. 安全加载凭据

不要把邮箱和密码硬编码进临时脚本、回复内容或日志里。

优先使用：

GMNCODE_EMAIL
GMNCODE_PASSWORD

GMNCODE_BASE_URL 已固定写死为 https://gmncode.cn，因为这不是敏感信息，不需要放进环境变量。

如果缺少凭据，就停止执行，并提示用户补充到 ~/.openclaw/.env。

2. 复用内置客户端

脚本已经处理好了：

通过 /api/v1/auth/login 登录
access token 本地缓存
遇到 401 / INVALID_TOKEN 时自动重新登录并重试一次
dashboard 所需的 referer / headers

除非 HTTP 接口失效，否则不要退回浏览器自动化方案。

3. 使用正确接口

使用以下接口：

/api/v1/subscriptions?status=active
/api/v1/usage/dashboard/stats
/api/v1/usage/dashboard/trend
/api/v1/usage/dashboard/models

请求参数统一传：

start_date=YYYY-MM-DD
end_date=YYYY-MM-DD
timezone=Asia/Shanghai

不要用 /api/v1/admin/dashboard/*，普通用户 token 会返回 403 FORBIDDEN。

4. 按指标口径取值

如果用户要的是这组固定指标，按下面口径取：

A. 账户每日使用额度

从 /api/v1/subscriptions?status=active 读取所有活跃订阅：

每日使用额度 = sum(group.daily_limit_usd)
今日已用 = sum(daily_usage_usd)
今日剩余 = 每日使用额度 - 今日已用

B. 今日模型用量

从 /api/v1/usage/dashboard/models 读取指定日期：

模型名：model
token 用量：total_tokens
实际金额：actual_cost

默认把 token 格式化成 x.x M / x.xx B 这种紧凑写法。

输出建议

如果用户只想看固定口径，优先给两块：

账户额度：每日使用额度 / 今日已用 / 今日剩余
今日模型使用：模型名 / token 用量 / 实际金额

如果用户要更完整的汇报，再补：

stats 的汇总数据
trend 的每日趋势
当查询区间为单日时，补 models 的按模型拆分

默认使用紧凑表格或短列表，避免冗长描述。

资源

scripts/

scripts/gmncode_usage.py：安全的 HTTP 客户端与 CLI，负责登录、stats、trend、models 查询。

references/

references/api.md：接口说明、安全约定、凭据存储方式与字段解释。

平台分布

OpenClaw

83.87%

按下载量换算988

安全审计

VirusTotal

通过

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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