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Agent Skill · 效率

lobster-cost-monitor(龙虾成本监控)

lobster-cost-monitor 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。

lobster-cost-monitor 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,195。

总安装 3,182周安装 130GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,030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
1.0.0

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:lobster-cost-monitor(龙虾成本监控)
来源仓库:https://github.com/zhanqirong/lobster-cost-monitor
安装命令:
openclaw skills install lobster-cost-monitor
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 lobster-cost-monitor

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

OpenClaw Cost Guardian - 智能成本监控与优化助手。实时监控Token消耗、智能切换模型、成本预警预警、使用优化建议。帮助用户将OpenClaw使用成本降低30-70%,解决"月薪两万养不起龙虾"的痛点。关键词:成本控制、token监控、模型优化、省钱

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 lobster-cost-monitor;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

lobster-cost-monitor 怎么安装?

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

lobster-cost-monitor 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。

lobster-cost-monitor 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

lobster-cost-monitor 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。

lobster-cost-monitor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,182 次,近一周安装 130 次,下载 1,030 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。

lobster-cost-monitor 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

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
lobster-cost-monitor

龙虾成本监控 · 本页

3,182—权限未标注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
openclaw-cost-guardian
description
>
tags

OpenClaw Cost Guardian 💰

把你的龙虾从"吞金兽"变成"省钱助手"


为什么需要这个技能?

用户痛点:

  • 💸 一天3000万token,单日成本近100元
  • 😰 "月薪两万,养不起一只龙虾"
  • 🤔 不知道哪个任务用哪个模型最省钱
  • ⚠️ 成本不可控,突然收到天价账单

解决方案:

  • ✅ 实时监控Token消耗
  • ✅ 智能推荐最佳模型
  • ✅ 成本预警(即将超标)
  • ✅ 使用优化建议

触发短语

以下任一短语都会激活此技能:

  • "监控成本"
  • "查看token消耗"
  • "帮我省钱"
  • "降低成本"
  • "这个任务用什么模型最省"
  • "成本预警"
  • "优化配置"

核心功能

功能1:实时成本监控

监控当前会话和今日的Token消耗:

当前会话:125,430 tokens
今日消耗:2,847,210 tokens
预估成本:¥28.47

功能2:智能模型推荐

根据任务类型推荐最佳模型:

任务类型推荐模型原因
简单对话GPT-5.4-nano便宜够用
文档处理GPT-5.4-mini速度快成本适中
复杂推理GPT-5.4质量优先
中文任务MiniMax M2.7中文优
编程任务Claude 4.6代码准确

功能3:成本预警

设置预算阈值,接近时自动提醒:

⚠️ 成本预警
今日已用:85%
预估总额:¥95
建议:切换到GPT-5.4-nano节省40%成本

功能4:使用优化建议

分析使用模式,提供省钱建议:

💡 优化建议
1. 简单对话用nano模型:可省60%
2. 批量任务用mini模型:可省40%
3. 启用本地模型(可选):完全免费

工作流程

步骤1:读取配置

检查当前OpenClaw配置:

  • 默认模型
  • 当前Token消耗
  • 模型列表及价格

步骤2:分析任务

识别当前任务类型:

  • 简单对话(问答、闲聊)
  • 文档处理(PDF、Word)
  • 代码生成/调试
  • 复杂推理
  • 浏览器操作

步骤3:推荐模型

基于任务复杂度推荐:

任务:文档摘要
复杂度:中等
推荐:GPT-5.4-mini
原因:速度+成本平衡
节省:约40% vs GPT-5.4

步骤4:监控消耗

实时追踪Token使用:

  • 按模型分类统计
  • 按任务类型分类
  • 按时间段统计

步骤5:预警通知

达到阈值时提醒:

🔴 成本警告
当前:¥85(85%预算)
阈值:¥100
建议:暂停非关键任务

模型价格参考

模型每100万token适用场景
GPT-5.4-nano¥2简单对话
GPT-5.4-mini¥5文档处理
GPT-5.4¥15复杂推理
Claude 4.6¥18代码、专业任务
MiniMax M2.7¥8中文任务

输出格式

成本报告模板

## 📊 OpenClaw成本报告

### 今日消耗
- Token总数:2,847,210
- 预估成本:¥28.47
- 预算使用:85%(¥100)

### 按模型分布
- GPT-5.4:1,200,000(42%)- ¥18.00
- GPT-5.4-mini:850,000(30%)- ¥4.25
- GPT-5.4-nano:797,210(28%)- ¥1.59

### 按任务分布
- 简单对话:40%
- 文档处理:35%
- 浏览器操作:20%
- 代码生成:5%

### 💡 优化建议
1. 简单对话改用nano:可省¥3.6
2. 文档处理改用mini:已优化 ✓
3. 启用批处理:可省20%

预计节省:¥3.6/天 = ¥108/月

优化技巧

技巧1:任务分类

简单任务 → nano模型
→ 问答、闲聊、简单查询

中等任务 → mini模型  
→ 文档摘要、邮件处理、数据整理

复杂任务 → 全力模型
→ 代码生成、复杂推理、多步骤任务

技巧2:模型切换

对话开始:用nano
发现复杂:升级到mini
需要推理:升级到full

技巧3:本地模型

轻量任务:本地Ollama(免费)
质量任务:云端付费(高质量)

配置建议

理想配置(日均<¥10)

默认模型: GPT-5.4-mini
简单对话: GPT-5.4-nano
复杂任务: GPT-5.4
每日预算: ¥10
预警阈值: 80%

经济配置(日均<¥5)

默认模型: GPT-5.4-nano
简单对话: GPT-5.4-nano
复杂任务: GPT-5.4-mini
每日预算: ¥5
预警阈值: 70%

使用示例

示例1:查看成本

用户:"监控成本"

回复:

📊 当前成本状态

今日已用:2,847,210 tokens
预估花费:¥28.47
预算进度:85%(¥100/天)

⚠️ 接近预算,建议:
- 简单任务用nano模型
- 非紧急任务暂停

示例2:模型推荐

用户:"写文档用什么模型最省"

回复:

任务:文档写作
复杂度:中等

推荐:GPT-5.4-mini
理由:速度+成本平衡
成本:¥5/百万token

对比:
- nano:质量不够
- full:成本贵3倍

节省:比full省66%

示例3:优化建议

用户:"帮我省钱"

回复:

💡 成本优化建议

基于最近3天使用分析:

1. 简单对话改用nano
   - 占比:40%
   - 可省:¥12/天

2. 批量操作用mini
   - 文档处理用mini
   - 可省:¥5/天

3. 启用预算控制
   - 设置每日预算
   - 自动预警

预计每月节省:¥510

需要我帮你配置吗?

最佳实践

  1. 设置预算:每日或每月预算上限
  2. 模型分级:简单nano、中等mini、复杂full
  3. 定期检查:每周查看成本报告
  4. 批量任务:用mini模型处理批量操作
  5. 本地优先:能用本地就用本地

紧急处理

成本失控时

🔴 紧急处理

1. 切换到nano模型
2. 停止非关键任务
3. 检查是否有死循环
4. 暂停自动任务

执行中...

为什么这个技能会火?

  1. 刚需:每个OpenClaw用户都怕烧钱
  2. 高频:每天都在监控成本
  3. 直接收益:直接省钱30-70%
  4. 零门槛:自动监控,无需配置
  5. 口碑传播:"我用这个省了500元"

预期下载量

  • 首月:1,000+
  • 半年:10,000+
  • 一年:50,000+

收入预估:¥200-800/月


快速开始

激活后自动运行:

  1. 自动监控每次对话
  2. 自动推荐最佳模型
  3. 成本达到80%自动预警
  4. 每日发送成本报告

OpenClaw Cost Guardian,让你的龙虾不再吃钱! 🦞💰

平台分布

OpenClaw

89.97%
按下载量换算927

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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