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Agent Skill · 研究检索

openclaw-model-usage(OpenClaw model 使用)

openclaw-model-usage 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

openclaw-model-usage 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 22,653。

总安装 4,493周安装 193GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,575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
1.2.1

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:openclaw-model-usage(OpenClaw model 使用)
来源仓库:https://github.com/ranasalalali/openclaw-model-usage
安装命令:
openclaw skills install openclaw-model-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 openclaw-model-usage

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。

openclaw-model-usage 直接从会话日志分析本地模型使用情况与代币消耗。适合在 OpenClaw 中查询当前模型、明细统计与总 token 数。通过 clawhub 安装,使用 openclaw skills install 命令,解析 JSONL 日志文件。

安装前应确保日志路径可访问,并注意隐私数据脱敏处理。支持按时间维度拆分统计,便于成本核算与性能调优。

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 openclaw-model-usage;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

openclaw-model-usage 怎么安装?

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

openclaw-model-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。

openclaw-model-usage 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

openclaw-model-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。

openclaw-model-usage 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,493 次,近一周安装 193 次,下载 1,575 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。

openclaw-model-usage 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 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
openclaw-model-usage

OpenClaw model 使用 · 本页

4,493—只读MIT-0通过

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-model-usage
description
Inspect local OpenClaw model usage directly from session logs. Use when asked for the current model, recent model usage, usage breakdown by model, token totals, cost summaries, per-agent usage, or daily model usage summaries.

OpenClaw Model Usage

Use this skill to inspect local OpenClaw model usage directly from session JSONL files.

When to use

Use this skill when the user asks for:

  • the current / most recent model in use
  • recent model usage
  • usage summaries by provider/model
  • token totals by model
  • cost summaries by model when available
  • per-agent or per-session usage
  • session/subagent rollups
  • daily model usage summaries
  • a compact summary plus an optional HTML dashboard

What it does

This skill provides a local-first replacement for external model-usage workflows.

It reads OpenClaw session logs directly and does not depend on CodexBar.

Preferred usage

Start with a short human-readable summary:

python {baseDir}/scripts/model_usage.py
python {baseDir}/scripts/model_usage.py overview
python {baseDir}/scripts/model_usage.py top-agents
python {baseDir}/scripts/model_usage.py top-sessions

Generate the HTML dashboard from real local logs when the user wants a richer artifact:

python {baseDir}/scripts/model_usage.py dashboard --root ~/.openclaw/agents --out dist/dashboard.html --title "OpenClaw Usage Dashboard"

Recommended response pattern:

  • return a short human-readable summary first
  • optionally generate and attach the HTML dashboard for richer inspection on phone/desktop

JSON output

python {baseDir}/scripts/model_usage.py overview --json --pretty
python {baseDir}/scripts/model_usage.py sessions --json --pretty
python {baseDir}/scripts/model_usage.py subagents --json --pretty
python {baseDir}/scripts/model_usage.py rows --limit 20 --json --pretty

Inputs

Default real source:

~/.openclaw/agents

Important:

  • use the real local OpenClaw log root for user-facing summaries and dashboards
  • do not use tests/fixtures_root unless you are intentionally running development tests
  • fixture roots generate sample/test output, not the user's real usage report

References

If you need field-level sourcing details, read:

  • references/discovery.md

平台分布

OpenClaw

96.12%
按下载量换算1,514

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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