Token Reporter — 毎日の Token 消耗 + 産出上報

機能概要

毎日、本機の OpenClaw インスタンスの Token 消耗と Agent の作業産出を自動的に統計し、フォーマット化して飛書多次元テーブルに書き込みます。

インスタンス対応関係

実行フロー

Step 1: JSONL ログのスキャン

~/.openclaw/agents/*/sessions/*.jsonl 中の当日の増分データをスキャンします。

各 assistant メッセージは usage オブジェクトを保持します。

{
  "usage": {
    "input": 27813,
    "output": 246,
    "cacheRead": 6720,
    "cacheWrite": 0,
    "totalTokens": 34779,
    "cost": {
      "input": 0, "output": 0,
      "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0,
      "total": 0
    }
  }
}

Step 2: Agent + Model で集計

重点的に追跡する 4 つのモデル（その他のモデルは「その他」に分類）：

Step 3: Token 明細のフォーマット化

opus4.6: input 320K / output 18K / cache 82% / $4.2
glm-5: input 1.2M / output 85K / cache 78% / $0.3
minimax-M2.5: input 200K / output 12K / cache 0% / $0.1
gemini: — (当日未使用)

cache% = cacheRead / (input + cacheRead + cacheWrite) × 100

Step 4: 産出の収集

各 agent の当日の作業概要をまとめます。形式：

code: KGKB工厂30/30完成, 5平台发布脚本 | content: 小红书×2, 选题推荐 | ops: cron改造, 服务器巡检

産出の収集方法：

1. 当日の memory ファイル ~/clawd/memory/$(date +%Y-%m-%d).md を読み込む
2. ## Agent名 セクションまたはキーワードマッチングを解析する
3. memory ファイルがない場合は、JSONL の最後の user/assistant メッセージの概要から推測する

Step 5: 飛書多次元テーブルへの書き込み

lark-mcp ツールを使用して Bitable に書き込みます。

飛書 API

• 参考 skill: ~/clawd/skills/feishu-automation/SKILL.md
• ツールプレフィックス: mcp__lark-mcp_*
• レコードの新規作成: mcp__lark-mcp_createRecord
• レコードの検索: mcp__lark-mcp_listRecords

スクリプトの使い方

# 当日の Token を統計（データを見るだけで、上報しない）
python scripts/report.py --scan-only

# 統計 + 飛書への上報
python scripts/report.py --report

# 日付の指定
python scripts/report.py --date 2026-03-17 --scan-only

# 指定のコンフィグを使用
python scripts/report.py --config /path/to/config.json --report

Cron 設定の推奨

{
  "name": "📊 毎日 Token 報告 + 飛書上報",
  "schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 23 * * *", "tz": "Asia/Shanghai" },
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "毎日の Token 報告タスクを実行：\n1. python3 ~/clawd/skills/token-reporter/scripts/report.py --scan-only を実行\n2. 出力を確認し、データが妥当であることを確認\n3. python3 ~/clawd/skills/token-reporter/scripts/report.py --report を実行\n4. 飛書への書き込みが成功したことを確認後、message(action=send, channel=telegram, target=-1003890797239) で簡単に報告\n5. 失敗した場合は、エラーの原因を報告"
  }
}

設定

インストール時に config.example.json → config.json をコピーして記入：

{
  "person": "Daniel",
  "instance": "aa",
  "lark_app_id": "cli_a83467f9ecba5013",
  "bitable_app_token": "your_bitable_token",
  "bitable_table_id": "your_table_id"
}

ファイル構造

token-reporter/
├── SKILL.md
├── config.example.json    # 設定テンプレート（インストール時に config.json にコピー）
├── scripts/
│   └── report.py          # コア統計スクリプト
└── references/
    └── jsonl-structure.md # JSONL データ構造の参考

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