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Skill 广场melech-cost

melech-cost

编程与开发

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更新于 10-15 08:26

技能介绍

Melech Cost 用于回答“这个仓库花了我多少钱，哪个任务烧掉了预算？”它从本地智能体历史中读取数据，由一个脚本完成全部工作，智能体只负责运行脚本并转述结果。

用途 统计当前仓库每个 worktree 的编码智能体会话成本，覆盖 Cursor、Claude Code 和 Codex，以交接风格卡片展示美元金额与 token 数量。

主要能力 支持多种调用方式：

  • /melech-cost：当前仓库每个 worktree，最多 8 张卡片
  • /melech-cost last 10：所有 worktree 中最近 10 个会话
  • /melech-cost <worktree>：单个 worktree 的前 10 个会话
  • /melech-cost since 2026-09-01：仅统计某日期之后活跃的会话

卡片包含 worktree 名称、估算成本、时间、会话与子智能体数量、使用的智能体与主要模型、读取/写入 token 量，以及按会话排列的明细表（时间、成本、读写 token、模型、智能体、会话 ID、主题）。标记为 (removed) 的 worktree 表示磁盘上已不存在但仍有历史记录。子智能体花费会归入生成它的会话。

使用方式 设置 COST_SCRIPT 指向与本文件同级的 scripts/cost.py（需要 Python 3.9+），然后运行：

  • python3 "$COST_SCRIPT" --cwd "$PWD"：默认视图
  • python3 "$COST_SCRIPT" --cwd "$PWD" --latest 10：所有 worktree 中最近 10 个会话
  • python3 "$COST_SCRIPT" --cwd "$PWD" --worktree feature-a：聚焦单个 worktree
  • python3 "$COST_SCRIPT" --cwd "$PWD" --since 2026-09-01：按日期筛选
  • python3 "$COST_SCRIPT" --cwd "$PWD" --cards 20：显示更多卡片

脚本输出已是 Markdown 格式，包含仓库标题、每个 worktree 一张卡片和脚注，应原样转述，不要重新计算、重新取整、重新排序或添加脚本未打印的数字。最后给出 Full report: 路径，方便用户打开所有 worktree；除非被要求，不要读取完整报告。

工作原理 范围：仅当前仓库，覆盖所有 worktree。git worktree list 给出主检出和所有活跃 worktree，无论它们位于 Superset、Cursor、Codex、Claude Code 还是普通同级文件夹。一个只存放本仓库 worktree、不含其他仓库检出的文件夹也会被计入，因此该文件夹中已删除 worktree 的历史也会包含。主检出的父文件夹（例如 ~/code）不计入，以避免混入同级仓库。

数据来源与准确性：

  • Claude Code：~/.claude/projects/**/*.jsonl，精确，按消息记录（输入、缓存写入、缓存读取、输出）
  • Codex：~/.codex/sessions/、archived_sessions/，精确，取每个会话最后一次 token_count 总计
  • Cursor CLI：~/.cursor/chats/*/<id>/store.db，估算，重放存储的有序对话
  • Cursor IDE：state.vscdb + ~/.cursor/projects/*/agent-transcripts，估算，重放并对照 Cursor 自身的上下文计数器校准

定价：token 数乘以 references/prices.json 中各模型的标价（按日期、每 100 万 token，来源为 Cursor、Anthropic 和 OpenAI 的定价页面）。第一条匹配规则生效。未知模型（如 Auto）使用回退费率，脚注会说明其影响程度。结果为 API 标价价值；在订阅制下，部分由包含用量覆盖。

Cursor 重放：Cursor 本地不存储计费计数器，因此每个会话逐次调用重放：每次模型调用按缓存费率重新读取先前提示；新上下文（自上次调用以来的用户消息和工具结果）按缓存写入或输入费率计费；模型回复按输出费率计费；当上下文超过模型限制时，摘要会重置它。IDE 存储会丢弃文件读取和搜索结果，因此重放会将每个会话缩放到匹配 Cursor 自身的“已用上下文 token”分解；没有该分解的会话使用本次运行会话的中位数，样本太少时使用 2.4 倍。Cursor 数字应视为约 ±30–40%。隐藏的推理 token 和空闲间隔后的缓存未命中不可见，因此真实数字会更高。

运行成本 脚本是纯本地 Python：不消耗模型 token，不联网。根据历史大小约需 10–40 秒。唯一花费是围绕它的智能体回合：约三次模型调用，新增约 3k token（本技能、命令和打印的卡片）加约 1k 输出 token，再加上重新读取聊天已有内容。

运行位置与成本参考：

  • 在已有聊天中（约 50k 上下文）：Opus 5.5 / GPT-5.6 Sol 约 $0.05–0.10；Composer 2.5 约 $0.03
  • 作为新聊天第一条消息：Opus 5.5 / GPT-5.6 Sol 约 $0.25（将智能体自身约 40k 系统提示写入缓存）；Composer 2.5 约 $0.05 更多 --cards 意味着更多输出 token：在前沿模型上每多 3 张卡片约 +$0.01。

限制

  • 只读。Cursor CLI 存储会复制到临时目录以绕过 SQLite 锁，读取后删除。唯一写入的文件是系统临时目录中的完整报告（或 --report PATH）。
  • 历史是私密的。未经明确指示，绝不上传、发布或粘贴到其他地方。
  • 价格会过时。当提供商更改定价时，应更新 prices.json 及其 as_of 日期，而不是手动调整打印的数字。
  • 没有受支持本地存储的智能体（例如仅 SQLite 或加密历史）不会被统计。如果用户期望统计它们，应说明这一点。