omc-help

用途

omc-help 是 oh-my-claudecode（OMC）插件的使用指南，用于说明 OMC 的工作方式、魔法关键词、首次配置流程，并提供基于本地记录的用量分析与个性化改进建议。

主要能力

自动行为

使用 OMC 不需要学习任何命令，它会以自动激活的智能行为增强 Claude Code：

给出复杂任务时：并行化并委派给专职智能体
请求规划时：启动规划访谈
需要彻底完成时：持续执行直至验证完成
处理 UI/前端时：启用设计感知
说 "stop" 或 "cancel" 时：智能停止当前操作

魔法关键词（可选快捷方式）

可在请求中自然加入以下词以获得显式控制：

ralph：持久模式，示例 "ralph: fix all the bugs"
ralplan：迭代规划，示例 "ralplan this feature"
ulw：最大并行度，示例 "ulw refactor the API"
plan：规划访谈，示例 "plan the new endpoints"

ralph 模式已自动包含 ultrawork 的并行执行，无需再组合关键词。

停止操作

直接说 "stop"、"cancel" 或 "abort"，系统会根据上下文判断要停止的内容。

首次配置

若尚未配置 OMC，执行：

/oh-my-claudecode:omc-setup

这是唯一需要知道的命令，它会下载配置并完成设置。

2.x 用户

旧命令仍然可用：/ralph、/ultrawork、/omc-plan 等与之前功能完全一致，但如今已不再必需，因为一切都是自动的。

用量分析

分析你的 oh-my-claudecode 使用情况并获取定制化改进建议（此功能取代了原先的 /oh-my-claudecode:learn-about-omc 技能）。

它会：

读取 ~/.omc/state/token-tracking.jsonl 的 token 跟踪数据
读取 .omc/state/session-history.json 的会话历史
分析智能体使用模式
识别未被充分利用的功能
推荐配置变更

使用方式

第一步：收集数据

# Check for token tracking data
TOKEN_FILE="$HOME/.omc/state/token-tracking.jsonl"
SESSION_FILE=".omc/state/session-history.json"
CONFIG_FILE="$HOME/.claude/.omc-config.json"

echo "Analyzing OMC Usage..."
echo ""

# Check what data is available
HAS_TOKENS=false
HAS_SESSIONS=false
HAS_CONFIG=false

if [[ -f "$TOKEN_FILE" ]]; then
  HAS_TOKENS=true
  TOKEN_COUNT=$(wc -l < "$TOKEN_FILE")
  echo "Token records found: $TOKEN_COUNT"
fi

if [[ -f "$SESSION_FILE" ]]; then
  HAS_SESSIONS=true
  SESSION_COUNT=$(cat "$SESSION_FILE" | jq '.sessions | length' 2>/dev/null || echo "0")
  echo "Sessions found: $SESSION_COUNT"
fi

if [[ -f "$CONFIG_FILE" ]]; then
  HAS_CONFIG=true
  DEFAULT_MODE=$(cat "$CONFIG_FILE" | jq -r '.defaultExecutionMode // "not set"')
  echo "Default execution mode: $DEFAULT_MODE"
fi

第二步：分析智能体使用（若存在 token 数据）

if [[ "$HAS_TOKENS" == "true" ]]; then
  echo ""
  echo "TOP AGENTS BY USAGE:"
  cat "$TOKEN_FILE" | jq -r '.agentName // "main"' | sort | uniq -c | sort -rn | head -10

  echo ""
  echo "MODEL DISTRIBUTION:"
  cat "$TOKEN_FILE" | jq -r '.modelName' | sort | uniq -c | sort -rn
fi

第三步：生成建议

根据发现的模式输出建议，例如：

若 Opus 使用率高（>40%）且未使用 Sonnet："Consider using Sonnet for routine tasks to save tokens"
若未使用 pipeline："Try /pipeline for code review workflows"
若未使用 security-reviewer："Use security-reviewer after auth/API changes"
若未设置 defaultExecutionMode："Set defaultExecutionMode in /omc-setup for consistent behavior"

第四步：输出报告

报告包含：token 汇总（总量、按模型）、最常使用的智能体、未被充分利用的功能、个性化建议。

示例输出：

📊 Your OMC Usage Analysis

TOKEN SUMMARY:
- Total records: 1,234
- By Model: opus 45%, sonnet 40%, haiku 15%

TOP AGENTS:
1. executor (234 uses)
2. architect (89 uses)
3. explore (67 uses)

UNDERUTILIZED FEATURES:
- sonnet: 0 uses (could save ~30% on routine tasks)
- pipeline: 0 uses (great for review workflows)

RECOMMENDATIONS:
1. Set defaultExecutionMode: "sonnet" to save tokens
2. Try /pipeline review for PR reviews
3. Use explore agent before architect to save context

优雅降级

若未找到数据：

📊 Limited Usage Data Available

No token tracking found. To enable tracking:
1. Ensure ~/.omc/state/ directory exists
2. Run any OMC command to start tracking

Tip: Run /omc-setup to configure OMC properly.

适用场景

首次使用 OMC，需要了解其自动行为与魔法关键词
完成 OMC 首次配置
2.x 老用户确认旧命令的兼容情况
希望基于本地 token 与会话记录分析自身使用模式并获取改进建议

限制

用量分析依赖本地文件 ~/.omc/state/token-tracking.jsonl、.omc/state/session-history.json 与 ~/.claude/.omc-config.json；文件缺失时只能输出有限的降级提示
具体支持的模型名称、默认配置项取值等细节以实际配置与文档为准，资料未完整给出

技能介绍

用途