workbuddy 提供三种硬件监控方式：内置网页看板（http://127.0.0.1:8080/hardware）、微信快照与告警（/power snapshot 指令及阈值自动响应）、json api 轮询（http://[ip]:8081/json/status），分别适用于实时观测、远程告警和自动化集成。
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当你远程操作 WorkBuddy 运行大模型任务（如 DeepSeek-V3.2 或 GLM-5.0 推理）时，若无法实时掌握 GPU 占用率、CPU 温度或内存带宽等关键指标，就可能在任务中途遭遇过热降频、显存溢出或电源适配器持续超载——这些异常往往不报错，只悄悄拖慢推理速度甚至静默中断。
打开内置硬件看板实时观测
这是最轻量、无需配置的监控方式，所有数据来自操作系统内核级采样，不依赖网络或第三方服务。
1、确认 WorkBuddy 桌面客户端已启动，且托盘图标为蓝色脉动状态（表示正运行大模型任务）。
2、在电脑浏览器中直接访问：http://127.0.0.1:8080/hardware，页面加载后应显示“GPU功耗(W)”“CPU温度”“内存带宽(MB/s)”三栏实时数值。
3、手机端连同一局域网后，在浏览器输入 http://[电脑局域网IP]:8080/hardware（例如 http://192.168.1.102:8080/hardware），即可同步查看。⚠️注意：必须先在电脑命令提示符执行 ipconfig（Windows）或 ifconfig（macOS）获取准确 IPv4 地址，填错会导致 404。
4、页面每5秒自动刷新一次，其中“gpu_power_w”字段若持续高于 130W、“cpu_temp_c”超过 85℃，即需手动暂停任务降温。
微信触发快照并接收结构化告警
适合远程启动长时推理后离开电脑的场景，靠 Claw 协议把硬件快照主动推到手机微信，不依赖你主动刷新。
方法一：即时快照
1、在 WorkBuddy 桌面端点击右上角个人中心 →「Claw 设置」→ 开启「硬件指标同步」开关。
2、确保已勾选「GPU功耗超120W时告警」与「CPU温度超85℃时暂停任务」两项自动响应策略。
3、在绑定的微信对话窗口中发送指令：/power snapshot，3秒内即收到含时间戳的卡片消息，字段包括 "gpu_power_w":138.6、"throttle_reason":"thermal" 等。
统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
方法二：被动告警
一旦触发预设阈值（如 GPU 功耗突升至 142W），WorkBuddy 会自动降低 batch_size 并向微信推送调整日志，【此过程不可逆，原始 batch_size 参数将永久覆盖】。
调用 JSON API 轮询状态数据
如果你正在开发自动化脚本或集成到自有监控平台，这个端口提供机器可读的原始状态字段，比网页更易解析。
第一步：确认本地服务就绪
1、检查电脑防火墙是否放行 TCP 8081 端口；若未放行，Windows 需在“高级安全 Windows 防火墙”中新建入站规则，macOS 需在“系统设置→隐私与安全性→完全磁盘访问”中授予 WorkBuddy 权限。
第二步：获取实时状态
2、在手机或另一台电脑浏览器中访问：http://[电脑局域网IP]:8081/json/status（同样需先查准 IP）。
3、返回 JSON 中的 "active_tasks" 字段为 0 表示无运行中模型；"gpu_memory_used_mb" 若接近 "gpu_memory_total_mb" 的 95%，说明显存即将溢出。
第三步：设置定时轮询
4、使用手机端支持定时刷新的网页工具（如 iOS Shortcuts 自建 HTTP 请求流程），设置每 10 秒自动请求该地址并高亮显示 "gpu_power_w" 数值变化趋势。
