📊 Chat Vitals v1.1.0

像医生监测生命体征一样，监控你的 AI 对话健康状况。 自动采集 + 实时仪表盘 + 可落地的洞察。

✨ v1.1.0 新增特性

🚀 自动采集（零摩擦）

此前：每一轮对话均需手动追踪
现在：一条命令，自动完成全部追踪

vitals start claude-sonnet-4.6
# 所有对话将被自动追踪！

🖥️ 实时仪表盘

终端内实时 UI，支持健康状态监控：

vitals dashboard

显示内容包括：

• ⚡ 实时健康分（0–100），带颜色标识
• 📊 实时指标刷新
• 🚨 问题即时告警
• 📈 Token 使用量追踪

🚀 快速上手

# 1. 启动监控（仅需一条命令！）
vitals start claude-sonnet-4.6

# 2. 查看实时仪表盘（在另一个终端中运行）
vitals dashboard

# 3. 随时检查当前会话状态
vitals status

# 4. 完成后生成报告
vitals report

📋 全部命令

🎯 核心指标

🏥 健康状态

📊 示例输出

📊 Chat Vitals 仪表盘
──────────────────────────────────────────────────

会话 ID：a1b2c3d4
模型：   claude-sonnet-4.6
启动时间：2026-04-08T11:34:27

健康分：
🟢 85/100 — 优秀
[██████████████████████████████] 85%

关键指标：
──────────────────────────────────────────────────
  ✅ 首试成功率：85%
  ✅ 返工次数：0
  ⚠️  承诺兑现率：75%
  ✅ 计划膨胀率：1.1x
  ✅ Token 效率：0.22

会话统计：
  💬 总轮次：3
  🔢 总 Token 数：1,030
  📊 平均每轮 Token 数：343

⚙️ 配置

编辑 ~/.openclaw/skills/chat-vitals/config.json：

{
  "monitor": {
    "token_thresholds": {
      "report_daily": 50000
    },
    "health_thresholds": {
      "first_try_success_rate": {
        "excellent": 85,
        "good": 70,
        "warning": 50
      }
    }
  },
  "patterns": {
    "correction_keywords": ["不对", "错了", "重新"],
    "promise_patterns": ["接下来我会", "首先让我"]
  }
}

📁 项目结构

chat-vitals/
├── vitals                  # ⭐ 简洁的 CLI 入口
├── SKILL.md
├── README.md
├── config.json
├── scripts/
│   ├── collector.py        # 核心数据采集逻辑
│   ├── analyzer.py         # 指标分析
│   ├── reporter.py         # 报告生成
│   ├── auto_collector.py   # ⭐ 自动采集模块
│   └── dashboard.py        # ⭐ 实时仪表盘
└── tests/
    └── test_vitals.py      # 测试套件

🧪 测试

cd ~/.openclaw/skills/chat-vitals
./tests/run_tests.sh

# 测试新功能
vitals start test-model
vitals status
vitals dashboard  # 在真实终端中运行

🔌 高级用法

传统手动模式

python3 scripts/collector.py create ...
python3 scripts/collector.py record ...
python3 scripts/collector.py complete ...

程序化调用

from llmchat_vitals.scripts import auto_collector

# 启动监控
auto_collector.auto_start_session("gpt-4")

# 记录单轮对话
auto_collector.auto_record_turn(user_input, model_output)

# 获取实时摘要
summary = auto_collector.get_session_summary()
print(f"健康分：{summary['health_score']}/100")

🛣️ 路线图

• 自动采集（v1.1.0）
• 实时仪表盘（v1.1.0）
• 简化 CLI（v1.1.0）
• Webhook 集成（飞书 / Slack）
• 意图偏移检测
• Web 版仪表盘
• 多模型对比
• Prompt 优化建议

🤝 贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

📄 许可证

MIT License