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Chat Vitals - 通过实时洞察监控聊天对话健康状态。追踪对话质量指标：首次成功率、承诺兑现率、令牌使用率...

QQ 聊天维生v1.1.0. 监控您的AI对话健康如医生检查生命迹象.

功能概述

QQ 聊天维生v1.1.0. 监控您的AI对话健康如医生检查生命迹象.是一项面向实际任务的技能，主要用于Auto-collection + Real-time bracketle + 行动洞察.；QQv1.1.0；

核心要点

🚀 自动收集(Auto-collection)中有什么新情况(Auto-collection).。
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。

使用与执行

从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。

📊 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

命令	说明
`vitals start [model]`	启动自动监控会话
`vitals dashboard`	启动实时仪表盘
`vitals status`	显示当前会话状态
`vitals summary`	快速会话摘要
`vitals complete`	标记会话为已完成
`vitals report`	生成详细报告

🎯 核心指标

指标	说明	健康	警告	危险
首试成功率	无需返工的任务占比	≥70%	50–70%	<50%
返工次数	每项任务的修正次数	0	1–2	>2
承诺兑现率	已交付承诺的占比	≥80%	60–80%	<60%
计划膨胀率	实际轮次 / 承诺轮次	≤1.3x	1.3–2.0x	>2.0x
Token 效率	每 Token 产生的价值	≥0.15	0.08–0.15	<0.08

🏥 健康状态

分数	状态	图标	颜色
85–100	优秀	🟢	绿色
70–84	良好	🟡	黄色
50–69	警告	🟠	橙色
<50	严重	🔴	红色

📊 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")