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Agent工作流

令牌跟踪器

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程

英文名：token-tracker

⭐ 315 Stars 🍴 25 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分

8.0AI 综合评分

AI工作流令牌跟踪

⬇ 下载源码 ZIP ⚙️ 配置说明 📺 TG 频道

✦ AI Skill Hub 推荐

AI Skill Hub 强烈推荐：令牌跟踪器是一款优质的Agent工作流。AI 综合评分 8.0 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的Agent工作流解决方案，这是一个值得深入了解的选择。

📚 深度解析

令牌跟踪器是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升，基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化（模拟鼠标键盘操作），AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径，能够处理更复杂的非结构化任务。

令牌跟踪器工作流的设计遵循"最小配置，最大复用"原则：核心逻辑已经封装好，用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制，在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行，适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时，建议先在测试环境中运行 3-5 次，验证各个环节的输出结果符合预期，再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分，是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

令牌跟踪器是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排，将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程，实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成，适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars

⭐ 315

开发语言

Python

支持平台

Windows / macOS / Linux

维护状态

轻量级项目，按需更新

开源协议

MIT

AI 综合评分

8.0 分

工具类型

Agent工作流

Forks

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理，如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

📌 核心特色

可视化 Agent 工作流编排，无需编写复杂代码
支持多步骤自动化任务链，实现全流程无人值守
与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
内置错误处理与自动重试机制，保障稳定运行
提供可复用的自动化模板，快速在同类场景部署

🎯 主要使用场景

自动化日常重复性工作，将精力集中于创造性任务
构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成，实际以官方 README 为准。

安装命令

# 方式一：pip 安装（推荐）
pip install token-tracker

# 方式二：虚拟环境安装（推荐生产环境）
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install token-tracker

# 方式三：从源码安装（获取最新功能）
git clone https://github.com/stormzhang/token-tracker
cd token-tracker
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import token_tracker; print('安装成功')"

📋 安装步骤说明

访问 GitHub 仓库获取工作流文件
在对应平台（Dify / Flowise / Make 等）中找到「导入工作流」功能
上传工作流文件
按照提示配置必要的环境变量和 API Key
运行测试确认流程正常后投入使用

以下用法示例由 AI Skill Hub 整理，涵盖最常见的使用场景。

常用命令 / 代码示例

# 命令行使用
token-tracker --help

# 基本用法
token-tracker input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import token_tracker

# 示例
result = token_tracker.process("input")
print(result)

以下配置示例基于典型使用场景生成，具体参数请参照官方文档调整。

配置示例

# token-tracker 配置文件示例（config.yml）
app:
  name: "token-tracker"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
token-tracker --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export TOKEN_TRACKER_API_KEY="your-key"
export TOKEN_TRACKER_OUTPUT_DIR="./output"

📑 README 深度解析真实文档完整度 62/100 查看 GitHub 原文 →

以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理，保留代码块、表格与列表结构。

Token Tracker (tt)

本地 AI Agent Token 消耗追踪/分析工具，支持 Claude Code 和 Codex 。

自定义 StatusLine 状态栏 + CLI Dashboard，实时查看 token 用量、等效成本、限额状态。

English

功能亮点

多 Agent 统一追踪 — Claude Code + Codex 统一读取，多 Agent 按来源分组
状态栏集成 — Claude Code 用官方 StatusLine 接口；Codex 业界首创伪 statusline 方案（hook 注入两行真彩色状态栏，把官方未开放的能力在 Codex 里做了出来）
限额监控 — 实时 5h / 7d 配额百分比 + 重置倒计时
多维成本分析 — 会话 / 日 / 周 / 月多维报表，等效成本统计
定价识别 — litellm 在线定价 + 内置官方价双层兜底，覆盖 Claude / OpenAI / Gemini / Grok 及国产主流（Kimi / GLM / Qwen / 豆包 / DeepSeek / MiniMax / MiMo）；新模型自动套用同系列定价、不静默归零
会话洞察 — 项目、模型、时长、消息数一览
多主题统一配色 — 6 套主题（Catppuccin 全家 + Nord + Dracula），CLI 报表 / CC 状态栏 / Codex 伪 statusline 三者同源，tt theme 一键切换
零配置 — 自动检测已安装的 Agent，直接读取本地数据
隐私安全 — 数据纯本地存储，不采集、不上传

环境要求

Python 3.11+
Rich（自动安装）

安装

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/stormzhang/token-tracker/main/install.sh | bash

脚本自动选最优安装方式（uv / pipx / 私有 venv），绕开 PEP 668、不污染系统 Python。

升级：重跑上面的命令即可（脚本幂等、自动升到最新）。卸载：tt unsetup

使用

tt setup          # 交互配置向导（终端：上下键选语言 / 主题 / 各组件）；非 tty 环境自动全装
tt                # 过去一年 token 热力图 + 顶部三段概览（= tt daily）
tt daily          # 同上（tt 无参即进 daily）
tt status         # 过去 5h 实时面板
tt weekly         # 周报
tt monthly        # 月报
tt sessions       # 最近 20 条会话明细（tt sessions <n> 改条数、--sort 改排序）
tt theme          # 查看 / 切换配色主题（show / list / set / preview）
tt unsetup        # 卸载并恢复安装前的配置
tt --version      # 查看版本（-v / -V 同义）

💡 tt daily 是 GitHub 风格的 token 贡献热力图（深浅绿方格）。在 Claude Code 会话里输入 !tt daily 即可看到彩色热力图 —— 用户主动用 ! 执行的命令，Claude Code 会渲染其 24-bit 真彩色输出。

首次运行向导

第一次跑 tt（或在独立终端跑 tt setup）会进入交互式配置向导，全程上下键选 + 回车确认：

选语言 — 中文 / English（落 ~/.config/token-tracker/config.json）
选配色主题 — 6 套主题上下键选择，每个选项右侧内联色板预览
启用 Codex 伪 statusline — Yes/No（仅检测到 Codex 时）

CI / 非 tty 环境（Docker / 脚本 / curl|bash）自动按默认全装：语言跟随系统设置、主题 mocha、组件全开。装好后想改任何一项，再跑一次 tt setup 即可。

Claude Code（官方接口）

基于 Claude Code 官方自定义 StatusLine 接口，数据完全来自本地 Claude，无任何推测。

Claude Code StatusLine

<details> <summary>四行布局字段详解</summary>

行	字段	说明
1	`[项目](分支 +12 -3)`	项目名（加粗）+ Git 分支（未提交修改标 `*`），括号内附工作区相对 HEAD 的增删行数
1	`Total: 1.2M`	本次会话累计消耗 token（输入+输出+cache，解析 transcript 得出）
1	`Cost: $35.51`	本次会话等效成本（Claude Code 自带，按官方计费，准确）
1	`Code: +208 -8`	本会话 Claude 写 / 删的代码行数（`+` 绿 `-` 红，与 git 变动同配色）
2	`Limit: 5h: ██░ 31% (1h19m)`	5 小时滑动窗口配额（仅订阅模式；括号内重置倒计时）
2	`7d: ██░ 11% (5d8h)`	7 天滑动窗口配额
2	`1.0M Ctx: ██░ 20%`	上下文窗口总大小及已用占比
3	`Tokens: in 392k, out 937, cache 388k`	当前上下文窗口的 token 构成（注意：非会话累计，会随 compact 变化）
3	`Out TPS: 60 tokens/s`	本轮 output token 生成速度（含 thinking；空闲帧保留上次值）
4	`Model: Opus 4.8/xhigh/nofast`	模型名 / reasoning 级别 / 是否 fast 模式
4	`Duration: 1h33m`	当前会话已持续时间
4	`Remote: github`	代码仓库 host（去顶级域）