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Category: Data & AnalyticsNo API key required

WorkBuddy用量复盘

This skill should be used when the user wants to review their WorkBuddy/CodeBuddy credit or token consumption, retrospect how clear and efficient their prompts/task descriptions were, see each request's actual prompt content with optimization suggestions, and reduce wasted credits. It also generates a customer-facing cost/ROI estimation template for enterprise sales (KA 售前). Trigger phrases include "复盘用量", "积分消耗分析", "提示词优化", "省积分/Token", "用量报告", "客户成本测算", "导出客户测算模板", "售前成本测算", or any request to audit recent AI usage for efficiency or build a client ROI model.

personAuthor: user_9d40df11hubcommunity
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WorkBuddy 用量复盘 · 提示词优化

Overview

This skill turns the user's real WorkBuddy/CodeBuddy consumption data into a prompt-quality retrospective report. It fetches real usage records via the official usage API (POST /billing/meter/get-user-request-usage), reconstructs each request's actual prompt, flags vague/iterative/regenerated/non-reusable patterns, and estimates how many credits could be saved by writing clearer prompts. The goal is not just "how much did I spend" but "how to spend smarter next time".

免登录能力（2026-09 新增）：本 Skill 支持三种取数方式——① Cookie 复用（单次扫码，推荐）：在带浏览器自动化的环境（桌面版 WorkBuddy/CodeBuddy）首次微信扫码一次，之后自动复用、免登录；② 个人令牌（PAT）：自备令牌、彻底免浏览器，但仅标准版及以上账号可用（个人版在「个人中心 → API 管理」会被锁定）；③ 手动提供会话 Cookie 值（一次性兜底）：用户从浏览器开发者工具复制 session 值一次，存本地后自动复用。三种方式都直连后端接口拿结构化 JSON，比爬网页表格更稳更快。

标准流程（四步）：① 授权/安装浏览器自动化（Step -1，强制前置）→ ② 登录授权（Step 1A 扫码 / Step 1B 令牌）→ ③ 数据拉取（fetch_usage.py）→ ④ 测评分析（analyze_usage.py / client_cost_template.py）。其他用户首次使用必须先把 Step -1 走通，否则取数无法启动。

更新说明（Changelog）

  • v2.0.3（本次更新）
    • Top 15 高消耗任务表新增「建议提示词内容」列：对照每条原提示词，按命中模式（含糊指令 / 多轮小步 / 生成返工 / 未用资料库）自动给出可落地的优化写法 + 简短理由。
    • 表格改为固定列宽布局：4 个窄列定宽（时间 / 消耗 / 模型 / 判定），两条长文本列（输入提示词、建议提示词）均分剩余宽度，长链接/长句自动换行；移动端自适应，解决短列留白、长列挤压、判定标签重叠问题。
    • 上述优化已固化进 analyze_usage.py 生成器，他人运行即出当前工整效果，无需手动改样式。
    • 打包已清除个人数据（.auth/、.gitignore、__pycache__），发布为纯净版。
  • v2.0.2：强制浏览器授权前置（Step -1），修复个人版/Web 端点用户无浏览器自动化插件卡死。
  • v2.0.1：环境探测，区分桌面端/个人版能力。
  • v2.0.0：免登录双模式（Cookie 复用 / 个人令牌）。

When To Use

Use this skill when the user:

  • Asks to review WorkBuddy credit/token usage ("复盘一下我最近用了多少积分").
  • Wants to know whether their prompts were clear and efficient ("我的提示词是不是写得不好/太浪费").
  • Wants each task's input prompt shown with concrete optimization hints.
  • Is preparing a personal efficiency report or a customer-facing cost demo (e.g., for a KA enterprise client).

Prerequisites & Boundaries

  • 取数方式（见 Step 0，先判断环境再选）：优先 Cookie 复用（桌面端单次扫码）；无浏览器自动化且为个人版时，PAT 不可用，应直接引导用户改用桌面端运行或升级，不要把他推到被锁的「API 管理」页面。
  • Privacy. Usage records are personal account data. Do not exfiltrate, paste publicly, or use for anything beyond the user's own retrospective. Mention this in the report.
  • Quota source. The "套餐基础积分" (e.g. 500) is often untouched; real consumption may be drawn from reward/grant pools. After upgrading to a paid plan, currently "free" light requests may start billing — state this caveat.
  • Token 模式说明：个人令牌(PAT)来自「个人中心 → API 管理」。部分账号/接口可能不支持令牌鉴权此用量接口；若令牌返回 401，请自动回退到 Cookie 模式并提示用户。

Workflow

Step -1 — 授权 / 安装浏览器自动化（强制前置，最先做）

本 Skill 的取数（扫码登录、数据拉取）依赖本机的浏览器自动化能力（agent-browser）。其他用户首次使用时，其电脑上通常还没有这个能力——必须先授权/安装，否则后续所有步骤都跑不起来。这一步只需做一次。

第一步：检测 agent-browser 是否可用

command -v agent-browser
  • 存在 → 直接进入 Step 0。
  • 不存在 → 引导用户先授权/安装浏览器自动化，再继续。

第二步：引导用户授权/安装（简短易懂的话术）

这个 Skill 要拉你的用量数据，得先授权它调用你电脑上的浏览器——用来扫码登录、读取用量页。这一步只需做一次。

请在 WorkBuddy 里开启浏览器自动化能力：

  • 桌面端：通常已在「设置 / 连接器」内置，开启「浏览器(Browser)」即可；若没有，从技能市场安装 browser-skill（命令：skillhub install browser-skill，或在技能中心搜「browser」一键安装）。
  • 装好/授权后，能跑出 agent-browser --version 即成功。

完成后跟我说一声「好了」，我继续下一步。

第三步：用户装好后，重新 command -v agent-browser 确认存在，再进入 Step 0。

边界：纯 Web / 云端运行环境若没有「浏览器自动化」授权入口，此步骤无法完成——请在桌面端运行本 Skill（桌面端内置该能力）。若执意在此环境使用，按 Step 0 的「无浏览器」分支走（桌面端跑 / 升级 PAT / 一次性粘 session）。

Step 0 — 选取数方式（依赖已在 Step -1 就绪）

浏览器自动化已就绪（或 Step -1 已确认存在）。默认走 Cookie 复用（单次扫码），这是最顺路径：

  1. 检查 .auth/cookies.txt 是否已有有效 Cookie：
    • 有 → 直接跳到 Step 2 拉取（免登录）。
    • 无 / 上次抓取返回 401 → 走 Step 1A 扫码登录。
  2. 若用户主动选择 PAT（且为标准版账号）→ 走 Step 1B；个人版 PAT 被锁，不要引导去该页面。
  3. 若环境确无浏览器自动化（Step -1 未能完成）→ 按下方「无浏览器」分支引导，不要直接推向被锁的 PAT 页面：

当前环境没法自动扫码登录，个人版「API 管理」的 PAT 也是锁定状态。给你能跑通的路：① 用桌面端跑（一次扫码，推荐）；② 升级标准版拿 PAT；③ 复制浏览器开发者工具里 session Cookie 值给我（一次性，只粘一长串）。

根据用户选择进入 Step 1A / 1B / Step 1D。

Step 1A — Cookie 复用模式（推荐）

  1. 检查是否已存有有效 Cookie：看 scripts/../.auth/cookies.txt 是否存在。
  2. 若不存在（或上次抓取返回 401/鉴权失败）：运行登录脚本，让用户在弹窗里登录一次： 
    bash scripts/login_once.sh
    脚本会轮询登录状态，登录成功后自动把 Cookie 存到 .auth/cookies.txt 并关闭浏览器。
  3. 调用免登录抓取器（自动翻页、输出 JSON）： 
    python3 scripts/fetch_usage.py --mode cookie --output /tmp/wb_usage.json --account "<账号>"
    • 若返回 [fail] 鉴权失败：Cookie 已过期，重跑 bash scripts/login_once.sh 后重试。

Step 1B — 个人令牌模式

  1. 让用户把 PAT 贴出来，存为本地文件（或设环境变量 WB_TOKEN）： 
    echo "<用户给的PAT>" > .auth/token.txt
# 或：export WB_TOKEN="<PAT>"
  2. 调用抓取器： 
    python3 scripts/fetch_usage.py --mode token --output /tmp/wb_usage.json --account "<账号>"
    • 若返回 401/鉴权失败：说明该账号的用量接口暂不支持令牌鉴权，请回退到 Step 1A（Cookie 模式），并在回复中简短说明。

Step 1C — legacy 兜底（网页快照，仅无上述任何条件时）

仅当用户既无 agent-browser、又不愿提供 session Cookie、也无法换桌面端时，才退回旧版网页快照流程（详见 references/pitfalls.md）：用 agent-browser 打开用量页、登录、逐页抓取快照文本，再喂给分析器。此路径脆弱，仅作最后兜底，不要主动推荐。

Step 1D — 手动提供 session Cookie 值（一次性兜底）

用户从浏览器开发者工具（Application → Cookies → session / session_2）复制值，存为本地文件后即可自动复用：

echo "<用户给的session值>" > .auth/cookies.txt
# 注意：需是 Netscape jar 格式或 "name=value" 单行格式；多值用分号分隔也行

也可让用户直接把值发在对话里，你写入 .auth/cookies.txt 后继续 Step 2。此方式对个人版 Web 用户最轻量（只粘一长串，不用粘整张表）。

Step 2 — 分析并生成报告

无论哪种取数方式，最终都得到一个 JSON（/tmp/wb_usage.json），统一用它生成报告：

python3 scripts/analyze_usage.py --json /tmp/wb_usage.json \
    --output usage_review.html \
    --account "<账号>" --view "近30天"

脚本解析每条记录（时间/消耗/模型/提示词），计算总量与分布，标注 Top 15 高消耗任务，应用提示词质量规则（含糊/多轮小步/生成返工/未用资料库），并在表格内新增「建议提示词内容」列——对照每条原提示词给出可落地的优化写法与理由，估算可节省积分。输出自包含 HTML（固定列宽布局，移动端自适应）。

Step 3 — Present and retrospect

Use present_files to open usage_review.html. In the reply, surface three things concretely:

  1. Total consumption and non-zero ratio (is there obvious waste? mostly real heavy work?).
  2. The 2–3 highest-cost tasks with their actual prompt and the specific rewrite that would have saved credits.
  3. The estimated saveable amount and the top 2 habits to change.

Branch Two — 客户成本测算模板（KA 售前专用）

When the user wants a customer-facing cost/ROI model (e.g. for a KA enterprise client), run the dedicated generator reusing the same /tmp/wb_usage.json:

python3 scripts/client_cost_template.py --json /tmp/wb_usage.json \
    --output client_cost_template.html --account "<账号>"
  • Derives a real baseline from the JSON (tasks/month, credits/month, per-type mix) and embeds it as the default profile.
  • Add --blank to skip the real baseline and use default assumptions (generic template to hand out).
  • Output is a self-contained interactive HTML: left = editable client parameters; right = live-computed team monthly credits, shared-pool sufficiency verdict, recommended tier, labor-cost saving, ROI%.

B3 — Present and coach

Use present_files to open client_cost_template.html. Point out:

  1. The baseline card proves a real heavy user profile as a capacity anchor — reassures the client.
  2. Right-side ROI updates live as the client types — drive with "每积分交付的业务结果", not "卖积分".
  3. Caveat: client estimates must use paid enterprise billing (2000 Credits/seat/month, team shared pool), not the user's own reward/grant-backed numbers.

Tips & Pitfalls

  • 接口已验证：POST https://www.codebuddy.cn/billing/meter/get-user-request-usage，请求体 {"startTime","endTime","pageNum","pageSize":100}，返回 {"code":0,"data":{"total":N,"data":[...]}}。鉴权靠会话 Cookie（httpOnly）+ 网关校验 User-Agent（须用真实浏览器 UA，否则 401）。fetch_usage.py 已封装好。
  • Cookie 持久化：.auth/cookies.txt 含个人会话，请勿提交到公开仓库；打包发布 Skill 前务必删掉 .auth/ 目录（本仓库打包脚本已自动排除），不同用户各自生成自己的。
  • 过期处理：Cookie 一般几周到几个月有效；令牌更长。抓取返回 401 即代表失效，按 Step 1A/1B 处理。
  • 旧版浏览器快照爬表流程（虚拟滚动、翻页漏数据等坑）仅作兜底，详见 references/pitfalls.md。

Resources

  • 依赖：浏览器自动化（agent-browser / browser-skill） — 取数前置能力，须在本机授权/安装（见 Step -1）。纯 Web/云端环境若无此能力则无法自动化取数，必须先走桌面端。
  • scripts/fetch_usage.py — 免登录抓取器（Cookie / 个人令牌双后端，自动翻页，输出 JSON）。--mode auto|cookie|token；--save-cookies-raw 把浏览器原始 cookies 转成 jar。
  • scripts/analyze_usage.py — 分析报告生成器（Branch One）。支持 --json（推荐）或直接读旧版快照文本。
  • scripts/client_cost_template.py — 客户成本/ROI 模板生成器（Branch Two）。支持 --json（推荐）或 --blank。
  • scripts/login_once.sh — 首次/过期时浏览器登录一次并保存 Cookie。
  • references/pitfalls.md — 旧版浏览器自动化抓取的坑（仅兜底参考）。