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openclaw-glm-plan-usageOpenClaw GLM 计划使用

Agent Skill

openclaw-glm-plan-usage 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

23,295

周安装

961

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

7,611
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:openclaw-glm-plan-usage(OpenClaw GLM 计划使用)
来源仓库:https://github.com/orientluna/openclaw-glm-plan-usage
安装命令:
openclaw skills install openclaw-glm-plan-usage
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install openclaw-glm-plan-usage

简介

查询GLM编码序列使用统计,包括损耗、模型使用和MCP工具使用情况|查询GLM编码计划使用情况统计信息,包括配额、模型使用情况、MCP工具使用情况

SKILL.md

name
glm-plan-usage
displayName
GLM Plan Usage
version
1.0.0
description
查询 GLM 编码套餐使用统计,包括配额、模型使用和 MCP 工具使用情况 | Query GLM coding plan usage statistics, including quota, model usage, and MCP tool usage
author
OpenClaw Community
license
MIT
tags
requirements

GLM Plan Usage Skill

查询 GLM 编码套餐使用统计的 OpenClaw 技能。 OpenClaw skill for querying GLM coding plan usage statistics.

功能特性 / Features

  • 配额监控: 查看 Token 使用量(5小时)和 MCP 使用量(1个月)

Quota Monitoring: View token usage (5-hour) and MCP usage (1-month)

  • 模型使用: 显示 24 小时内的 Token 数和调用次数

Model Usage: Display token count and call count within 24 hours

  • 工具使用: 跟踪 24 小时内的 MCP 工具使用情况

Tool Usage: Track MCP tool usage within 24 hours

  • 自动检测: 自动从 OpenClaw 配置中检测 GLM 编码套餐提供商

Auto Detection: Automatically detect GLM coding plan provider from OpenClaw configuration

  • 双语支持: 支持中文和英文输出

Bilingual Support: Support Chinese and English output

依赖要求 / Requirements

  • curl - HTTP 客户端(通常预装) | HTTP client (usually pre-installed)
  • jq - JSON 处理器 | JSON processor

如需安装 jq: To install jq:

sudo apt-get install jq  # Linux
brew install jq           # macOS

安装 / Installation

  1. 将此仓库克隆到本地:

Clone this repository to local:

git clone https://github.com/OrientLuna/openclaw-glm-plan-usage.git
cd openclaw-glm-plan-usage
  1. 复制技能文件到 OpenClaw 技能目录:

Copy skill files to OpenClaw skills directory:

cp -r . ~/.openclaw/skills/glm-plan-usage/
chmod +x ~/.openclaw/skills/glm-plan-usage/scripts/query-usage.sh
  1. 确保已配置 GLM 编码套餐提供商(见下方配置说明)

Ensure GLM coding plan provider is configured (see Configuration below)

使用方法 / Usage

直接运行脚本 / Run Script Directly

bash ~/.openclaw/skills/glm-plan-usage/scripts/query-usage.sh

通过 OpenClaw 技能调用 / Via OpenClaw Skill

openclaw /glm-plan-usage:usage-query

语言切换 / Language Switching

脚本会自动检测语言环境。您也可以通过环境变量强制指定语言: The script automatically detects language environment. You can also force language via environment variable:

# 中文输出 / Chinese output
OPENCLAW_LANGUAGE=zh bash ~/.openclaw/skills/glm-plan-usage/scripts/query-usage.sh

# 英文输出 / English output
OPENCLAW_LANGUAGE=en bash ~/.openclaw/skills/glm-plan-usage/scripts/query-usage.sh

示例输出 / Sample Output

📊 GLM 编码套餐使用统计 / GLM Coding Plan Usage Statistics

提供商 / Provider: zhipu
统计时间 / Statistics Time: 2026-02-13 20:30:15

配额限制 / Quota Limits
---
  Token 使用 (5小时) / Token Usage (5-hour): 45.2%
  MCP 使用 (1个月) / MCP Usage (1-month):   12.3%  (15000/120000 秒 / sec) [LEVEL_4]

模型使用 (24小时) / Model Usage (24 hours)
---
  总 Token 数 / Total Tokens:  12,500,000
  总调用次数 / Total Calls:  1,234

工具使用 (24小时) / Tool Usage (24 hours)
---
  bash: 156 次 / times
  file-read: 89 次 / times
  web-search: 34 次 / times

配置说明 / Configuration

技能会自动读取 ~/.openclaw/openclaw.json 中的提供商配置。 The skill automatically reads provider configuration from ~/.openclaw/openclaw.json.

示例配置 / Sample Configuration

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "zhipu/glm-4-flash"
      }
    }
  },
  "models": {
    "providers": {
      "zhipu": {
        "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4",
        "apiKey": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

重要: baseUrl 必须包含 api/coding/paas/v4open.bigmodel.cn,技能才能识别其为 GLM 编码套餐提供商。 Important: baseUrl must contain api/coding/paas/v4 or open.bigmodel.cn for the skill to recognize it as a GLM coding plan provider.

提供商检测逻辑 / Provider Detection Logic

技能会检查以下条件来识别 GLM 编码套餐提供商: The skill checks the following conditions to identify GLM coding plan providers:

  1. baseUrl 包含 api/coding/paas/v4open.bigmodel.cn

baseUrl contains api/coding/paas/v4 or open.bigmodel.cn

  1. 提供商名称包含 codingglm-codingzhipubigmodel

Provider name contains coding, glm-coding, zhipu, or bigmodel

API 端点 / API Endpoints

技能查询三个监控端点: The skill queries three monitoring endpoints:

端点Endpoint用途Purpose
/api/monitor/usage/quota/limit配额百分比(5小时 Token,1个月 MCP)Quota percentage (5-hour token, 1-month MCP)
/api/monitor/usage/model-usage24小时模型使用统计24-hour model usage statistics
/api/monitor/usage/tool-usage24小时 MCP 工具使用24-hour MCP tool usage

详见 API 文档。 See API Documentation for details.

错误处理 / Error Handling

脚本为常见问题提供友好的错误提示: The script provides friendly error messages for common issues:

  • 缺少依赖工具(curl、jq) | Missing dependencies (curl, jq)
  • 缺少或无效的 OpenClaw 配置 | Missing or invalid OpenClaw configuration
  • 提供商未配置为 GLM 编码套餐 | Provider not configured as GLM coding plan
  • API 认证失败 | API authentication failed
  • 网络超时 | Network timeout

故障排除 / Troubleshooting

"缺少依赖工具,请安装: jq" / "Missing dependency, please install: jq"

使用包管理器安装 jq: Install jq using package manager:

sudo apt-get install jq  # Linux
brew install jq           # macOS

"未找到配置 GLM 编码套餐的提供商" / "No GLM coding plan provider configured"

确保提供商的 baseUrl 包含 api/coding/paas/v4。更新配置: Ensure the provider's baseUrl contains api/coding/paas/v4. Update configuration:

{
  "models": {
    "providers": {
      "your-provider": {
        "baseUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/coding/paas/v4",
        "apiKey": "your-key"
      }
    }
  }
}

"认证失败,请检查 API 密钥配置" / "Authentication failed, please check API key"

验证 API 密钥是否正确: Verify API key is correct:

jq -r '.models.providers.zhipu.apiKey' ~/.openclaw/openclaw.json

贡献指南 / Contributing

欢迎贡献!请遵循以下步骤: Contributions welcome! Please follow these steps:

  1. Fork 本仓库 | Fork this repository
  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature) | Create feature branch
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some amazing feature') | Commit changes
  4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature) | Push to branch
  5. 开启 Pull Request | Open Pull Request

许可证 / License

MIT License - 详见 LICENSE 文件。 MIT License - See LICENSE file for details.

致谢 / Acknowledgments

相关资源 / Resources

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

84.32%
按下载量换算6,418

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

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来源信息

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