โอเพนซอร์ส · ทำงานบนเครื่องของคุณ

รู้ว่าต้อง เปลี่ยนอะไร

agent ของคุณบันทึกทุกเทิร์นไว้อยู่แล้ว เครื่องมือนี้อ่านบันทึกเหล่านั้น แล้วบอกว่ามีไม่กี่อย่างที่ควรเปลี่ยน — พร้อมตัวเลขกำกับทุกข้อ

ตั้งค่าเสร็จในไม่ถึงหนึ่งนาที
ไม่ต้องมีบัญชี
ไม่มีข้อมูลออกจากเครื่อง

เปิดเดโม ดูซอร์สโค้ด

# ข้อมูลตัวอย่าง 60 วัน แล้วได้แดชบอร์ดจริงเลย
$ git clone https://github.com/jxxyx-bloop/ai-observatory
$ cd ai-observatory/observatory
$ python3 observe.py demo digest report

ใช้เฉพาะไลบรารีมาตรฐานของ Python 3 ไม่ต้องติดตั้ง ไม่มี dependency ไม่มีขั้นตอน build

ผลลัพธ์

ไม่ใช่ตัวเลข แต่คือก้าวต่อไป

สูงคุณกำลังจ่ายราคาช่วงพีคทั้งที่ไม่จำเป็น≈ 34 ดอลลาร์/เดือน

61% ของค่าใช้จ่ายบนโมเดลที่คิดราคาตามเวลา ตกอยู่ในช่วงพีค ซึ่งโทเคนเท่าเดิมอาจแพงขึ้นถึงสองเท่า

งานที่ไม่ต้องนั่งเฝ้า — สร้างเทสต์ ย้ายโครงสร้าง ไล่แก้เอกสาร — ให้เลื่อนไปรันช่วงนอกพีค

กลางคอนเท็กซ์ถูกสร้างใหม่ ไม่ได้ถูกใช้ซ้ำ≈ 61 ดอลลาร์/เดือน

อัตราการใช้แคชซ้ำอยู่ที่ 38% การสร้างคอนเท็กซ์ใหม่แพงกว่าการอ่านกลับราว 12 เท่า

ทำงานที่เกี่ยวข้องกันในเซสชันเดียวแทนการเปิดใหม่ ช่องว่างนี้คุ้มกว่าการเปลี่ยนโมเดลใด ๆ

ต่ำแพ็กเกจ 18 ดอลลาร์ของคุณให้ผลตอบแทน 23 เท่า23 เท่า

ถ้าคิดตามการใช้จริง งานเท่ากันนี้จะราคา 412 ดอลลาร์ ตรงนี้ไม่มีอะไรต้องแก้

ใช้แพ็กเกจนี้ต่อไป กลับมาดูอีกครั้งเมื่อจำนวนเทิร์นต่อเดือนต่ำกว่า 400

การตรวจสิบห้าแบบ อะไรที่มีมูลค่าต่ำกว่า 15 ดอลลาร์ต่อเดือนจะถูกลดอันดับ หัวรายการจึงมีความหมายเสมอ — และถ้าคุณใช้งานได้ดีอยู่แล้ว มันก็จะบอกตามนั้น

วิธีทำงาน

สามขั้นตอน ราวหนึ่งวินาที

อ่าน
agent ของคุณเขียนล็อกไว้แล้ว เราอ่านไฟล์เหล่านั้นตรงที่มันอยู่ — ไม่ต้องติดตั้ง ไม่ต้องเปิดใช้อะไรเลย
วัด
โทเคน แคช ช่วงเวลา และต้นทุน — คิดตามอัตราที่มีผลจริงตอนงานนั้นรัน
ลงมือ
รายการสิ่งที่ควรเปลี่ยน จัดลำดับไว้ พร้อมหลักฐานและมูลค่าต่อเดือน

ไม่ต้องใช้ API key ไม่ต้องมีพร็อกซี ไม่ต้องมีบัญชี ไม่ต้องต่อเน็ต การเก็บข้อมูลใช้โทเคนเป็นศูนย์

ต่างอย่างไร

คิดราคาตามที่คุณจ่ายจริง

เวลาเปลี่ยนราคา

DeepSeek และ GLM คิดราคาตามช่วงเวลา ในโซน UTC+7 ถึง +9 ช่วงพีคของพวกเขาคือบ่ายของวันทำงานคุณพอดี

แพ็กเกจไม่ใช่บิล

บนแพ็กเกจ 18 ดอลลาร์ คำว่า “คุณใช้ไป 412 ดอลลาร์” คือเรื่องแต่ง แต่ “คืนทุน 23 เท่า” ไม่ใช่

อัตราแคชต่างกันตามผู้ให้บริการ

ส่วนลด 0.1× เป็นธรรมเนียมของ Anthropic ไม่ใช่กฎ ถ้าคิดผิด ตัวเลขที่สำคัญที่สุดบนหน้าก็ผิดตาม

สิบสามสกุลเงิน

THB, IDR, VND, PHP, MYR และอื่น ๆ — เทียบกับค่าแรงรายวันในพื้นที่ เพราะ 412 ดอลลาร์ไม่ได้มีความหมายเท่ากันทุกที่

ทุกตัวเลขที่นี่คือราคา API ตามบัญชีราคาสาธารณะ — คือเพดานราคา สัญญาองค์กรและแพ็กเกจรายเดือนถูกกว่านี้

ความเป็นส่วนตัว

ความเป็นส่วนตัวมาจากโครงสร้าง

ไม่มีอะไรออกจากเครื่องคุณ เว้นแต่คุณจะแก้ไฟล์เพื่ออนุญาตเอง

ไม่เก็บเด็ดขาด: พรอมป์ต์ คำตอบ โค้ด คำสั่ง และพาธไฟล์
ถูกทิ้งตั้งแต่ตอนอ่านแต่ละไฟล์ จึงไม่เคยไปถึงแดชบอร์ด
ทั้งแดชบอร์ดและหน้านี้ไม่มีการเรียกภายนอกเลย ไม่มี CDN ไม่มีฟอนต์ ไม่มี analytics

ให้ข้อมูลใหม่เสมอ

มันบอกเองเมื่อข้อมูลเก่าไปแล้ว

แดชบอร์ดนี้เป็นไฟล์ ไม่ใช่เซิร์ฟเวอร์ ตัวเรนเดอร์ประทับเวลาที่รัน และหน้าเว็บคำนวณส่วนต่างเอง — ออฟไลน์ ไม่ต้องเรียกถามที่ใด

ไม่ถึงหนึ่งวัน

ไม่แสดงอะไรเลย แบนเนอร์ที่ขึ้นตลอดเวลาคือแบนเนอร์ที่ไม่มีใครอ่าน

เกินหนึ่งวัน

บอกว่าสร้างครั้งล่าสุดเมื่อใด และเซสชันหลังจากนั้นยังไม่รวมอยู่ในตัวเลขเหล่านี้

เกินหนึ่งสัปดาห์

บอกตรง ๆ ว่าข้อมูลล้าสมัย พร้อมคำสั่งรีเฟรชบนปุ่มคัดลอก

ข้อมูลตัวอย่างจะบอกตัวเองเสมอ ไม่ว่าจะเพิ่งเรนเดอร์มาสดแค่ไหน

One command, about a minute

One line. It checks your setup, reads what your coding agents already wrote on this disk, builds your dashboard, puts an icon in your Dock and opens it.

git clone https://github.com/jxxyx-bloop/ai-observatory.git && cd ai-observatory/observatory && python3 observe.py setup

What that command does, step by step →

Something did not work

“python3: command not found”: macOS and Linux ship Python 3 already, so this is almost always Windows. Install it from python.org and tick “Add Python to PATH” during setup, then use python instead of python3.
“sync: 0 new events from 0 sources”: No supported tool has run on this machine yet, or its transcripts live somewhere non-standard. This is expected on a fresh laptop — the sample data in step 1 still shows the whole product.
The page says there is no digest yet: Collection and rendering are separate steps. Run python3 observe.py digest report, or just python3 observe.py all, which does every step in order.
Nothing opened in my browser: The file is still there — open dist/observatory.html from the project folder. Scheduled runs never open a browser on purpose, so a morning refresh cannot steal focus while you work.
macOS says the app is from an unidentified developer: That warning belongs to downloaded apps. The launcher is generated on your own machine, so it should never appear — if it does, the app was copied from another computer. Delete it and run python3 observe.py install again to build a local one.

Still stuck? Run python3 observe.py doctor — it checks every step and prints the exact fix for whichever one failed.

เปิดเดโม GitHub