開源 · 在你自己的電腦上執行

知道該改什麼

編碼 Agent 已經把每一輪對話寫進日誌。本工具讀取這些日誌，告訴你少數幾件值得改的事——每一件都附上一個數字。

一分鐘內就能跑起來
免帳號
資料不離開本機

# 60 天範例資料，直接產生完整儀表板
$ git clone https://github.com/jxxyx-bloop/ai-observatory
$ cd ai-observatory/observatory
$ python3 observe.py demo digest report

只用 Python 3 標準函式庫。免安裝、無相依套件、無建置步驟。

輸出結果

不是一個數字，是下一步該做什麼

高你在用尖峰價買 token，其實不必≈ 34 美元/月

在按時段計價的模型上，61% 的花費落在尖峰時段，同樣的 token 最多貴一倍。

不需要盯著的工作——測試產生、遷移、文件整理——排到離峰時段執行。

中脈絡在被重建，而不是重用≈ 61 美元/月

快取重用率只有 38%。重建脈絡的成本約為讀回它的 12 倍。

相關工作留在同一個 session，不要反覆重開。這個差距比換任何模型都值錢。

低18 美元的方案帶來了 23 倍回報23 倍回報

若按量計費，同樣的工作要花 412 美元。這裡沒有需要改的地方。

繼續用這個方案。等每月輪次低於 400 再重新評估。

十五項檢測。每月價值低於 15 美元的會被降級，所以排在最前面的一定值得看——用得健康時，它也會照實說健康。

運作方式

三個步驟，約一秒

讀取
Agent 已經把日誌寫好了。我們就地讀取這些檔案——免安裝，也不必啟用任何東西。
計量
token、快取、時段與成本——依工作實際執行當下生效的價格計算。
行動
一份排序過的改進清單，每條都附證據，以及每月值多少錢。

免 API key、免 proxy、免帳號、不連網。蒐集本身消耗零 token。

有何不同

依你真實付費的方式計價

時鐘會改變價格

DeepSeek 與 GLM 按時段計價。在 UTC+7 到 +9，它們的尖峰時段正好是你的工作下午。

方案不等於帳單

在 18 美元的方案上，「你花了 412 美元」是虛構的，「23 倍回報」不是。

快取折扣因廠商而異

0.1× 是 Anthropic 的慣例，不是定律。算錯它，頁面上最重要的數字就錯了。

十三種貨幣

IDR、VND、THB、PHP、MYR 等——並對照當地日薪，因為 412 美元在各地的份量並不相同。

此處所有金額均為公開 API 標價——即價格上限。企業合約與訂閱方案的實際成本更低。

隱私

隱私源於結構本身

除非你親手改設定檔，否則沒有任何資料離開本機。

從不儲存：提示詞、回覆、程式碼、指令、檔案路徑。
讀取每個檔案時即丟棄，因此從不會進入儀表板。
儀表板與本頁都不發出任何外部請求。無 CDN、無字型、無分析。

保持最新

過期時它會主動告訴你

儀表板是一個檔案，不是伺服器。算繪時會打上時間戳記，頁面自己完成時間差計算——離線運作，無需向任何服務查詢。

一天以內

什麼都不顯示。始終亮著的橫幅沒有人會看。

超過一天

提示上次建置的時間，並說明此後的新工作階段尚未計入這些數字。

超過一週

直接說明它已過期，並附上重新整理指令和一鍵複製按鈕。

範例資料始終會標明身分，無論剛剛產生與否。

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.

開啟線上示範 GitHub

知道該 改什麼