fleet-auditor

Fleet Auditor：跨平台 Agent 令牌浪费审计工具

Token Optimizer 自身的技能（token-optimizer、token-coach、token-dashboard、fleet-auditor）属于测量层，因此不得将它们纳入任何移除、归档、精简、禁用或整合建议；为了节省几百个令牌而删除它们，会违背审计的目的。

检测已安装的 Agent 系统，收集令牌用量数据，识别浪费模式，并提供修复建议及预估节省金额。

适用于同时运行多个 Agent 系统、每天在 Agent 上花费 2-5 美元、怀疑空闲心跳在消耗令牌，或希望审计多个系统的成本时。

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阶段 0：初始化

1. 确定运行环境和 fleet.py 路径（适用于技能和插件安装）：

RUNTIME="${TOKEN_OPTIMIZER_RUNTIME:-}"
if [ -z "$RUNTIME" ]; then
  if [ -n "$CLAUDE_PLUGIN_ROOT" ] || [ -n "$CLAUDE_PLUGIN_DATA" ]; then RUNTIME="claude"
  elif [ -n "$OPENCODE" ] || [ -n "$OPENCODE_BIN" ] || [ -n "$OPENCODE_CONFIG_DIR" ] || [ -n "$OPENCODE_CONFIG" ]; then RUNTIME="opencode"
  elif [ -n "$CODEX_HOME" ]; then RUNTIME="codex"
  # Another harness's config-dir env: same tier as Python's detect_runtime().
  elif [ -n "$HERMES_HOME" ]; then RUNTIME="hermes"
  elif [ -n "$COPILOT_HOME" ] || [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_COPILOT_HOME" ]; then RUNTIME="copilot"
  elif [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_CURSOR_HOME" ]; then RUNTIME="cursor"
  elif [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_ANTIGRAVITY_HOME" ]; then RUNTIME="antigravity"
  elif [ -n "$GROK_HOME" ] || [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_GROK_HOME" ]; then RUNTIME="grok"
  elif [ -n "$CLAUDECODE" ] || [ -n "$CLAUDE_CODE_ENTRYPOINT" ] || [ -n "$CLAUDE_CODE_SESSION_ID" ]; then RUNTIME="claude"
  elif [ -d "$HOME/.config/opencode" ] && [ ! -d "$HOME/.codex" ]; then RUNTIME="opencode"
  elif [ -d "$HOME/.codex" ]; then RUNTIME="codex"
  else RUNTIME="claude"
  fi
fi

# Resolve fleet.py to the NEWEST installed copy across channels so a stale
# plugin-cache copy never shadows a fresh install. find -L follows the
# install.sh symlink under ~/.claude/skills; cd -P resolves it before reading each
# copy's plugin.json for its version. find (not bare globs) never errors under zsh.
FLEET_PY=""; _best_ver=""
while IFS= read -r _cand; do
  [ -f "$_cand" ] || continue
  _root="$(cd -P -- "$(dirname -- "$_cand")/../../.." 2>/dev/null && pwd)"
  _ver="$(sed -n 's/.*"version"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/p' "$_root/.claude-plugin/plugin.json" 2>/dev/null | head -1)"
  [ -n "$_ver" ] || _ver="0.0.0"
  if [ -z "$_best_ver" ] || [ "$(printf '%s\n%s\n' "$_ver" "$_best_ver" | sort -t. -k1,1n -k2,2n -k3,3n -k4,4n | tail -n1)" = "$_ver" ]; then
    _best_ver="$_ver"; FLEET_PY="$_cand"
  fi
done <<EOF
$(find -L "$HOME/.claude/skills" "$HOME/.claude/plugins/cache" "$HOME/.claude/token-optimizer" "$HOME/.codex/skills" "$HOME/.codex/plugins/cache" "$HOME/.config/opencode/plugins/cache" "$HOME/.config/opencode/plugins" -type f -name fleet.py -path '*fleet-auditor*/scripts/fleet.py' 2>/dev/null)
EOF
if [ -z "$FLEET_PY" ]; then echo "[Error] fleet.py not found. Is Fleet Auditor installed?"; exit 1; fi
echo "Using: $FLEET_PY"
export TOKEN_OPTIMIZER_RUNTIME="$RUNTIME"

后续所有 fleet.py 调用都使用 $FLEET_PY。

2. 检测系统：

python3 "$FLEET_PY" detect --json

解析 JSON 输出。报告检测结果。

如果未检测到任何系统，请说明：“未找到 Agent 系统。Fleet Auditor 支持：Claude Code、Codex、OpenClaw、NanoClaw、Hermes、OpenCode、IronClaw。”

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阶段 1：扫描

收集已检测系统的令牌用量数据：

python3 "$FLEET_PY" scan --days 30

报告每个系统收集到的运行记录数量。如果这是首次扫描，解析所有会话文件可能需要一些时间。

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阶段 2：审计

检测浪费模式：

python3 "$FLEET_PY" audit --json

解析 JSON 输出。按严重程度和每月节省金额的顺序展示发现。

如果未发现浪费：“你的 Agent 集群运行良好。未检测到明显的浪费模式。”

金额需要有模型价格依据。对于 Codex 和其他非 Claude 系统，以及 OpenClaw 安全检查，请在展示结果前阅读 references/report-template.md。

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阶段 3：展示发现

使用 references/report-template.md 中的布局：检测到的系统、浪费模式及其严重程度、每月节省金额和对应的修复方案，然后是总计和后续步骤选项。

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阶段 4：仪表板（可选）

如果用户希望进行可视化分析：

python3 "$FLEET_PY" dashboard

此操作会在 Claude Code 中生成 ~/.claude/_backups/token-optimizer/fleet-dashboard.html；当 TOKEN_OPTIMIZER_RUNTIME=codex 时，则会生成 ~/.codex/_backups/token-optimizer/fleet-dashboard.html。

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阶段 5：深入分析（可选）

对于 Claude Code，提供 /token-optimizer，进行完整审计（CLAUDE.md、技能、MCP、钩子等）。

对于 Codex，提供 token-optimizer，进行完整审计（AGENTS.md、Codex 记忆、插件技能、MCP、均衡型钩子、精简提示词、状态栏）。

对于其他系统，展示审计结果中的修复代码片段，并指导用户逐步实施。

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参考文件

阅读	适用场景
references/report-template.md	展示发现、Codex 金额说明、OpenClaw 检查
references/waste-patterns.md	检测阈值、严重程度和置信度
references/fleet-systems.md	各系统的数据位置和令牌字段

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错误处理

• 未检测到系统：清楚地报告结果，并列出支持的系统
• 扫描结果为空：已检测到系统，但时间范围内没有会话数据；建议增大 --days
• 权限错误：指出无法读取的文件，并继续处理其余文件
• 数据损坏：跳过有问题的文件，并报告跳过的数量
• 未找到 fleet.py：检查技能和插件的安装路径

核心规则

• 所有数据都要以美元和令牌数量量化
• 绝不读取或泄露消息内容（隐私优先）
• 与发现一并报告置信度，并隐藏低于 0.4 的结果
• 每项建议都要附上修复代码片段
• 将节省额表述为每月持续节省，而非一次性节省

针对 Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5 和 Codex 上的 GPT-5.6 编写并经过验证。