# skill-usage

> 统计已安装技能在指定时间段内的使用次数，以美观的 TUI 格式展示结果

- Author: akira82-ai
- Repository: akira82-ai/skill-usage
- Version: 20260201114407
- Stars: 0
- Forks: 0
- Last Updated: 2026-02-06
- Source: https://github.com/akira82-ai/skill-usage
- Web: https://mule.run/skillshub/@@akira82-ai/skill-usage~skill-usage:20260201114407

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name: skill-usage
description: 统计已安装技能在指定时间段内的使用次数，以美观的 TUI 格式展示结果
version: 1.0.0
allowed-tools:
  - Bash
  - AskUserQuestion
model: haiku
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# 技能使用统计 (skill-usage)

## 技能概述

统计并展示已安装技能在指定时间段内的使用情况，包括：
- 每个技能的调用次数
- 使用频率排名
- 总使用次数
- 时间趋势分析

## 使用流程

1. 选择统计时间段
2. 扫描已安装技能列表
3. 分析对话历史记录
4. 以美观的表格形式展示统计结果

## 可用时间段

| 选项 | 描述 |
|------|------|
| 今天 | 统计从 00:00 到现在的使用情况 |
| 过去 7 天 | 统计最近一周的使用情况 |
| 过去 30 天 | 统计最近一个月的使用情况 |
| 过去 90 天 | 统计最近三个月的使用情况 |
| 全部 | 统计所有历史记录 |

## 输出格式

统计结果以 Markdown 表格 + 可视化条形图的形式展示：

```
📊 技能使用统计报告 (过去 7 天)
═══════════════════════════════════════

排名 | 技能名称        | 调用次数 | 使用频率
─────┼────────────────┼──────────┼──────────
 1   │ auto-skills    │    42    │ ████████░░ 80%
 2   │ idea-to-post   │    28    │ ██████░░░░ 60%
 3   │ humanizer-zh   │    15    │ ███░░░░░░░ 30%
─────┼────────────────┼──────────┼──────────
     │ 总计           │    85    │
```

## 实现步骤

### 第一步：选择时间段
使用 `AskUserQuestion` 工具让用户选择统计时间段。

### 第二步：扫描已安装技能
列出 `~/.claude/skills/` 目录下的所有技能。

### 第三步：分析历史记录
解析以下文件：
- `~/.claude/history.jsonl`（全局历史）
- `~/.claude/projects/*/session.jsonl`（项目会话）

查找匹配 `/skill-name` 模式的记录。

### 第四步：统计与展示
计算每个技能的使用次数，并按降序排列展示。

## 数据说明

- **技能识别**：通过历史记录中的 `display` 字段匹配 `/skill-name` 模式识别技能调用
- **时间过滤**：`timestamp` 是毫秒级时间戳（数字），需要除以 1000 转换为秒
- **未使用技能**：在结果中显示为 0 次
- **历史文件位置**：`~/.claude/history.jsonl` 和 `~/.claude/projects/*/*.jsonl`

## 执行指令

当用户调用此技能时，请按以下步骤执行：

1. 首先使用 `AskUserQuestion` 询问统计时间段
2. 直接调用 `~/.claude/skills/skill-usage/stats.py` 脚本，传入时间段参数
3. **直接将脚本输出作为最终回复**，不要做任何额外处理或包装

时间段参数映射：
| 用户选择 | 脚本参数 |
|----------|----------|
| 今天 | `today` |
| 过去 7 天 | `past_7_days` |
| 过去 30 天 | `past_30_days` |
| 过去 90 天 | `past_90_days` |
| 全部 | `all` |

调用示例：
```bash
python3 ~/.claude/skills/skill-usage/stats.py past_30_days
```

4. **重要**：将统计报告直接作为最终回复输出给用户，不要只输出"统计完成"等简短描述