tldr-stats — скилл для Claude Code: статистика токенов и экономии
Показывает, сколько токенов ушло за сессию, сколько стоил вызов API и сколько сэкономило сжатие файлов через TLDR.
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill tldr-stats -a claude-codeЧто делает tldr-stats
Скилл запускает скрипт python3 $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/scripts/tldr_stats.py и просит агента вставить весь вывод в чат, чтобы дашборд был виден сразу. Внутри — расход токенов, стоимость сессии, экономия от TLDR, попадания в кэш разбора файлов, активность хуков и аптайм демона.
Числа считаются по тарифам Opus $15/1M, Sonnet $3/1M, Haiku $0.25/1M. Экономия зависит от размера файлов: крупные читаются реже и дают больше выигрыша. Кэш сначала пустой, процент попаданий растёт по мере повторных чтений тех же файлов.
Скрипт лежит в .claude/scripts/ проекта, поэтому в чужом репозитории без этого файла команда просто не найдётся. Если хочется понять, работает ли сжатие вообще, дашборд отвечает на это напрямую: видно, сколько вызовов хуков прошло и с какой ошибкой.
Какие задачи решает
- узнать реальную стоимость сессии в долларах
- проверить, сколько токенов сэкономило сжатие файлов
- убедиться, что хуки TLDR вообще вызываются
- сравнить расход до и после включения TLDR
- посмотреть, какая модель обрабатывает запросы
Примеры запросов агенту
- покажи статистику сессии
- сколько я потратил и сколько сэкономил TLDR
- запусти tldr_stats и выведи дашборд целиком
Как установить tldr-stats
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill tldr-stats -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/tldr-stats/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/tldr-stats/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill tldr-stats -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/tldr-stats/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill tldr-stats -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/tldr-stats/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install parcadei/Continuous-Claude-v3 tldr-stats2Вручную: положить файлы
.github/skills/tldr-stats/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill tldr-stats -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/parcadei/Continuous-Claude-v3 --path .claude/skills/tldr-statsВручную: положить файлы
.devin/skills/tldr-stats/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill tldr-stats -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о tldr-stats
Как установить tldr-stats в Claude?
Выполните npx skills add parcadei/Continuous-Claude-v3 --skill tldr-stats -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/tldr-stats/SKILL.md.
Что делает tldr-stats?
Запускает скрипт статистики и показывает в чате расход токенов, стоимость сессии, экономию от TLDR, попадания в кэш и активность хуков.
Почему скрипт не находится?
Он лежит по пути .claude/scripts/tldr_stats.py внутри проекта. Если файла там нет, команда не сработает.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: tldr-stats
description: Show full session token usage, costs, TLDR savings, and hook activity
---
# TLDR Stats Skill
Show a beautiful dashboard with token usage, actual API costs, TLDR savings, and hook activity.
## When to Use
- See how much TLDR is saving you in real $ terms
- Check total session token usage and costs
- Before/after comparisons of TLDR effectiveness
- Debug whether TLDR/hooks are being used
- See which model is being used
## Instructions
**IMPORTANT:** Run the script AND display the output to the user.
1. Run the stats script:
```bash
python3 $CLAUDE_PROJECT_DIR/.claude/scripts/tldr_stats.py
```
2. **Copy the full output into your response** so the user sees the dashboard directly in the chat. Do not just run the command silently - the user wants to see the stats.
### Sample Output
```
╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ 📊 Session Stats ║
╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝
You've spent $96.52 this session
Tokens Used
1.2M sent to Claude
416.3K received back
97.8K from prompt cache (8% reused)
TLDR Savings
You sent: 1.2M
Without TLDR: 2.5M
💰 TLDR saved you ~$18.83
(Without TLDR: $115.35 → With TLDR: $96.52)
File reads: 1.3M → 20.9K █████████░ 98% smaller
TLDR Cache
Re-reading the same file? TLDR remembers it.
█████░░░░░░░░░░ 37% cache hits
(35 reused / 60 parsed fresh)
Hooks: 553 calls (✓ all ok)
History: █▃▄ ▇▃▇▆ avg 84% compression
Daemon: 24m up │ 3 sessions
```
## Understanding the Numbers
| Metric | What it means |
|--------|---------------|
| **You've spent** | Actual $ spent on Claude API this session |
| **You sent / Without TLDR** | Actual tokens vs what it would have been |
| **TLDR saved you** | Money saved by compressing file reads |
| **File reads X → Y** | Raw file tokens compressed to TLDR summary |
| **Cache hits** | How often TLDR reuses parsed file results |
| **History sparkline** | Compression % over recent sessions (█ = high) |
## Visual Elements
- **Progress bars** show savings and cache efficiency at a glance
- **Sparklines** show historical trends (█ = high savings, ▁ = low)
- **Colors** indicate status (green = good, yellow = moderate, red = concern)
- **Emojis** distinguish model types (🎭 Opus, 🎵 Sonnet, 🍃 Haiku)
## Notes
- Token savings vary by file size (big files = more savings)
- Cache hit rate starts low, increases as you re-read files
- Cost estimates use: Opus $15/1M, Sonnet $3/1M, Haiku $0.25/1M
- Stats update in real-time as you work
© parcadei · MIT · parcadei/Continuous-Claude-v3