Token Alert 是一款专为 Clawdbot 用户设计的智能监控工具，能够实时追踪会话中的 token 使用情况，并在接近使用上限时主动发出预警。该技能通过内置的 6 级阈值系统（25%、50%、75%、90%、95%、100%），帮助用户精准掌握资源消耗进度，避免因 token 耗尽而中断关键对话。其核心优势在于无需配置状态文件，所有数据均基于当前会话动态计算，确保信息实时准确。 除了基础的终端提醒外，Token Alert 还提供了一套采用 Material Design 风格的可视化仪表盘，支持交互式 HTML 界面与动画效果，让用户一目了然地查看当前 token 使用率、剩余数量及预估可继续执行的会话轮次。当系统检测到用户进入不同风险等级时，会自动推送 Telegram 通知，并给出具体建议，例如‘立即保存成果’或‘切换至省 token 模式’。此外，该技能还可集成到 HEARTBEAT 自动化流程中，实现每日定时检查，形成闭环管理。 作为一款轻量级且零依赖的辅助工具，Token Alert 完全兼容 Python 3.8+ 环境，仅需调用 Clawdbot 原生的 session_status 接口即可工作。它不记录任何本地状态，保障了隐私安全，同时适用于多种语言环境（如德语、英语等）。无论是处理长篇技术文档、撰写复杂代码还是进行多轮深度推理任务，该工具都能有效提升工作效率，防止意外中断带来的损失。
核心功能特点
- 六档阈值预警机制：在 token 使用率达到 25%、50%、75%、90%、95% 和 100% 时触发分级警报
- 可视化仪表盘展示：提供带颜色渐变和进度条（▰/▱）的 Material Design 风格交互界面
- Telegram 即时通知：自动向指定频道发送紧急程度不同的警告消息与操作建议
- 无状态设计：无需维护本地文件或数据库，所有数据实时从 Clawdbot 会话中提取
- 多语言支持与终端查询：支持德语、英语等多种指令输入，可直接通过命令行获取状态
适用场景
Token Alert 特别适合那些需要长时间与高智能模型交互的用户场景。例如，在进行大型软件开发项目时，开发者可能需要连续调用 Clawdbot 分析数万行代码逻辑或生成完整模块结构。此时若未及时察觉 token 即将耗尽，可能导致关键功能无法完成编写甚至丢失上下文记忆。Token Alert 的 75% 预警会在剩余约 5 万 token 时提醒用户‘准备新会话’，从而提前规划任务拆分策略。 另一个典型应用场景是学术研究与论文撰写。研究人员常需反复与 AI 助手讨论文献综述、实验设计或数据分析方法，每次对话可能消耗数千至上万个 token。借助 Token Alert 的每日 HEARTBEAT 集成功能，用户可在早晨收到昨日使用报告，并根据趋势调整当日研究方向——比如优先完成核心章节再处理细节补充。这种前瞻性管理显著降低了因资源不足而被迫暂停工作的概率。 对于团队协作环境而言，如果多个成员共享同一 Clawdbot 实例，Token Alert 还能发挥协同监控作用。管理员可通过设置统一的 Telegram 群组接收汇总警报，快速响应突发状况；而个体成员也能独立设定个人提醒规则，兼顾集体效率与个人节奏。无论是个人创作者、程序员还是科研工作者，只要依赖高 token 消耗型 AI 服务，Token Alert 都将成为保障工作连续性的可靠伙伴。