Плагин OpenClaw Context Meter отображает процент использования токена Telegram.

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 30 марта 2026 г.🔗 Source
Плагин OpenClaw Context Meter отображает процент использования токена Telegram.
Ad

Что он делает

Плагин openclaw-context-meter автоматически показывает процент использования токенов после каждого ответа Telegram-бота. После каждого ответа он отправляет небольшую сноску, например: 📊 45k / 200k (22%). Когда происходит сжатие контекста (количество токенов значительно уменьшается), он показывает: 📊 30k / 200k (15%) — сжато с 150k.

Какую проблему решает

Раньше не было простого способа увидеть, насколько заполнено контекстное окно, без постоянного ввода команды /status. Плагин обеспечивает автоматический мониторинг потребления токенов.

История разработки

v1 — Катастрофа с нехваткой памяти: Изначально использовался execSync("openclaw models list --json") для динамического определения размеров контекстных окон моделей. Это запускало полный процесс OpenClaw (~2 ГБ ОЗУ) каждый раз при загрузке плагина. Поскольку плагин загружался 4-5 раз при запуске (по одному разу на каждого агента/среду выполнения), это приводило к: 2 ГБ шлюз + 5 × 2 ГБ дочерних процессов = 12 ГБ → мгновенная нехватка памяти. OOM killer завершал процессы sshd и NetworkManager, делая серверы полностью недоступными и создавая бесконечный цикл перезапусков.

v2 — Лёгкое решение: Размеры контекстных окон для 40+ моделей были жёстко заданы. Нулевое количество дочерних процессов, нулевые накладные расходы памяти. Ключевое осознание: никогда не используйте execSync в плагинах OpenClaw, так как даже простой CLI-запрос запускает всю среду выполнения со всеми плагинами и компиляцией TypeScript.

Почему не нужна форк

Изначально плагин форкал OpenClaw, чтобы добавить хуки before_compaction/after_compaction, но изменения в основной ветке сделали это ненужным:

  • v2026.3.13+ — основная ветка теперь передаёт sessionId + agentId + sessionKey в контексте хука сжатия
  • v2026.3.22+ — встроенные уведомления 🧹 Сжатие контекста... (issue #38805) сделали их код сжатия ненужным
  • v2026.3.22+ — встроенная команда /usage tokens|full|cost для базового отображения токенов

Теперь плагин фокусируется на том, чего всё ещё не хватает: отображении процента заполнения контекстного окна.

Ad

Возможности

  • Нулевая стоимость — использует только хуки agent_end и message_sent, без дополнительных API-вызовов
  • Без дочерних процессов — размеры контекстных окон моделей жёстко заданы (нет риска нехватки памяти из-за execSync)
  • Умная фильтрация — пропускает ходы tool_use, отправляет сноску только после окончательного текстового ответа
  • С задержкой — ждёт 1,5 секунды после последнего сообщения, чтобы избежать отправки сноски в середине потока
  • Мультиагентный — работает с несколькими агентами и аккаунтами Telegram
  • Обнаружение сжатия — обнаруживает падение количества токенов и показывает статистику до/после

Известные ограничения

  • Некоторые провайдеры (например, Qwen) возвращают totalTokens: 0 — для таких моделей сноска не показывается
  • Жёстко заданные размеры контекстных окон могут быть неверными для новых моделей — взяты из исходного кода v2026.3.22
  • Пока только для Telegram (отправляет сноску через Bot API)

Установка

cd ~/.openclaw/extensions
npm pack openclaw-context-meter
tar xzf openclaw-context-meter-*.tgz
mv package context-meter
rm openclaw-context-meter-*.tgz

Добавьте в openclaw.json:

{
  "plugins": {
    "allow": ["context-meter"],
    "entries": {
      "context-meter": {
        "enabled": true
      }
    }
  }
}

Требуется OpenClaw >= 2026.3.22.

📖 Source: r/openclaw

Ad

👀 Смотрите также

Конвейер рекапитуляции фильмов с локальным приоритетом с использованием Whisper + CLIP + Ollama
Инструменты

Конвейер рекапитуляции фильмов с локальным приоритетом с использованием Whisper + CLIP + Ollama

Полностью локальный пайплайн, который автоматически создает видео-пересказы фильмов с озвучкой, используя Whisper, CLIP, Ollama, Edge TTS и FFmpeg. Загрузите файл фильма и получите озвученный пересказ примерно через 15 минут.

OpenClawRadar
Клод как компилятор: Практический пересмотр подхода к разработке ИИ
Инструменты

Клод как компилятор: Практический пересмотр подхода к разработке ИИ

В посте на Reddit утверждается, что Claude Code функционирует как компилятор, переводящий английский язык в работающее программное обеспечение, проводя параллели с историческими прорывами в вычислительной технике, такими как A-0 Грейс Хоппер и FORTRAN. Автор описывает генерацию 400 строк кода в 6 файлах из трёх абзацев описания на английском, обнаружив две проблемы за 25 минут.

OpenClawRadar
Портативная инженерная система для Claude Code с хуками, специализированными агентами и возможностью самообучения.
Инструменты

Портативная инженерная система для Claude Code с хуками, специализированными агентами и возможностью самообучения.

Разработчик создал портативную инженерную систему, которая находится в ~/.claude/ и автоматически применяется к каждому проекту, включая конституцию из 650 строк, детерминированные хуки, блокирующие опасные команды, трех специализированных агентов и самоулучшающийся составной инженерный подход.

OpenClawRadar
Режим контекста: MCP-сервер, который сжимает выводы инструментов для Claude Code
Инструменты

Режим контекста: MCP-сервер, который сжимает выводы инструментов для Claude Code

Контекстный режим — это сервер MCP, который находится между Claude Code и выводами инструментов, обрабатывая их в песочницах и возвращая только сводки. Он сокращает 315 КБ вывода MCP до 5,4 КБ, увеличивая время сессии до замедления с ~30 минут до ~3 часов.

OpenClawRadar