usage-logging
结构化记录使用日志与审计轨迹，用于成本和会话跟踪
安装使用
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帮我安装这个 AI Skill：usage-logging。 它的用途是：结构化记录使用日志与审计轨迹，用于成本和会话跟踪 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/usage-logging-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'记录当前会话的API调用次数和总成本，并生成审计日志'，它会自动调用日志记录函数，将每次调用的会话ID、Token消耗、金额等字段写入结构化日志文件，并返回一个摘要报表。
介绍
本 Skill 解决的是 AI 应用或服务中缺乏统一、结构化日志记录的问题。许多开发者在追踪每次 API 调用的成本、会话时长和操作记录时，往往依赖手动记录或零散的日志文件，导致后续审计困难、成本核算不准确。usage-logging 提供了一套标准化的日志记录机制，自动捕获每次调用的时间戳、会话 ID、Token 消耗、成本等关键字段，并支持自定义审计标签，方便后续查询与分析。
使用方式很简单：在需要记录日志的代码入口处调用本 Skill 的日志记录函数，传入会话 ID、调用类型、消耗量等参数，它会自动将结构化日志写入本地文件或通过 MCP 协议发送到外部存储系统。同时支持按时间范围、会话 ID 或成本阈值进行过滤查询，并生成审计摘要报告。配置文件中可设定日志保留策略、成本预警阈值等。
适合需要精细化成本管理的开发者、运维工程师和数据分析师。尤其是那些运行多个 AI 模型、频繁调用 API 且有严格审计需求的团队，比如智能体开发团队、后端服务运维人员、以及需要向客户提供成本报表的项目经理。
建议在开发初期就将日志记录集成到代码中，避免后期补录。注意日志文件会随调用量增长而膨胀，建议设置自动归档或轮转策略。本 Skill 侧重于结构化日志的写入和查询，不提供实时流式处理能力，若需要毫秒级高吞吐事件日志，请考虑其他方案。
核心特点
同类日志工具通常只输出原始文本日志，而 usage-logging 自动结构化成本、会话 ID 和审计标签，可直接用于成本核算和合规审计，无需二次解析。
注意事项
不适合需要实时流式处理或超高吞吐量事件日志的场景（如每秒数万次调用），因为结构化写入会增加一定延迟。
常见问题
如何查看某次会话的完整调用日志？
使用查询命令，传入会话 ID 即可获取该会话的所有结构化日志记录，包含时间、成本、消耗量等字段。
支持自定义审计标签吗？
支持，在调用日志记录时可传入自定义标签（如操作类型、用户ID），便于后续按标签筛选和审计。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/usage-logging-x-6/raw/index.md 读取 usage-logging 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/usage-logging-x-6/raw/index.md（查看排版版本）