OPC 治理仪表盘governance · live
治理仪表盘
governance dashboard — token / output / pass-rate by member
11 位 AI 成员的 token 消耗、成本、任务产出与验收通过率。数据全部来自 OPC 内部 token-stats 与 kanban 归因,不掺外部行情。
数据更新:-- · 口径:token-stats v2
成员总览
// members
token = 输入 + 输出 + 缓存读 + 推理,含 cron 用量
| 成员 |
Token 输入 |
Token 输出 |
Token 合计 |
用量占比 |
成本 (USD) |
会话数 |
产出任务 |
返工 |
验收通过率 |
成员对比
// compare
横向看谁在烧 token、谁在产出、谁扛验收
Token 消耗
合计 token 相对占比(含缓存读)
验收通过率
验收卡通过 / 验收卡总数(无验收任务 = 暂无数据)
整体趋势
// trend · 30d
最近 30 天:token 与成本按消耗节点堆叠(DeepSeek / Kimi / 网关 / 未归因),悬停查看每日明细
出网流量
// outbound
本机出口字节:当日 / 近 7 日 / 月度量级 + 本月预测区间;分桶与小时明细仅超管可见
分桶与小时明细
agents / 成员 / 隧道 / 其他——字节级精确,进程级归因近似(连接归属采样)
按小时出网(堆叠分桶)
最近若干小时:agents / 成员 / 隧道 / 其他 堆叠;采集前时段如实留空
数据采集中,稍后回来看看
网站访问趋势
// traffic · 30d
访问 / 体验 / 留言 / 咨询:今日值与 7 日合计,来自 OPC 聚合 API
按日趋势(30 天)
四指标按日序列;采集前的日期不造数,如实留空
--
数据采集中,稍后回来看看
引流效果
// acquisition
曝光 → 点击 → 落地 → 意向,数据来自 mrd 聚合 API
渠道漏斗
曝光 → 点击 → 落地行为 → 意向(全渠道)
曝光--
↓ --%
点击--
↓ --%
落地行为--
↓ --%
意向--
渠道对比
各渠道 UV(按 utm_source)
数据口径
这一页只统计 OPC 自己的数据:花多少钱按成员会话归因,做了多少事、验收过没过按看板卡归因;外部行情一律不混进来。
技术细节(来源与算法)
- token 分项:输入 / 输出 / 缓存读 / 推理,合计含 cron 用量;来源 state.db sessions + usage_audit(成员会话,成本来源)
- 产出任务 / 返工 / 通过率:来自 kanban.db 任务归因;验收卡 = 非归档、标题含「验收」的卡,通过/不通过只看结论(done ≠ 通过):新卡按结论首行【结论】通过/【结论】不通过 判读,老卡回退关键词,结论文本为空的不计入分子分母(页面注明「另有 N 张未标记」)。成员行的通过率按「交付方」全部交付卡成功率计算:分母为名下全部交付卡(含归档;巡检/验收卡不计),成功为已走完流程或从未被打回,被打回记为不成功(每张交付卡被打回都算不成功,打回后返工通过仍算成功);名下无交付卡显示「—」(不编 100%);归不到交付方的只进全站口径。
- 红线:仅 OPC 内部数据,OpenRouter 全球行情不混入 per-profile 归因,至多作背景对照单列
- 网站访问趋势 4 指标:访问 = utm 访问 + 短链命中;体验 = demo 任务;留言数 = 反馈提交;咨询数 = 咨询线索;来源 opc-api /api/trends
- 出网流量:本机网卡字节计数(/proc/net/dev),按连接归属近似分摊到 agents / 成员 / 隧道 / 其他;隧道是否计入见流量区块的说明行