本地优先的 AI 编码代理技能观测与 Token 消耗分析工具，帮助开发者在单一面板中洞察多 Agent 技能使用情况并优化上下文窗口预算。
SkillKit 是一款面向 AI coding agent 用户的本地优先观测分析工具，核心解决两大痛点：上下文窗口浪费与 Token 费用不可见。
在技能使用分析方面，SkillKit 自动发现已安装的 AI agent 技能，解析本地会话数据，统计各技能调用次数与趋势（sparkline），并提供 52 周 GitHub 风格贡献热力图，可按 agent 过滤。在 Token 消耗追踪方面，支持跨 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode 等 agent 的 token 花费聚合，展示模型分布与计划利用率，可通过 --days N 按时间窗口筛选。
上下文预算管理是 SkillKit 的差异化能力：衡量每个技能占用的 token 成本与上下文窗口占用率，通过健康检查标记 30 天未使用的技能，支持一键 prune 回收空间。会话跟踪功能记录每次会话的 cost、tokens in/out 和模型信息，并展示连续使用天数及周环比变化。
架构上采用 monorepo 结构（apps/web 落地页 + packages/cli CLI 工具 + packages/skill Skill 定义），CLI 部分基于 Bun 运行时且零外部依赖，主要语言为 TypeScript。所有数据持久化至本地 SQLite（~/.skillkit/analytics.db），无需账号、无遥测、无云端依赖。支持安装 Claude Code SessionEnd hook 实现零干预自动索引，也可作为 skill 安装让 agent 直接执行分析命令。
CLI 核心命令：stats（使用量分析）、burn（Token 花费）、sessions（会话列表）、graph（热力图）、list（技能列表）、health（健康检查）、prune（清理未用技能）、auto（安装自动扫描 hook）、scan（强制重新扫描）。
已支持 Agent：Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI、OpenCode。规划中：Windsurf、Cline、Roo Code、GitHub Copilot、OpenHands、Goose、Kilo Code、Trae。
注意事项：已完整支持离散 tool call 追踪的 agent 为 Claude Code 与 OpenCode；Cursor、Windsurf 等将技能作为上下文规则注入 prompt，无离散调用可追踪，统计粒度与准确性有限。burn rate 成本计算基于 token 计数 × 模型定价，定价表同步机制待确认。