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llm-scan

扫描仓库中所有调用大语言模型的位置,并生成一份路由地图 (routes.json)。当用户要求“审计我的LLM使用情况”、“我的LLM费用为何这么高”、“让我的LLM调用更快”、“我们在哪里调用了模型”、“映射我们的LLM调用”,或任何关于LLM成本/延迟的审查时,请先运行此技能。llm-capture 和 llm-diagnose 都需要其输出。

llm-scan 是什么?

**llm-scan** 是一个用于全面审计仓库中大语言模型(LLM)使用情况的技能。它的核心功能是扫描整个代码库,识别所有与LLM交互的位置,包括SDK调用、CLI子进程调用和原始HTTP请求,并将这些信息结构化为一个独立的 `routes.json` 文件。 此技能的主要价值在于为后续的深度分析 `llm-capture` 和诊断 `llm-diagnose` 提供基础数据。它仅执行只读操作,不会修改目标仓库的任何内容。该技能支持与 Claude Code 和 Codex 等多种编码代理集成。 其工作流程包括:首先,根据用户指令或上下文确定要扫描的仓库;然后,通过搜索特定的库导入、API主机名、模型参数以及子进程调用模式,系统性地找出每一个LLM调用点;最后,为每一个调用点记录详尽的路由信息,如调用类型、使用的模型、是否流式传输、缓存标记、超时设置等,并定位现有的使用日志,识别使用情况记录中的缺口。整个过程是完全自动化的,最终输出一个标准的JSON格式的路由地图。

兼容平台✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/lokeshrana9999/llm-cost-skills/tree/HEAD/skills/llm-scan

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文档

llm-scan 是做什么的?

此技能将仓库中所有 LLM 调用点和使用记录映射到 work/<repo>/routes.json 文件中。它是只读的:切勿编辑、格式化、提交或对目标仓库内的任何内容进行操作。

0. 准备工作

  1. 检测你正在使用的编码代理:Claude Code 或 Codex(或其他任何编码代理)。只读取此技能包中对应的文件,即 delegation/claude.md 或 delegation/codex.md。它会说明哪个步骤应交给便宜、快速的助手执行,哪个步骤留给你自己处理。
  2. 将 <pack> 设置为包含 scripts/calc.py 的文件夹(位于此文件上方两级),将 <repo> 设置为目标仓库的文件夹名称。创建 <pack>/work/<repo>/ 目录;所有输出文件都放在这里。切勿写入目标仓库。

1. 查找每一个调用点

搜索整个仓库(跳过 node_modules、.venv、dist、build、.git、锁文件)。统计以下所有类型:

  • SDK 调用:任何向模型发送提示词(prompt)的客户端库调用(聊天、消息、补全、响应、嵌入、流式助手、代理框架)。
  • CLI 子进程调用:以非交互模式从代码中运行的代理或模型 CLI(带有 -p、exec、--prompt 等打印标志),包括长期存活的预热工作进程和流式 JSON 管道。
  • HTTP 调用:直接向模型 API URL、网关、代理或自托管端点发出的请求。
  • 决策、门控、分类器、路由器、重排序和评判模型,即使它们规模很小或成本很低。这些也是 LLM 调用。
  • 命中模型的预热(warm-up)、保活(keepalive)和健康检查调用:将它们记录为路由(它们通常在使用日志中没有记录;请参见 usage_gaps)。
  • 测试、脚本、笔记本和定时任务中的调用:列出它们,但如果它们从未在生产环境中运行,则将 `

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