JeecgBoot AI 专题研究 * 一段指令装完，每轮 + 累计耗时直接打在屏幕上

痛点

用 Claude Code 久了会发现一件事：它干完活不告诉你花了多久。

昨晚让它在 JeecgBoot 低代码里跑自动搭建 OA 审批 Skills（设计表单、绘制流程、挂接表单流程、配置菜单字典），收尾时我顺口问了一句 "耗时？"，它回 "没有精确耗时统计"。

这个数据对我来说其实是刚需 —— 每次 Skills 跑下来速度都不一样，想优化就得先知道基线在哪；可跑了几天又发现哪怕同一套 Skills，今天和明天也能差出一截，原因往往是网络抖动或者 AI 降智。光凭感觉根本看不出规律，必须有客观数据才能分辨是 "脚本本身慢了" 还是 "外部环境的锅"。

所以我顺手做了一个小插件 —— 每轮自动追加一行会话和累计耗时提示，装起来一条指令就够。

• Github 地址：https://github.com/jeecgboot/claude-code-session-timer-hook

效果预览

装完之后，每一次 Claude Code 回复的最后都会自动多一行：

⏱ 本轮耗时 4.72s · 累计 1m18s

会话退出时（Ctrl+D / 关闭终端 / /exit）再给一份汇总：

📊 会话结束 · Claude 响应累计 3m42s · 会话时长 12m5s

两个数含义不同：累计只算 AI 在思考和生成的时间，会话时长是从开终端到退出的总墙钟时间。想对比 "AI 干了多少活 vs 我陪了它多久"，两个数一起看就有画面。

一键安装：把下面这段话丢给 Claude Code

请帮我从 https://github.com/jeecgboot/claude-code-session-timer-hook
安装 session_timer。步骤：

1. 下载 session_timer.py 到 ~/.claude/hooks/（目录不存在就创建）：
   https://raw.githubusercontent.com/jeecgboot/claude-code-session-timer-hook/main/session_timer.py
2. 把以下 4 个 hook 合并到 ~/.claude/settings.json 的 hooks 字段
   （保留我现有配置，不要整段覆盖）：
   - SessionStart       → python "$HOME/.claude/hooks/session_timer.py" session_start 2>/dev/null ** true
   - UserPromptSubmit   → python "$HOME/.claude/hooks/session_timer.py" start 2>/dev/null ** true
   - Stop               → python "$HOME/.claude/hooks/session_timer.py" stop 2>/dev/null ** true
   - SessionEnd         → python "$HOME/.claude/hooks/session_timer.py" end 2>/dev/null ** true
   每个 hook 的 type 都是 "command"。
3. 校验 settings.json 是合法 JSON，然后提示我敲 /hooks 激活。

Claude 会自己下载脚本、创建目录、读现有 settings.json、合并 hook、校验 JSON、提示重载。全程不用你打开编辑器，也不用记路径。

装完敲一次 /hooks 重载配置，下一次对话就能看到那行秒表了。

想清空累计？对 Claude 说一句 "清空累计耗时"，或直接终端跑：

python ~/.claude/hooks/session_timer.py reset --all

性能担忧：会不会拖慢对话？

这是我自己最在意的问题。用 perf_counter 跑了 10 轮实测：

• Python 冷启动（baseline）：中位 36ms
• session_timer.py start：中位 52ms
• session_timer.py stop（含 JSON 输出）：中位 52ms

也就是说脚本本身只占 16ms 左右，其余都是 Python 解释器冷启动的固定开销。

每一轮对话的总额外成本 = UserPromptSubmit hook (~52ms) + Stop hook (~52ms) ≈ 100ms。

人对延迟的感知阈值大约在 100ms，所以理论上处于 "察觉边缘"。但 Claude 模型响应本身动辄几秒到几十秒，API 往返就不止 100ms，这点开销完全淹没在正常对话延迟里，实际用下来感觉不出来。

如果你要抠极致，可以给 UserPromptSubmit 加 "async": true 让它后台跑；但 Stop 必须同步，否则 systemMessage 可能来不及显示就被下一轮覆盖掉。

收尾

整个插件就两个文件 ——session_timer.py + README.md，加起来不到 200 行。下次再有人问你 "这个功能 AI 帮你做了多久"，你至少不用尬笑了。

本文为 JeecgBoot AI 专题研究系列文章。