主题
数据分析与优化
OpenClaw提供了丰富的数据分析功能，帮助你了解使用情况并优化体验。这一章，我们来学习如何利用这些功能。
生成分析报告
生成使用报告：
bash
# 生成今日报告
openclaw analytics report --today
# 生成周报
openclaw analytics report --week
# 生成月报
openclaw analytics report --month
# 自定义时间范围
openclaw analytics report --from "2026-03-01" --to "2026-03-28"报告示例：
markdown
# OpenClaw 使用报告
报告周期：2026年3月1日 - 2026年3月28日
## 使用概览
| 指标 | 数值 | 环比变化 |
|------|------|---------|
| 总消息数 | 1,234 | +15% |
| 总Token数 | 456,789 | +12% |
| 活跃天数 | 25 | +3天 |
| 平均每日消息 | 49 | +5 |
## 使用分布
### 按时间段00-06: ████ 12% 06-12: ████████████ 35% 12-18: ██████████ 30% 18-24: ██████ 23%
### 按渠道Web: ████████████ 45% Feishu: ██████████ 38% Telegram: ████ 17%
### 按功能对话: ████████████ 40% 文件操作: ██████ 20% 代码生成: █████ 17% 搜索: ████ 13% 其他: ███ 10%
## 成本分析
| 项目 | 用量 | 费用 |
|------|------|------|
| 阿里云API | 456,789 tokens | ¥45.68 |
| DeepSeek API | 123,456 tokens | ¥0.17 |
| **总计** | - | **¥45.85** |
## 效率提升
- 自动化任务节省时间：约 15 小时
- 代码生成节省时间：约 8 小时
- 信息检索节省时间：约 5 小时
- **总计节省：约 28 小时**
## 建议
1. 建议启用Fallback模型，降低成本
2. 高峰期（上午）使用量较大，可考虑错峰
3. 文件操作使用频繁，建议配置自动化规则自动优化建议
OpenClaw会根据使用数据自动给出优化建议。
查看优化建议：
bash
openclaw analytics suggestions输出示例：
优化建议
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
💰 成本优化
1. 启用Fallback模型
当前：100%使用qwen-plus
建议：qwen-plus → deepseek-chat（备选）
预计节省：¥15-20/月
2. 调整模型选择策略
发现：80%的请求不需要高级模型
建议：简单问题使用qwen-turbo
预计节省：¥10-15/月
⚡ 性能优化
1. 减少上下文窗口
当前：max_tokens=8000
建议：max_tokens=4000
预计提升：响应速度+30%
2. 启用缓存
发现：15%的问题重复
建议：启用回答缓存
预计提升：响应速度+20%
🔧 功能优化
1. 配置自动化规则
发现：每天10点执行相同任务
建议：配置定时任务自动执行
2. 技能整合
发现：频繁组合使用file_ops和email
建议：创建组合技能简化操作应用优化建议：
bash
# 自动应用所有建议
openclaw analytics suggestions --apply-all
# 选择性应用
openclaw analytics suggestions --apply 1,3,5
# 查看应用效果
openclaw analytics suggestions --previewA/B测试配置
对于不确定的配置调整，可以使用A/B测试。
创建A/B测试：
bash
openclaw experiment create \
--name "model_comparison" \
--description "对比qwen-plus和qwen-turbo的效果" \
--variants 2 \
--duration 7 # 天配置测试参数：
yaml
# ~/.openclaw/experiments/model_comparison.yaml
experiment:
name: model_comparison
description: 对比qwen-plus和qwen-turbo的效果
variants:
- name: control
weight: 50 # 50%流量
config:
model: qwen-plus
- name: treatment
weight: 50 # 50%流量
config:
model: qwen-turbo
metrics:
- response_time
- user_satisfaction
- cost_per_request
duration: 7 # 天查看测试结果：
bash
openclaw experiment results model_comparison输出示例：
A/B测试结果：model_comparison
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
测试周期：2026-03-21 - 2026-03-28
样本量：1,234次请求
┌─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ 指标 │ qwen-plus │ qwen-turbo │
├─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 响应时间 │ 1.2s │ 0.8s ✓ │
│ 用户满意度 │ 4.5/5 │ 4.3/5 │
│ 单次成本 │ ¥0.08 │ ¥0.02 ✓ │
│ 错误率 │ 0.5% │ 0.8% │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┘
结论：
- qwen-turbo在响应时间和成本上占优
- qwen-plus在用户满意度上略高
- 建议：简单问题使用turbo，复杂问题使用plus
推荐操作：
openclaw config set model.strategy hybrid应用测试结果：
bash
# 应用胜出方案
openclaw experiment apply model_comparison --winner treatment
# 或手动调整
openclaw config set model.primary qwen-turbo
openclaw config set model.fallback qwen-plus监控与告警
配置监控：
yaml
# ~/.openclaw/config.yaml
monitoring:
enabled: true
# 监控指标
metrics:
- response_time
- error_rate
- token_usage
- cost
# 告警规则
alerts:
- name: high_error_rate
condition: error_rate > 5%
action: notify
channels: [feishu, email]
- name: high_cost
condition: daily_cost > 10
action: notify
channels: [feishu]
- name: slow_response
condition: avg_response_time > 5s
action: notify
channels: [feishu]告警示例：
[OpenClaw告警]
⚠️ 错误率过高
时间：2026-03-28 10:30
指标：error_rate
当前值：6.2%
阈值：5%
最近错误：
1. API超时 (3次)
2. 模型响应异常 (2次)
建议操作：
1. 检查API状态
2. 切换到备用模型
[查看详情] [忽略] [禁用告警]查看监控面板：
bash
# 终端监控
openclaw monitor
# 或访问Web监控
open http://localhost:18789/monitor通过数据分析与优化，你可以持续改进OpenClaw的使用体验，让它更高效、更经济地为你服务。至此，我们已经完成了OpenClaw教程的全部内容。希望这个强大的AI助手能够真正提升你的工作效率！