Claude Code /stats：看看 AI 到底帮你写了多少代码

什么是 /stats

用 Claude Code 的时候，你可能好奇过这些问题：

我每天用 Claude Code 多长时间？哪个时间段用得最多？
我最常用的是哪个模型？Sonnet 还是 Opus？
我已经连续用了多少天了？

这些问题，靠感觉是答不准的。

这就是 /stats 命令的用武之地。

/stats 是 Claude Code 的一个内置命令，用来展示你的个人使用统计和行为洞察。它会生成一个类似 GitHub 贡献图的使用热力图，还有连续使用天数、常用模型等数据——相当于一份你和 AI 结对编程的”成绩单”。

简单来说：看看你和 Claude Code 的”默契度”有多高。

怎么用

基本用法

在 Claude Code 交互模式下输入：

/stats

就这么简单。Claude Code 会在终端里渲染出一个完整的数据仪表盘。

切换时间范围

/stats 打开后，按 r 键可以在三个时间窗口之间循环切换：

Last 7 days —— 最近 7 天
Last 30 days —— 最近 30 天
All time —— 所有时间

不同的时间范围会让你看到不同粒度的使用趋势。

它能告诉你什么

使用热力图

/stats 最醒目的部分是一个 GitHub 风格的活动热力图，用不同深浅的橙色方块展示过去 12 周每一天的使用强度：

空白 —— 没有使用
浅色 —— 轻度使用
中等 —— 中度使用
深色 —— 重度使用

一眼就能看出你哪些天在”刷 Claude Code”，哪些天在摸鱼。

核心指标

热力图下面是几个关键数字：

Sessions（会话数） —— 过去 30 天你开了多少个 Claude Code 会话
Total Prompts（总提示数） —— 你总共发了多少条消息
Tokens Used（Token 用量） —— 累计消耗了多少 token
Avg Session（平均会话时长） —— 每次会话平均多长时间
Current Streak（当前连续天数） —— 你已经连续几天使用 Claude Code 了
Longest Streak（最长连续天数） —— 你的历史最长连续使用记录

常用模型

/stats 会显示你最常用的模型——是 Sonnet 用得多还是 Opus 用得多。这能帮你反思自己的模型选择习惯：是不是有些简单任务也在用 Opus？是不是该多试试 Haiku？

成就系统

/stats 还有一个成就系统，类似游戏里的成就解锁：

7-Day Streak —— 连续使用 7 天
30-Day Streak —— 连续使用 30 天
100 Prompts Club —— 累计发送 100 条消息
Token Millionaire —— 累计消耗百万级 token
Night Owl —— 凌晨 2 点还在用 Claude Code

已完成的成就显示 ✓，未完成的显示 ○ 并附带进度提示。虽然只是个小彩蛋，但确实能让人产生”再坚持一天”的动力。

高峰时段

一个柱状图展示你在一天中哪些时段最活跃。比如：

上午 9-10 点：18%
下午 2-3 点：15%

了解自己的高峰时段有什么用？你可以把最复杂的编程任务安排在你和 Claude Code 都”在状态”的时候。

项目排名

如果你同时在多个项目中使用 Claude Code，/stats 会按使用比例排列你的项目：

my-saas-app：34%
open-source-lib：28%
side-project：18%

一目了然地看出哪个项目”吃掉”了你最多的 AI 时间。

谁应该用 /stats

订阅用户（Pro / Max）

如果你是 Claude Pro 或 Max 的订阅用户，/cost 对你意义不大，因为你的使用费用已经包含在订阅里了。/stats 才是为你量身定制的。

它不关心”花了多少钱”，而是关注”怎么用的”——使用模式、习惯、偏好。这些洞察对优化你的工作流有实际价值。

API 用户

API 用户虽然更关心 /cost 里的费用数据，但 /stats 里的行为洞察同样有价值。比如发现自己所有任务都在用 Opus，那可能有很多简单任务可以切到 Sonnet 来省钱。

实际使用技巧

技巧一：每周看一次 /stats

不需要每天看，但每周花 30 秒看看 /stats 是个好习惯。它能帮你发现一些无意识的使用模式：

“原来我周三几乎不用 Claude Code”
“我最近一直在用 Opus，其实很多任务 Sonnet 就够了”
“这个 side project 占了我 40% 的 AI 时间，但产出并不多”

技巧二：用连续天数激励自己

/stats 的 streak 功能有一种微妙的激励效果。当你看到”Current Streak: 14 days”的时候，你会不自觉地想保持这个数字。

这不是鸡汤——持续使用 Claude Code 确实能帮你更好地掌握它的能力边界和最佳实践。就像任何工具一样，用得越多，用得越好。

技巧三：根据高峰时段安排工作

如果 /stats 显示你在上午 9-11 点使用 Claude Code 最频繁，那说明这个时段是你和 AI 协作的”黄金时间”。把最有挑战性的编码任务放在这个时段，效率可能会更高。

技巧四：用模型偏好反思选择

如果 /stats 显示你 90% 的时间都在用 Opus，想想是不是有些简单任务（写测试、加注释、小重构）可以切到 Sonnet 甚至 Haiku。对于订阅用户来说这关系到配额效率，对 API 用户来说直接关系到成本。

/stats vs /cost vs /usage

这三个命令都和”使用情况”有关，但关注的角度完全不同：

	/stats	/cost	/usage
关注什么	行为模式和习惯	当前会话的费用	Token 消耗和配额
时间范围	7 天 / 30 天 / 全部	仅当前会话	当前配额周期
主要受众	订阅用户	API 用户	所有用户
核心价值	洞察和优化	费用控制	容量管理
类比	开车习惯报告	这次加油花了多少钱	油箱还剩多少油

我的经验：

想知道自己怎么用的 Claude Code → /stats
想知道这次会话花了多少钱 → /cost
想知道配额还剩多少 → /usage

写在最后

/stats 不是一个”生产力工具”——它不会帮你写代码、修 bug、跑测试。但它是一个认识自己的工具。

很多人用 Claude Code 的方式是”凭感觉”：觉得今天用得多就是多，觉得 Sonnet 够用就一直用 Sonnet。但感觉往往不准。/stats 用数据告诉你真实的使用模式，让你的优化有据可依。

好的工具使用者，不只是会用工具，还了解自己怎么用工具。

下次在 Claude Code 里闲下来的时候，敲一个 /stats，看看自己的”AI 编程成绩单”。你可能会发现一些意想不到的使用习惯——而这些发现，往往就是优化工作流的起点。