opencode-glm-vistatus

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OpenCode TUI 插件 — 在侧边栏实时显示 Z.AI / ZHIPU GLM Coding Plan 额度使用情况。

功能

• 5 小时 Token 配额（百分比 + 进度条）
• 周 Token 配额（百分比 + 进度条）
• MCP 工具用量（百分比 + 进度条）
• Token 已用 / 总量
• 重置倒计时 + 本地时钟
• 账户套餐等级（Pro / Lite 等）
• 平台信息（Z.AI / ZHIPU）
• 最后刷新时间 + 下次刷新预估
• 每 5 分钟自动刷新（可自定义 1–1440 分钟），多 TUI session 经宿主 KV 共享额度记录去重，每个刷新窗口全局仅发起一次真实请求
• 中 / 英文双语切换
• Morandi 风格主题适配
• 进度条颜色随使用率变化（绿 → 橙 → 红）

安装

方式一：OpenCode 命令面板安装（推荐，V1 / V2 通用）

在 OpenCode 中按 Ctrl + P 打开命令面板，找到 plugin（Install Plugin），输入：

opencode-glm-vistatus

回车即可完成安装与配置。宿主会自动写入对应版本的配置文件（V2 → cli.json，V1 → tui.jsonc）并从 npm 拉取插件，无需手动编辑任何文件。

方式二：手动配置（备用）

仅当宿主没有内置安装命令时才需要。

V2（opencode 2.x）在配置目录的 cli.json 中添加：

{
  "plugins": [{ "package": "opencode-glm-vistatus" }],
}

V1（opencode 1.x）在配置目录的 tui.jsonc 中添加：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/tui.json",
  "plugin": ["opencode-glm-vistatus"],
}

| 系统 | 配置目录 | | ------------- | --------------------- | | Windows | %APPDATA%\opencode\ | | macOS / Linux | ~/.config/opencode/ |

重启 OpenCode

进入任意 session，侧边栏即可看到 GLM 额度面板。

卸载

1. 移除插件配置

从 cli.json（V2，plugins 数组）和/或 tui.jsonc（V1，plugin 数组）中删除 "opencode-glm-vistatus"：

// cli.json（V2）
{
  "plugins": [], // 删除 { "package": "opencode-glm-vistatus" } 这一项
}

// tui.jsonc（V1）
{
  "$schema": "https://opencode.ai/tui.json",
  "plugin": [], // 删除 "opencode-glm-vistatus" 这一项
}

2. 清除 OpenCode 插件缓存

由于 OpenCode 已知问题 #6774，插件会被缓存到本地，删除配置后建议一并清缓存：

# Windows PowerShell
Remove-Item -Recurse -Force "$env:USERPROFILE\.cache\opencode\packages\opencode-glm-vistatus"

# macOS / Linux
rm -rf ~/.cache/opencode/packages/opencode-glm-vistatus

3. 重启 OpenCode

前置条件

1. 通过 /connect 命令认证 Z.AI / ZHIPU 账户，或
2. 设置环境变量 ZAI_API_KEY / ZHIPU_API_KEY

凭证发现优先级：V2 凭证数据库 ~/.local/share/opencode/opencode.db（支持 OPENCODE_DB / XDG_DATA_HOME 覆盖）→ XDG ~/.local/share/opencode/auth.json → Windows %LOCALAPPDATA%\opencode\auth.json → 环境变量。

斜杠命令

| 命令 | 功能 | | ----------------- | ----------------------------------------------------- | | /glm-refresh | 立即刷新额度数据 | | /glm-config | 插件设置：语言 / 边框 / 刷新间隔 | | /glm-mcp-manage | 安装 / 卸载 GLM MCP 服务器（别名 /glm-mcp-install） |

语言、边框与刷新间隔偏好会持久化保存（插件 KV），重启后保留。

/glm-config 打开交互式设置菜单：显示语言、面板边框、刷新间隔。刷新间隔提供预设（1 / 2 / 5 / 10 / 30 / 60 分钟）与自定义输入（1–1440 分钟，非法输入会被拒绝），修改后立即生效并重新排期定时器。

/glm-mcp-manage（别名 /glm-mcp-install）先选择范围（Local 项目 / Global 全局），随后读取该范围的配置文件（opencode.json / opencode.jsonc 均为合法文件，自动定位含 mcp 字段的文件），以勾选列表展示当前安装状态：勾选即安装、取消勾选即卸载，确认后仅对与进入时状态不同的服务器执行变更。可管理的服务器：

| 服务器 | 类型 | 说明 | | -------------- | ------ | ----------------------------- | | github-read | Remote | GitHub 仓库知识与代码阅读 | | glm-web-reader | Remote | 网页内容提取与结构化数据获取 | | glm-web-search | Remote | 网络搜索与实时信息获取 | | glm-vision | Local | 图像分析与视频理解 (GLM-4.6V) |

面板布局

▼ GLM 额度 v0.1.0         14:24
───────────────────────────────
平台:                     ZHIPU
套餐:                       Pro
5h Token
[███████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 28%
重置: 2h 30m (16:58)
周配额
[██░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 7%
重置: 4d 1h (Thu 16:03)
MCP                     0/1,000
[░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 0%

进度条颜色规则：

| 使用率 | 颜色 | 含义 | | ------ | ---- | -------- | | < 70% | 绿 | 余量充足 | | 70-90% | 橙 | 接近上限 | | >= 90% | 红 | 即将耗尽 |

构建

npm install          # 安装开发依赖（运行时依赖由 OpenCode 宿主提供，发布包零依赖）
npm run build        # tsc 产物 + esbuild 打包 → dist/tui.js
npm run typecheck    # tsc --noEmit

构建产物：

• dist/tui.js — 双格式 TUI 插件包（{ id, tui, setup }，即 ./tui 导出目标）： V1 宿主读 tui 字段，V2 宿主读 setup 字段

技术架构

| 维度 | 实现 | | ----------- | ------------------------------------------------ | | 插件类型 | TUI 插件（sidebar_content 插槽） | | 渲染方式 | SolidJS (@opentui/solid) | | 数据来源 | Z.AI / ZHIPU Monitor API（每平台 3 端点） | | 凭证来源 | OpenCode V2 凭证数据库 / auth.json / 环境变量 | | HTTP 客户端 | fetch() + AbortController 10s 超时 | | 错误策略 | Promise.allSettled 优雅降级（部分失败也展示） | | 刷新策略 | 挂载首次获取 + 定时轮询（默认 5 分钟，可自定义） |

故障排查

| 现象 | 可能原因 | | --------------------- | ------------------------------------------------------------------ | | 面板显示空白 / 无数据 | 未认证，或凭证数据库 / auth.json 路径未命中，或未设置环境变量 | | 数据部分缺失 | 某个 API 端点超时（10s），其余仍会展示 | | 语言切换无效 | 可设置环境变量 GLM_VISTATUS_LANG=zh\|en 强制语言（绕过自动检测） | | 数据不更新 | 重启 OpenCode，或使用 /glm-refresh 立即刷新 |

License

MIT