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CtrlD / 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 36mssession_timer.py start中位 52mssession_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.pyREADME.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。