我把 GLM 实时用量内置进了 Claude Code

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用 Claude Code 写代码的时候，我日常任务都是使用的 GLM Coding Plan，也算是支持国产

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用 Claude Code 写代码的时候，我日常任务都是使用的 GLM Coding Plan，也算是支持国产

用 Claude Code 写代码的时候，我日常任务都是使用的 GLM Coding Plan，也算是支持国产了。用了 Coding Plan 就忍不住想看到每次问题大概消耗了多少 Token，之前想查看用量，都得打开浏览器登录智谱的控制台，然后刷新，每次刷新都像是一个看着太阳不断落山的小丑。

所以我就想着能不能把 GLM 的用量直接搬到终端里——就在 Claude Code 的提供的状态栏功能上，一眼就能看到。

先装 claude-hud

claude-hud 是 Claude Code 的一个状态栏插件，能在终端底部实时显示上下文使用量、Git 状态、工具活动等信息。它是整个方案的基础——提供了 statusline 的渲染框架，我只需要往里面塞 GLM 的数据就行。

安装很简单，在 Claude Code 里依次执行：

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1	`/plugin marketplace add jarrodwatts/claude-hud``/plugin install claude-hud``/claude-hud:setup`

装完重启 Claude Code，底部就会出现状态栏。这时候显示的还是 Claude 原生的信息：上下文进度条、模型名称、Git 分支之类的。如果只是需要这些，就是默认下面的样子。

GLM 核心思路

claude-hud 的 statusline 本质上是一个脚本：Claude Code 每隔约 300ms 把会话数据通过 stdin 传给脚本，脚本处理后输出到 stdout，Claude Code 再渲染到终端底部。

所以我写了一个 wrapper 脚本，它做了三件事：

调 GLM 的 API 拿配额数据——Token 使用百分比、重置时间、MCP 调用限制
把 GLM 数据塞进 claude-hud 的输出里——橙色高亮，一眼就能看到
加了 Skills 计数和 Agent 计数——知道当前加载了多少技能、有几个后台 Agent 在跑

为了让 API 不被频繁调用（毕竟每 300ms 就触发一次脚本），我加了 5 分钟的文件缓存。只有缓存过期了才重新请求，否则直接读本地文件。这样既实时又不浪费请求。

配置步骤

第一步：创建 wrapper 脚本

把下面的脚本保存到 ~/.claude/statusline-wrapper.sh，然后加上执行权限：

1	`chmod +x ~/.claude/statusline-wrapper.sh`

脚本内容比较长，贴在文章最后了。核心逻辑就是：调 GLM 配额 API → 缓存结果 → 合并 claude-hud 输出 → 最终显示。获取用量的 API 完全使用的都是官网服务（可自己查看源码），和在官网直接访问查看没有任何差异。

第二步：修改 Claude Code 配置

编辑 ~/.claude/settings.json（或 settings.local.json），把 statusline 指向 wrapper 脚本：

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1	`{``"statusline": {``"enabled": true,``"script": "~/.claude/statusline-wrapper.sh"``}``}`

如果之前已经有 statusline 配置，把 script 字段改成 wrapper 的路径就行。

第三步：替换你自己的 API Key

脚本里有一行是 GLM 的 API Key：

1	`_glm_key="你的API Key"`

去智谱开放平台的 API Keys 页面拿到你自己的 Key 替换进去。

第四步：重启 Claude Code

退出当前会话，重新启动，底部状态栏就会出现 GLM 的用量信息了。

最终效果

状态栏上你会看到类似这样的信息：

1	`GLM \| Token: 62% 15:30 100% 2026/04/03 00:00 \| MCP: 45% \| 1 CLAUDE.md \| 10 MCPs \| 42 Skills`

逐项解释一下：

Token: 62% 15:30 — 第一个 Token 限额已用 62%，15:30 重置
100% 2026/04/03 00:00 — 第二个 Token 限额还没用，明天凌晨重置
MCP: 45% — MCP 调用限额用了 45%
1 CLAUDE.md | 10 MCPs — claude-hud 原生的配置计数
42 Skills — 当前加载的技能数量

橙色显示，在终端里非常醒目。

缓解 Token 焦虑

用了几天下来，最大的感受就是：确定性消除焦虑。

以前每次长时间使用 Claude Code，心里总有个声音：”还够不够用？” 现在瞟一眼状态栏就知道了。62% 的时候安心干活，85% 的时候开始收尾，95% 的时候赶紧保存上下文。从容多了。

而且缓存机制让这个功能几乎零成本——5 分钟更新一次，不会拖慢终端，不会浪费 API 调用。

完整脚本

以下是 ~/.claude/statusline-wrapper.sh 的完整代码，可直接使用，因为系统差异不能直接使用的，可以让 Claude Code 略微修改下即可

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`#!/bin/bash``# Status line wrapper: first line GLM quota, second line cloud script, remaining lines from claude-hud````input=$(cat)````# GLM API Key quota (cached 5min, output as first line)``_glm_cache="/tmp/glm_quota_cache.txt"``_glm_ttl=300``_glm_key="你的API Key"``if [ -f "$_glm_cache" ] && [ $(( $(date +%s) - $(stat -f %m "$_glm_cache") )) -lt $_glm_ttl ]; then``glm_output=$(cat "$_glm_cache")``else``glm_output=$(curl -sf --max-time 5 "https://bigmodel.cn/api/monitor/usage/quota/limit" \``-H "Authorization: Bearer $_glm_key" -H "Content-Type: application/json" 2>/dev/null \``| python3 -c "``import sys,json``from datetime import datetime``try:``d=json.load(sys.stdin).get('data',{}).get('limits',[])``tks=[x for x in d if x.get('type')=='TOKENS_LIMIT']``tm=' '.join([f'{x[\"percentage\"]}%' for x in d if x.get('type')=='TIME_LIMIT'])``parts=[]``if tks:``items=[]``for i,x in enumerate(tks):``pct=f'{x[\"percentage\"]}%'``t=datetime.fromtimestamp(x['nextResetTime']/1000)``if i==0:``items.append(pct+' '+t.strftime('%H:%M'))``else:``items.append(pct+' '+t.strftime('%Y/%m/%d %H:%M'))``parts.append('Token:'+' '.join(items))``if tm: parts.append('MCP:'+tm)``print('\033[38;5;208mGLM | '+' | '.join(parts)+'\033[0m')``except: pass``" 2>/dev/null)``[ -n "$glm_output" ] && echo "$glm_output" > "$_glm_cache"``fi````# Cloud script output (second line)``cloud_output=$(echo "$input" | /Users/apple/Downloads/statusline-cloud.sh 2>/dev/null)````# Claude-hud output (all lines)``plugin_dir=$(ls -d "$HOME"/.claude/plugins/cache/claude-hud/claude-hud/*/ 2>/dev/null | sort -t. -k1,1n -k2,2n -k3,3n -k4,4n | tail -1)``hud_output=$(echo "$input" | /usr/local/Cellar/node/25.2.1/bin/node "${plugin_dir}dist/index.js" 2>/dev/null)````# Extract HUD line 3 (e.g. "1 CLAUDE.md | 10 MCPs") and rest (line 4+)``# Strip leading/trailing ANSI codes and whitespace from hud_line3``hud_line3=$(echo "$hud_output" | sed -n '3p' | sed 's/^\(\x1b\[[0-9;]*m\)*//;s/\(\x1b\[[0-9;]*m\)*$//' | sed 's/^[[:space:]]*//;s/[[:space:]]*$//')``hud_rest=$(echo "$hud_output" | tail -n +4)````# Count available skills (cached per session, deduplicated across all sources)``_skill_cache="/tmp/skill_count_cache.txt"``if [ -f "$_skill_cache" ]; then``_skill_count=$(cat "$_skill_cache")``else``_skill_count=$({``ls "$HOME/.claude/skills/" 2>/dev/null | grep -v '^\.'``find "$HOME/.claude/plugins" -name "SKILL.md" 2>/dev/null | sed 's|/SKILL.md||' | xargs -I{} basename {}``find "$HOME/.claude/plugins" -name "*.md" -path "*/commands/*" 2>/dev/null | xargs -I{} basename {} .md``ls "$HOME/.claude/commands/" 2>/dev/null | sed 's|\.md$||'``} | sort -u | wc -l | tr -d '[:space:]')``echo "$_skill_count" > "$_skill_cache"``fi``skill_str="\033[0;35m${_skill_count} Skills\033[0m"````# Count waiting agents (other claude processes, real-time)``_agent_count=$(( $(pgrep -x claude | wc -l) - 1 ))``if [ "$_agent_count" -gt 0 ]; then``agent_str="\033[0;34m${_agent_count} Agents\033[0m"``else``agent_str=""``fi````# Output: cloud → GLM+HUD_line3+Skills (merged one line) → HUD rest, filter blank lines``{``if [ -n "$cloud_output" ]; then``echo "$cloud_output"``fi````# Merge GLM (orange), HUD line 3, skill count, and agent count into one line``_extra="${skill_str}"``[ -n "$agent_str" ] && _extra="${_extra}  ${agent_str}"````if [ -n "$glm_output" ] && [ -n "$hud_line3" ]; then``echo -e "${glm_output} ${hud_line3} ${_extra}"``elif [ -n "$glm_output" ]; then``echo -e "${glm_output} ${_extra}"``elif [ -n "$hud_line3" ]; then``echo -e "${hud_line3} ${_extra}"``else``echo -e "${_extra}"``fi````if [ -n "$hud_rest" ]; then``echo "$hud_rest"``fi``} | perl -ne 'my $c=$_; $c=~s/\e\[[\d;]*m//g; print unless $c=~/^\s*$/'`

不确定性才是焦虑的根源。把数字放在眼前，焦虑就消散了大半。

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