GitHub Copilot 使用指标查看器：零配置的本地数据分析仪表盘

什么是 GitHub Copilot 使用指标查看器？

这是一个基于网页的交互式仪表盘，专门用于可视化 GitHub Copilot 的使用指标和分析数据。它能直观展示 Copilot 请求的使用模式、模型分布、用户活跃度和时间趋势。完全在浏览器中运行，无需安装、无需服务器、无需网络传输数据，打开即用。

技术栈

✨ 为什么开发者需要这个工具？

关键痛点解决

  • 🔒 隐私零妥协：所有数据处理均在本地浏览器完成，敏感数据永不离开你的设备
  • ⚡ 三秒启动：直接双击 HTML 文件或在 GitHub Pages 打开即用
  • 📊 决策支持：清晰展示团队模型使用偏好、高峰时段、活跃用户排名
  • 💸 成本优化：识别超额使用账号，合理分配企业许可证

🚀 五分钟上手指南

方法一：GitHub Pages 部署（推荐）

1. 访问你的 GitHub 仓库
2. 进入 Settings > Pages
3. 选择分支并保存
4. 访问生成的 `https://[用户名].github.io/[仓库名]/`

方法二：本地直接运行

1. 下载仓库 ZIP 解压
2. 双击打开 `index.html`
3. 点击仪表盘上的 [📁 加载数据]
4. 选择你的 Copilot 数据 CSV 文件

方法三：自定义部署

1. Fork 本仓库
2. 修改代码后推送至 main 分支
3. GitHub Actions 将自动部署到 Pages
4. 查看 `.github/workflows/deploy.yml` 配置细节

📊 核心功能详解

全局数据概览

| 指标类型       | 分析维度                 | 业务价值                     |
|----------------|--------------------------|------------------------------|
| 总请求量       | 时间段对比               | 评估团队整体使用强度         |
| 用户分布       | 活跃用户排名             | 识别核心用户与低活跃账户     |
| 模型使用占比   | GPT-4o/GPT-3.5 等        | 优化模型采购策略             |
| 配额状态       | 超额使用账户统计         | 预防预算超支                 |

高级分析能力

  • 时段热力图：识别开发者的活跃高峰时段
  • 动态过滤器：按日期/用户/模型实时筛选数据
  • 数据透视：支持 CSV 导出筛选后的数据集

时段分析示例
▲ 按小时统计的请求量分布热力图

🧪 数据准备指南

步骤 1：获取原始数据

从 GitHub Copilot 后台导出 CSV 格式使用报告

步骤 2：验证数据格式

Timestamp,User,Model,Requests Used,Exceeds Monthly Quota,Total Monthly Quota
2025-06-18T10:43:41.8378480Z,User41,gpt-4o-2024-11-20,1,FALSE,Unlimited

注：必须包含以上6列且列名精确匹配

步骤 3：数据加载演示

1. 点击仪表盘右上角 [📁 加载数据]
2. 选择 CSV 文件
3. 等待进度条完成（约3-10秒）
4. 图表自动刷新显示分析结果

🛠️ 技术架构解析

核心组件

技术 作用 优势
Chart.js 数据可视化渲染 动态交互式图表
FileReader 本地 CSV 解析 无需上传至服务器
IndexedDB 浏览器端数据缓存 支持百万级记录快速过滤

性能基准测试

✅ 10,000 行数据：加载时间 < 3秒
✅ 50,000 行数据：筛选响应 < 1秒
✅ 兼容 Chrome/Firefox/Safari/Edge

💼 真实应用场景

开发团队使用案例

1. **许可证优化**：某15人团队发现：
   - 3个账号使用量占总量40%
   - 5个账号月使用不足10次
   ⇒ 调整许可证分配节省 $600/月

2. **效能提升**：通过时段分析发现：
   - 代码生成高峰在 10:00-12:00
   - 下午请求响应时间延长 30%
   ⇒ 调整重要任务至上午时段

个人开发者价值

  • 跟踪不同模型的响应质量
  • 分析个人开发习惯的时间规律
  • 评估 Copilot 对生产力的实际提升

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q1：需要联网使用吗？

不需要。所有数据处理均在浏览器内完成，断网状态下仍可正常分析已加载的数据。

Q2：支持多大的数据量？

经测试可稳定处理 50,000+ 行 CSV 数据，具体取决于设备内存。建议分段加载超大数据集。

Q3：会存储我的数据吗？

绝不存储。关闭浏览器标签后所有数据自动清除，下次使用需重新加载。

Q4：数据格式不匹配怎么办？

检查必须包含的6列：

  1. Timestamp
  2. User
  3. Model
  4. Requests Used
  5. Exceeds Monthly Quota
  6. Total Monthly Quota

Q5：能分析历史数据吗？

支持任意时间范围的 Copilot 数据，只要符合 CSV 格式要求即可加载分析。

🌟 最佳实践建议

团队管理员应关注

1. **季度审查**：每季度分析使用趋势
2. **模型成本审计**：对比 GPT-4o/GPT-3.5 成本效益
3. **异常监控**：设置请求量突增50%的预警

个人开发者技巧

  • 关联时间日志分析编码效率
  • 导出月报整合到个人工作复盘
  • 比较不同 IDE 插件的使用效率

最后提示：项目已内置 data_example.csv 示例文件，首次使用建议加载体验功能完整度。所有代码遵循 MIT 开源协议，企业可自由集成到内部系统。

通过这个零依赖的工具，您将获得：

- 🔍 深度的 Copilot 使用洞察
- 💡 数据驱动的优化决策
- ⏱️ 每月节省数小时手动分析时间

立即访问项目仓库，开启您的 Copilot 数据分析之旅 → GitHub Copilot Usage Metrics Viewer