数据仪表板
分析仪表板，包含活动热力图、项目分布、模型使用和成就系统。
仪表板提供 AI 编程活动的可视化概览。它从所有已扫描的会话中聚合数据，呈现趋势和洞察。
统计概览
顶部行展示关键指标：
- 总会话数 — 所有扫描目录中的会话数量
- 总消息数 — 用户 + 助手消息的合计数量
- 用户消息 — 你发送的消息数
- 助手消息 — AI 回复数
- 平均消息/会话 — 对话深度指标
每周对比徽章显示与上周的趋势变化。
活动热力图
GitHub 风格的贡献热力图，展示过去一年的每日会话活动。颜色越深表示当天会话越多。悬停可查看精确数量。
项目分布
展示哪些项目（工作目录）拥有最多会话的图表。有助于了解你在 AI 辅助开发中的时间分配。
模型使用
跨会话的 AI 模型使用分布。追踪会话内的模型切换（Pi 在 JSONL 中记录 model_change 条目）。
Token 消耗
跨会话的 Token 使用量和预估成本汇总。帮助追踪 AI 辅助开发的支出。
成就系统
基于使用模式的游戏化徽章奖励：
- 会话里程碑（10、50、100、500 个会话）
- 消息量成就
- 连续使用追踪（连续有会话的天数）
- 项目多样性徽章
热门项目
按会话数量排名的最活跃项目列表，支持快速导航以在会话浏览器中按项目过滤。
性能
仪表板使用增量数据聚合——统计数据从缓存的会话元数据中计算，而非重新解析 JSONL 文件。即使有数千个会话，仪表板也能保持流畅响应。