核心用法
TimeCamp Skill 提供两大工具模块：CLI 快速操作与Data Pipeline 批量分析。
CLI 模块（timecamp-cli）专注于个人即时操作，支持：
- 实时计时器启停（
start/stop/status） - 时间条目增删改查（CRUD）
- 按日期范围检索个人或全团队记录
- 任务列表查看
Data Pipeline 模块（good-enough-timecamp-data-pipeline）面向分析场景，支持提取五类数据集：entries（时间条目）、tasks（任务层级）、computer_activities（桌面追踪）、users（用户信息）、application_names（应用映射）。输出格式为 JSONL，可直接用 DuckDB 进行复杂查询，如人均工时统计、应用使用时长排行、低工时人员筛选等。
显著优点
1. 双轨架构：即时操作与批量分析分离，避免 API 滥用，兼顾效率与深度
2. 本地化分析：JSONL + DuckDB 模式实现离线查询，响应快且可复用历史数据
3. 数据完整性：支持从个人计时到团队级 computer activities 的全链路追踪
4. 确定性输出：所有命令显式可预览，修改类操作强制确认
潜在局限
- 环境依赖：需预置
TIMECAMP_API_KEY并克隆两个仓库，首次配置门槛较高 - 仓库绑定：源码托管于特定 GitHub 组织，若仓库迁移或权限变更将中断服务
- 无原生 GUI：纯 CLI 与代码化分析，非技术用户学习成本较大
- 数据时效：Pipeline 需手动触发更新，非实时同步
适合人群
- 需要精确工时记录的远程工作者、自由职业者
- 需审计团队效率的技术管理者、项目经理
- 偏好命令行工作流的数据分析师、开发者
常规风险
- 数据误操作：
update-entry/remove-entry不可逆，需严格执行确认流程 - 隐私合规：
computer_activities涉及桌面监控，团队部署前需明确告知并获得同意 - 密钥泄露：API Key 存储于环境变量，需避免写入日志或共享终端会话