为什么需要聚合看板？多平台订阅的日常痛点
如果你同时订阅了 Codex、MiniMax、火山方舟、Kimi Code、LongCat、千问 AI 和 Google AI 这些编程套餐，应该体验过那种“每天打开七个标签页挨个查余额”的烦躁。每个平台的配额查询入口都不一样：MiniMax 要去控制台找 Token Plan 页面，火山方舟的 CodingPlan 和 AgentPlan 藏在控制台的不同位置，Kimi Code 的订阅统计在一个不起眼的接口里，LongCat 的额度在付费中心的 Token 包页面，千问的 TokenPlan 在数据接口里，Google AI 还得走一套 OAuth 流程。
这种零散的查询方式不仅浪费时间，还容易漏查。你可能在写代码中途突然发现某个工具额度用完了，工作节奏被打断。问题在于你并没有一个统一的视角去掌握所有平台的剩余量。如果你也有类似的烦恼，那么下面这个自托管看板可能就是你要找的解决方案。如果你还在考虑订阅哪些平台，可以参考我们之前的 AI 编程工具推荐 2026 文章，里面详细对比了各平台的优缺点。
适合谁？不适合谁？
适合人群：已经订阅或计划订阅两个以上 AI 编程套餐的开发者，每天需要多次查看各平台剩余额度，想要在一个页面里一眼掌握所有配额，并且对数据隐私有要求，愿意用 Docker 自己部署一个本地看板。典型的用法是：你同时开着 Codex、Kimi Code 和千问，想快速知道哪个额度快用完了、该切换到哪个账号去。
不适合人群：如果你只用一个 AI 编程平台（比如只用 Codex），或者你不在乎多花一两分钟手动查余额，那这个看板对你来说意义不大。另外，如果你对 Docker 命令行完全不熟悉、也不想折腾，建议直接用各平台官网的查询页面，没必要专门搭一个容器。
什么时候推荐部署：当你发现每天为了查额度要开 5 个以上的标签页，或者某个平台的配额重置时间总是记错，又或者你给团队采购了多个账号、分配额度变得很麻烦——这时候就该动手了。
coding-plan-dashboard 看板能做什么？核心功能一览
coding-plan-dashboard 是一个开源的配额看板项目，用 Docker 一条命令就能启动。它把多个 AI 编程平台的配额聚合在一个深色页面上，每个平台一张独立卡片，显示使用百分比、彩色进度条和实时重置倒计时。
支持的平台
- Codex（含 NewAPI 代理通道）
- MiniMax
- 火山方舟（CodingPlan / AgentPlan）
- Kimi Code
- LongCat
- 千问 AI
- Google AI（Gemini 系列）
页面顶部还有四个汇总卡片：账号数、总限额、已用总量和最近刷新时间。右上角有一个锁图标（表示数据仅局域网可访问）和一个“刷新可用数据”按钮。
多账号管理
如果你一个平台有多个账号（比如火山方舟的多个子账号），每个账号会显示独立的子卡片，百分比和重置时间各自分开，不会混在一起。
数据持久化
每次拉取后结果会缓存到本地 JSON 文件中，容器重启后先显示缓存再静默刷新，不会出现白屏等待。
NewAPI 代理通道
对于通过 NewAPI 中转使用 Codex 的用户，可以直接导入 NewAPI 的中转地址，跳过官方接口的 401 报错。
部署前置条件与注意事项
在看开始部署之前，请确认你的环境满足以下条件，否则后续步骤可能会卡住。
硬件要求
- 一台 Linux 服务器、树莓派、NAS 或者任何能跑 Docker 的设备。
- 建议内存至少 512MB（低配 VPS 例如 RackNerd 的入门方案也能跑）。128MB 内存的设备不保证稳定运行，实际体验可能很慢。
- 磁盘空间：项目本身很小（几个文件），但缓存数据会随时间增长，预留 1GB 足够。
软件要求
- Docker Engine 版本 20.10+（推荐最新稳定版）
- Docker Compose v2（通常随 Docker 一起安装，如果单独安装请确认
docker compose命令可用）
网络要求
- 确保设备能正常访问 GitHub（或配置了国内镜像源），因为需要
git clone拉取源代码。 - 默认端口 8080，请确保该端口没有被占用。如果被占用，可以修改环境变量
PORT。
安全提醒
看板默认没有任何认证机制，强烈建议只在局域网内使用。如果需要在公网访问，请自行在前方加一层反向代理（如 Nginx）和 HTTP 基本认证。在部署之前，你还可以参考站内的 VPS 安全加固指南 来提升整体安全性。
一步一步部署看板（Docker Compose 方式）
部署过程分为五步，非常简洁：
- 克隆仓库
git clone https://github.com/your-repo/coding-plan-dashboard.git（具体仓库地址请以项目 README 为准）
- 进入目录并创建 data 子目录
cd coding-plan-dashboard && mkdir data如果需要修改端口或添加环境变量，可以编辑这个文件。例如将 8080 改为 9090。
- 编辑 docker-compose.yml（可选）
- 启动容器
docker compose up -d打开浏览器，输入 http://<你的机器IP>:8080。
- 访问看板
如果你用 Portainer 管理 Docker，也可以直接创建一个 Stack，把 docker-compose.yml 的内容粘贴进去，点 Deploy 就行。前提是本机上已经有 index.html、server.py 和空的 data/ 目录。
整个项目只有三个核心文件：index.html（前端）、server.py（后端）、docker-compose.yml（编排）。容器启动后没有外部 CDN 依赖，所有资源都是自包含的。如果你对 Docker 不太熟悉，可以阅读站内的 Docker 部署开源项目教程 作为补充。
验证看板是否正常运行
部署完成后，不要急着导入 curl，先确认看板本身工作正常：
- 在浏览器中打开
http://<你的机器IP>:8080，应该能看到一个深色背景的空白看板页面（还没有卡片）。 - 页面顶部显示“汇总”区域，有四个卡片：账号数、总限额、已用量、刷新时间，初始值应该为 0。
- 右上角有一个锁图标和一个“刷新可用数据”按钮。
- 如果看到这些内容，说明前端渲染正常。
- 如果你导入了一个平台的 curl 后卡片没有出现，请检查容器日志（
docker logs coding-plan-dashboard）看是否有报错。
如果页面完全空白或报错，常见原因包括：端口映射错误、防火墙没有开放 8080 端口、容器没有运行（docker ps 检查）。
导入平台配额接口：curl 命令的获取与粘贴
这是看板的核心操作。你需要从浏览器的开发者工具里复制每个平台的配额 API 请求，然后粘贴到看板页面底部的输入框中。
具体步骤：
- 在浏览器中登录该平台，打开开发者工具（F12），切换到 Network 面板。
- 找到配额相关的请求（通常包含 usage、plan、quota 等关键字），右键点击该请求，选择“复制” → “复制为 cURL (bash)”。
- 回到看板页面，把这段 curl 命令粘贴到文本框中，点击“导入”。
服务器会自动根据 URL 识别平台归属（例如 chatgpt.com/backend-api/wham/usage 归类为 Codex），然后用 Python 标准 HTTPS 库重新发起请求，结果缓存到本地。
常见错误：复制了不完整的 curl 命令，缺少 Cookie 或 Authorization 头部，导致导入后没有数据。如果你使用的是 NewAPI 中转 Codex，请导入 NewAPI 提供的 /api/channel/{channelId}/codex/usage 地址，而不是官方地址。
导入成功后，页面上会出现对应平台的卡片，显示使用百分比和倒计时。
多账号管理与数据缓存机制
如果你有多个账号，只需重复导入不同账号的 curl 命令即可。看板会自动为每个平台下的每个账号生成独立的子卡片。例如火山方舟中导入多个子账号，每个子账号都有一张卡片显示使用百分比和重置时间。
数据缓存路径
data/snapshot.json：概览数据data/results.json：每个账号的 API 原始响应缓存
容器重启后，先显示缓存数据，然后在后台静默刷新最新数据，用户不会看到空白页。你也可以手动点击右上角的“刷新可用数据”按钮强制刷新。
安全建议
将 data/ 目录的权限设置为 700（仅 owner 可读写），不要把凭证文件提交到 Git 仓库。
安全边界：为什么凭证安全且建议局域网使用
很多用户担心粘贴 curl 命令会泄露 API 密钥。这个看板在安全方面做了几层防护：
- 不执行 shell curl：导入的 curl 被 Python 解析后用标准 HTTPS 库重新请求，不存在命令注入风险。
- 域名白名单：服务器只允许向预设平台域名发起请求（如
chatgpt.com、www.minimaxi.com、console.volcengine.com等），不能向任意地址发 HTTPS 请求。 - 凭证本地存储：所有响应和凭证保存在
data/目录，权限 700。默认没有认证，所以请确保仅受信任的设备能访问。如果需要在公网使用，务必加一层反向代理和认证。
可以把这个看板想象成你家客厅的智能中控面板——放在家里（局域网）安全，挂在小区门口（公网）就危险了。
回滚方案
如果你更新了代码或配置导致看板无法正常使用，可以快速回退到上一个可用版本：
- 使用 Git 回滚：进入项目目录，执行
git log查看最近的提交记录，然后git checkout <上一个正常版本的 commit id>回到旧版本。 - 重建容器：执行
docker compose down停止容器，然后docker compose up -d重新启动。数据目录中的缓存文件不会丢失。 - 完全删除：如果想彻底移除这个看板，执行
docker compose down -v（删除数据卷）并删除项目目录即可。
注意：回滚前建议先备份 data/ 目录下的 JSON 文件，以防丢失已导入的凭证信息。
常见问题与排错指南
看板页面空白：检查容器是否正常运行（docker ps），端口映射是否正确，防火墙是否开放。
导入 curl 后无数据：检查 curl 命令是否完整（包含认证头部），该平台 API 是否被限流，域名是否在白名单内。
端口冲突：修改 docker-compose.yml 中的 PORT 环境变量，然后重启容器。
更新版本：进入项目目录执行 git pull 拉取最新代码，然后 docker compose down && docker compose up -d 重建容器。
接口变更：如果某个平台修改了配额 API 地址，可以关注项目的 GitHub Issue 区，通常作者会很快更新适配。
总结与行动建议
这个开源看板用一条 docker compose up -d 命令解决了多个 AI 编程套餐配额管理的痛点：你不再需要每天开七个标签页手动查余额，所有信息一屏展示，支持多账号，数据缓存不丢失，安全机制也相对可靠。
部署后的第一个操作：导入你最常用的一个平台（比如 Codex）的 curl 命令，确认卡片出现并显示正确百分比。然后依次导入其他平台的 curl，每导入一个就看看卡片是否正常。全部导入完，你会发现“啊，原来还剩这么多额度”。
如果你还缺一台跑这个看板的服务器，可以考虑 CloudCone 或 RackNerd 的低价 VPS，年付方案通常只要几十块钱。
最后提醒几句：各平台的接口地址可能随时间变化，导入时请确认 curl 命令的正确性；建议将看板部署在局域网内，不要暴露到公网；如果对编程感兴趣，可以自行扩展这个看板支持更多平台，但要注意保持安全边界。
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