agenttrace-session-audit - SKILL-北京尧图网络

name: agenttrace-session-auditdescription: “Audit local AI coding-agent sessions with agenttrace for cost, tool failures, latency, anomalies, health, diffs, and CI gates.”category: developmentrisk: safesource: communitysource_repo: luoyuctl/agenttracesource_type: communitydate_added: “2026-05-10”author: luoyuctltags: [ai-coding, observability, cost-tracking, session-analysis]tools: [claude, cursor, gemini, codex-cli]license: “MIT”license_source: “https://github.com/luoyuctl/agenttrace/blob/master/LICENSE”代理跟踪会话审计概览使用此技能检查本地 AI 编码代理会话agenttrace。它专注于进程运行背后令牌和成本激增、工具故障、重试循环、延迟间隙异常、健康评分以及会话间差异。agenttrace 是以本地为主的并从诸如 Claude Code 的工具中读取会话日志Codex CLI、Gemini CLI、Aider、Cursor 导出、OpenCode、Qwen Code、Kimi以及通用 JSON 或 JSONL 跟踪。何时使用此技能当用户询问 AI 编码运行速度慢、成本高、表面化或不可靠时使用。在重试失败或可疑任务之前查看本地代理日志时使用。在构建用于 AI 辅助编码会话的轻量级 CI 健康门时使用。用于比较两次尝试并查看工具路径、重试或成本模式的变化。运作方式第1步发现可用的会话当PATH上可用时优先使用已安装的agenttrace二进制文件。如果当前仓库是luoyuctl/agenttrace使用go run ./cmd/agenttrace取而代之agenttrace--doctoragenttrace--overview如果未检测到会话请报告--doctor检查的目录并请求导出的会话文件或日志目录。步骤2生成可供人类阅读的审计当用户想要一个可以检查或分享的简明报告时请使用 Markdown。agenttrace--overview-fmarkdown-oagenttrace-overview.md在报告中以风险最高的会议开头并解释它们为什么重要关键异常、重复的工具故障、代币或成本浪费、长延迟差距、低健康评分以及可疑地浅显的课程。步骤 3检查一个会话或目录使用最新的会话进行快速检查或在使用时传递一个明确的导出路径用户提供一个。agenttrace--latestagenttrace--latest-fjson agenttrace path/to/session-or-export.json agenttrace--overview-dpath/to/session-dir第4步在语义重要时比较尝试即使代理自信地采取行动令牌和延迟指标看起来也可能很健康错误的实施路径。当风险是语义漂移时将跟踪配对针对之前的或已知良好尝试进行差异审核。查找更改的文件或偏离预期任务的命令与参考尝试相比缺少测试或验证步骤在相同的文件上反复编辑而没有明确的理由来自跳过必要勘探的较低成本第5步添加自动化门对于持续集成或可重复的团队工作流程使用 JSON 输出或健康阈值。agenttrace--overview-fjson-oagenttrace-overview.json agenttrace--overview--fail-under-health80--fail-on-critical --max-tool-fail-rate15根据项目调整阈值。严格的门控对关键工作流程很有用在团队了解其基线时仅报告的命令更好。例子快速本地评论agenttrace--overviewagenttrace--latest在长时间的编码代理运行后使用此来决定下一个提示是否应该分解任务避免失败的工具路径添加缺失的测试或重置上下文。CI 健康检查agenttrace--overview--fail-under-health80--fail-on-critical当代理会话日志在 CI 中可用且团队想要一个简单方式时使用此方法防范严重异常或不正常的运行。最佳实践当会话发现不确定时请从--doctor开始。明确报告缺失的字段不要编造成本、型号、延迟或健康数据。将提示、代码和会话内容视为私有本地数据。对于自动化优先使用 JSON 输出对于人工审阅优先使用 Markdown 输出。对于过程失败使用跟踪指标对于语义漂移使用差异/参考审查。限制agenttrace 只能分析本地存在的日志或作为导出提供的日志。一些代理没有暴露足够的字段来推断成本、型号、缓存使用或延迟。健康的跟踪指标并不能证明最终代码是正确的仍然要运行测试并审查差异。CI 门应该先作为建议性使用直到团队了解正常的基线行为。安全与防护注意事项除非用户明确批准否则不要将私人会话记录上传到外部服务。除非用户明确要求使用该输出路径否则不要覆盖用户报告。避免打印在提示、工具输出、环境变量或日志中发现的秘密。常见陷阱问题:未找到会话。解决方案运行agenttrace --doctor然后将 agenttrace 指向导出的文件或日志目录。问题:一次运行看起来既便宜又快但产生了错误的重构。解决方案将本次会话与之前的尝试或已知良好的差异进行比较仅依靠成本指标将无法发现语义漂移。问题在添加健康检查后持续集成失败得太频繁。解决方案从 JSON 或 Markdown 报告开始检查正常基线然后逐步收紧阈值。相关技能langfuse- 用于生产级 LLM 应用的跟踪和评估。observability-engineer- 用于更广泛的服务监控、SLO 和事件工作流程。

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