Harness Bridge
SDK / 工具一个本地启动器:让 Claude Code 与其他七种编码 harness 直连任意 OpenAI / Anthropic / Responses 兼容端点——不改任何一行配置文件。
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隐私优先的纯客户端 trace 工作台——把 Claude Code、Codex 与 OTLP 日志变成可搜索时间线、实测指标与并排对比。无后端、无遥测。
TraceCrate 读取你选定的 trace 文件——Claude Code 会话、Codex 日志、OTLP 导出——变成可搜索时间线(事件类型筛选、相对时间、工具输入输出、元数据,每页 100 事件)、实测指标、启发式诊断与并排对比。它的哲学是「证据,而非虚构的确定性」:有记录才报 token、显式错误与耗时,缺的值就保持未知,也不做成本估算。它只读 trace,绝不运行 agent 或回放记录的命令,也绝不扫描 agent 目录;导出支持 JSON 与单文件 HTML 报告,先看「仅结构」的脱敏预览再决定分享什么。托管 demo 跑合成数据。v0.1.0,双语,部署在 GitHub Pages。
长会话之后回答「agent 到底做了什么」——执行顺序、工具失败、两次运行的耗时差异,且不向任何人上传任何东西。
# 本地运行(Node.js >= 22.12,推荐 24): git clone https://github.com/FankChen/tracecrate.git cd tracecrate npm ci npm run dev # 或打开托管 demo(合成数据,零安装): # https://fankchen.github.io/tracecrate/
v0.1.0,刚发布的首个版本。严格只做查看器:不运行 agent,缺失的值就如实标未知——不做成本估算,别指望消费看板。
收录日期
一个本地启动器:让 Claude Code 与其他七种编码 harness 直连任意 OpenAI / Anthropic / Responses 兼容端点——不改任何一行配置文件。
用你已登录的 Claude Code 账号回答 macOS Spotlight 与 Siri 的提问——一个实验性的 macOS 27 模型委派提供者。
把十个 AI 编程助手的本地聊天记录提取成统一 JSONL——微调、分析,或赶在本地数据库被清空前备份多年的对话。纯标准库实现。