缺少程序运行日志？？？HTML 可视化追踪报告让Agent运行全过程清晰可见、透明可观测！
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Tranquilla
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- ai, observability
Direzione di ricerca
Inizia dal progetto collegato learn-claude-code-with-logging-everything e dalla sua anteprima all_logs/01_agent_loop/Agent loop log.pdf; confronta il ciclo di vita dell’agente registrato al suo interno con questo repository. L’issue non indica file di destinazione né test, quindi conferma con i maintainer l’ambito dell’integrazione e i criteri di accettazione; il lavoro dovrebbe considerarsi completato quando l’HTML trace richiesto copre gli input e gli output dell’agente elencati, l’uso di tool e skill, i subagents, la compressione e i dati del team.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
learn-claude-code教程给了我很大帮助，但是实践过程中，弄清楚Agent的每一步输入、输出究竟是什么确实非常困难。
经过不断探索，做到使用可视化日志手段追踪Agent详细执行过程，希望帮助到有同样困难的小伙伴。
希望开发者考虑把可视化日志追踪功能合入
如果你绝对我的工作对你有点帮助，请star，hhh
https://github.com/in-people/learn-claude-code-with-logging-everything
本教程基于 shareAI-lab/learn-claude-code 演变而来。
https://github.com/YYHDBL/MyCodeAgent 项目Trace 追踪给了我很大启发。
核心特色：Agent 运行可视化日志追踪
本教程通过完整的日志追踪系统，帮助读者深入理解 Agent 的每个执行步骤：
📤 发送消息：发送给大模型的消息列表内容。
📥 接收响应：大模型的响应内容和结构。
🔧 工具调用：调用了哪些工具？工具执行结果如何？
📚 技能使用：使用了哪些技能？何时加载的？
🤖 子 Agent 协作：subAgent 如何运行？返回了什么结果？
🗜️ 上下文压缩：何时进行消息压缩？压缩了哪些数据？
📨 团队协作：不同子 Agent 之间传递了哪些数据？
所有这些信息都通过HTML 追踪报告清晰呈现，让 Agent 的"黑盒"变得透明可观测！！！
快速预览HTML追踪报告： all_logs/01_agent_loop/Agent loop log.pdf
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 79k
- Fork
- 12.6k
- Merge medio
- 3h 27m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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