Agent Trace 编码 agent 使用审计

看清 Claude Code、Codex、Cursor 各花了多少 token、哪些步骤最费钱

痛点

同时用 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Grok 等编码 agent 的开发者，很难知道每次任务到底消耗了多少用量、哪个环节在烧钱、哪个 agent 更划算；官方账单只给总数，缺少按任务、按仓库、按步骤的归因，社区里也在讨论怎么降低 agent 用量。

方案

一个本地优先的 trace 收集器：从各 agent 的日志/会话文件里解析 token 与调用记录，按任务、仓库、工具维度统计用量和成本，标出高消耗步骤并给出优化建议（比如减少重复上下文、换更便宜的模型）。

用户

重度使用多个编码 agent 的独立开发者、小团队技术负责人、关注 AI 成本的技术管理者

MVP

解析主流 agent 的本地会话日志；按任务/仓库汇总 token 与成本；高消耗步骤高亮；每日/每周用量报表；本地存储不上传代码

变现

免费版单 agent，订阅解锁多 agent 合并统计、团队看板与历史归档

为何现在

编码 agent 工具碎片化、价格差异大，开发者对“用量与成本透明”的需求刚出现；日志都在本地，独立开发者可以快速做出跨工具的统一视图，大厂没有动力做跨竞品审计。