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Agent Lens 轨迹捕获与回放调试

AI Agent 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_3c6cb52e/capture-and-replay-claude-code-trajectories-for-multi-session-debugging-with-agent-lens

技能介绍

问题:会话一结束,现场就没了

调试 Claude Code 时最难受的并不是「报错了」,而是报错发生时你只能看到最终文本。一段看似正确的回复背后,可能经历过三轮自我纠正、两次文件重写和一次方向切换;一旦会话结束,这些中间过程全部消失。

  • 你不知道代理是在哪一回合改主意的,只知道最终结果
  • 文件被反复编辑,但中间态从未被保存,出错的那一步无法还原
  • 跨会话调试时,你无法把上一轮的决策和下一轮的行为连成一条时间线

靠事后看日志、手动复现,属于临时转录审查:能猜个大概,但拿不出证据链。当代理行为出现 bug,你需要的是法医级调试——逐回合地看它当时看到了什么、改了什么、为什么改。

它如何工作

这个技能把 Agent Lens 的轨迹能力接到 Claude Code 上,核心做三件事:

  1. 捕获结构化轨迹:记录的是代理的执行步骤(工具调用、观察、决策),而不是把输出文本抄一遍。这意味着你可以按回合回放,而不是重播一段录屏似的文本
  2. 影子 git diff:代理每次编辑文件都会生成一份差异快照。即使它把文件改回去再改回来,你也能逐次对比,定位是哪一步引入了破坏
  3. 分支回放:把代理行为当作分支来重放。选一个分叉点,从那里重新走,看不同决策会导向什么结果

关键步骤串起来就是:记录轨迹 → 生成影子 diff → 在分支上回放。调试时先看 diff 确认改动范围,再在可疑回合上回放,验证你的假设。

适用边界

  • 目前只支持 Claude Code:通过 Claude Agent SDK 接入,其他代理和框架还在路线图上,不要指望现在拿来调试其他框架的代理
  • 回合级回放是实验性的:关键验证路径可能不稳定,拿它做决定前最好用稳定功能交叉确认
  • 环境要求不轻:需要 Python 3.12+、uv 和 Agent Lens,凭证走订阅(Claude Pro/Max)或 API key。你的环境里这两样不一定都具备
  • 不适合日常小修:如果你只是想改个变量名,这套法医级流程是杀鸡用牛刀;它的价值在「代理行为异常且难以复现」的场景

换句话说,这是给排查疑难杂症准备的手术刀,不是日常开发的瑞士军刀。

使用场景

  • 多会话调试:跨 Claude Code 的几轮交互,需要把代理的决策顺序串联起来排查异常。
  • 在代理修改代码引入 bug 后,用影子 git diff 对比每次编辑的快照,精确定位破坏性改动。
  • 当工具调用决策不合理时,在分支上回放轨迹,验证其他决策路径是否会得到更好的结果。
  • 复现间歇性失败:从历史轨迹中找出出问题的回合,局部重放而非整场会话从头跑。

适合人员

  • 负责排查 AI 代理行为缺陷的后端工程师,需要看到工具调用与决策过程而非只看最终输出。
  • 维护 Claude Code 工作流的开发者,需要在多次会话中追踪文件被改坏的精确步骤。
  • 构建自动化调试工具链的工程师,想把轨迹捕获与回放能力集成进现有排查流程。