f/agentlytics

解决的问题

Agentlytics 解决了 AI 编码历史分散的问题。当开发者使用多个 AI 代理和编辑器（如 Cursor、Devin 和 Claude Code）时，他们的对话记录、Token 成本和使用模式被孤立存储。该工具将这些数据统一整合到一个本地仪表板中，实现更高效的追踪与分析。

工作原理

该工具扫描 17 种不同 AI 编辑器的本地文件和 API，将数据标准化并存储到本地 SQLite 缓存中。随后，启动一个本地 Express 服务器，为基于 React 的单页应用（SPA）提供数据服务。对于团队协作，它包含一个「Relay」功能，允许用户将会话数据同步到共享服务器，AI 客户端可通过 Model Context Protocol（MCP）服务器查询团队的编码历史。

适用人群

适用于使用多种 AI 编码助手的开发者，希望追踪支出、比较不同编辑器的效率，或与团队成员共享会话上下文的人群。

核心亮点

• 统一仪表板：跨所有支持的编辑器提供 KPI、活动热力图和编码连续记录。
• 成本估算：按模型、编辑器、项目和月份细分的 AI 花费估算追踪。
• 深度分析：提供工具使用频率热力图和模型分布分析。
• 团队中继：支持多用户上下文共享，并暴露一个 MCP 服务器，供 AI 客户端跨团队编码历史进行搜索。
• 100% 本地化：所有数据均本地存储于设备上，确保隐私安全。