microsoft/AI-Engineering-Coach

解决的问题

解决开发者使用 AI 编程助手时缺乏可见性的问题。无需猜测提示是否有效或 AI 是否被高效使用，该工具提供本地仪表板，用于分析会话日志，识别不良习惯（反模式），并测量实际生成的 AI 代码输出量。

工作原理

该工具作为只读分析器，解析用户机器上的本地 AI 会话日志。数据在本地处理，生成指标、趋势和洞察，无需发送到外部服务器。可作为 VS Code 扩展安装，或在 GitHub Copilot 应用中以画布形式运行，利用 VS Code 内置的 Copilot 语言模型 API 实现特定高级功能，如技能发现和上下文审查。

适用人群

使用 AI 编程助手并希望通过追踪进展、审计上下文管理、优化提示技巧来提升「代理工程」技能的开发者。

主要亮点

• 反模式检测：使用 45 条规则标记提示质量、会话卫生和工具掌握方面的潜在问题。
• 上下文健康评分：提供针对指令文件和工作区上下文图的代理就绪性检查与审计。
• 技能发现器：识别重复的提示模式，帮助用户将其转化为可复用的技能。
• 本地优先隐私保护：所有解析和分析均在本地机器上完成，无任何专有遥测数据上传。
• 全面的指标追踪：追踪按语言划分的代码量、模型使用情况和活动热力图。