2026-01-18 10:26:45

Недавно я разработал интересное техническое решение. Автоматически извлекаю командные записи из файла .jsonl логов CC, а затем с помощью ИИ и настраиваемых навыков визуализирую весь процесс выполнения сессии.

Звучит просто, на практике всё немного сложнее — сначала нужно разобраться со структурой данных логов, а затем использовать функцию Artifacts для создания визуального интерфейса. Время выполнения всей сессии составляет чуть более 2 часов, но на самом деле большая часть времени — простои.

Этот подход, когда сам процесс разработки рассматривается как данные, очень полезен для оптимизации рабочих процессов. Особенно при работе с задачами с высокой степенью повторяемости автоматизированное извлечение и визуализация экономят много времени.

Посмотреть Оригинал

На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .

11 Лайков

Награда
11
9
Репост
Поделиться

комментарий

0/400

ShortingEnthusiast

· 01-21 10:23

Ха, эта штука выглядит как погружение в инженерную культуру, превращая свой процесс работы в данные, что немного в духе этого. Большую часть двух часов вы просто сидели в раздумьях? Тогда стоит хорошо проанализировать свой workflow, такие боли на самом деле встречаются повсюду.

Посмотреть ОригиналОтветить0

ChainChef

· 01-20 17:05

Йо, это просто превращение необработанных логов в правильный рецепт, честно говоря, 2 часа простоя вызывают у меня серьезную тревогу... типа, зачем мы маринуем так долго, если можем приправлять умнее? интересно, как на самом деле выглядит ваш стек навыков в продакшене

Посмотреть ОригиналОтветить0

MevShadowranger

· 01-19 07:50

Ну, идея хорошая, прямо визуализировать процесс сессии, чтобы сразу было видно, где кто отвлекается, ха-ха

Посмотреть ОригиналОтветить0

AlwaysQuestioning

· 01-18 10:54

哎呀这个思路绝了，数据驱动优化工作流这块我早就想试试等等，2小时大部分闲置？感觉可以继续挖掘啊，哪些环节最浪费时间 jsonl这种格式处理起来是真的麻烦，我之前也踩过坑这套自动化提取的逻辑能开源吗，想拿去改改用在自己项目上牛逼，又发现了一个新的优化思路不过Artifacts搭建可视化，稳定性怎么样？之前用过翻车的情况重复性任务这块收益最大，能节省多少时间啊？看起来就是成熟的方案了，怎么想到用skill这个思路的说实话有点没理解jsonl提取那块，能展开讲讲吗整个session的时间分布数据能导出来吗，感觉很值得深入分析

Ответить0

TokenomicsDetective

· 01-18 10:51

Черт, эта идея просто отличная, прямо использовать процесс сессии как данные для обратного проектирования? Мысль о двух часах простоя просто потрясающая, потенциал для оптимизации огромный.

Посмотреть ОригиналОтветить0

MaticHoleFiller

· 01-18 10:41

Ой, эта идея действительно хороша, так много свободного времени — это действительно трата, а визуализация делает всё очевидным

Посмотреть ОригиналОтветить0

SchrodingerGas

· 01-18 10:41

嗯...把执行过程当数据来分析，这思路确实有点意思。不过两小时的session里大部分闲置，这交互成本比例不是有点离谱吗

Ответить0

ProxyCollector

· 01-18 10:34

Эй, эта идея просто гениальна — использовать сессию для визуализации данных... как я раньше до этого не додумался?

Посмотреть ОригиналОтветить0

DegenMcsleepless

· 01-18 10:27

哈，2小时闲置，感觉就是在等AI想清楚呢哈哈 --- Эта идея действительно гениальна, если сделать процесс цифровым, можно понять, где ты баловался --- jsonl那套确实得花功夫，不过一旦搞通了就爽到飞起 --- Подождите, а после визуализации можно ли поставить оценку производительности для каждой команды? --- Я просто хочу понять, действительно ли Artifacts так хороши, или это снова что-то красивое на вид --- Я отлично понимаю автоматизацию повторяющихся задач, это не только экономит время, но и уменьшает количество ошибок из-за случайных нажатий --- Короче говоря, это чтобы машина сама записывала, что она делала, немного meta哈

Посмотреть ОригиналОтветить0

Подробнее