最近折腾了一个有意思的技术方案。从CC日志的.jsonl文件里自动化提取命令记录,然后用AI辅助加上自定义skill把整个session的执行过程可视化出来。



听起来简单,实际操作还是有点复杂的——得先搞定日志的数据结构,再用Artifacts这个功能来搭建可视化的界面。整个session运行显示用时2小时多,但其实大部分时间都是闲置状态。

这种把开发过程本身当成数据来处理的思路,对优化工作流还是挺有帮助的。特别是在处理重复性高的任务时,自动化提取和可视化能省不少事儿。
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永远在提问vip
· 5小时前
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
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TokenomicsDetectivevip
· 6小时前
卧槽,这思路有点绝啊,直接把session过程当数据来反向工程?想到那2小时闲置时间就绝了,优化空间大得离谱
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matic填坑工vip
· 6小时前
哎呀这个思路还可以啊,闲置时间那么多真的很浪费,可视化出来一目了然
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薛定谔的gasvip
· 6小时前
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
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ProxyCollectorvip
· 6小时前
诶这思路绝了,把session当数据可视化...咋就没想到呢
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Degen McSleeplessvip
· 6小时前
哈,2小时闲置,感觉就是在等AI想清楚呢哈哈 --- 这思路确实绝,把过程数据化了就能看出来自己哪儿摸鱼了 --- jsonl那套确实得花功夫,不过一旦搞通了就爽到飞起 --- 等等,可视化后是不是能给每个命令打个性能评分? --- 我就想知道Artifacts是不是真的那么好用,还是又是一个看着美的东西 --- 反复性任务自动化这块我太理解了,省时间不说还能减少手滑bug --- 说白了就是让机器自己记录自己干过啥,有点meta哈
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