给 Claude Code 装个 profiler:每个工具调用慢在哪,瀑布流时间线里一眼看见

有次让 Claude Code 跑一个稍微复杂的重构任务,七八分钟过去了,终端还在刷。

看不出来它卡在哪。Bash 命令没报错,模型还在输出,但就是慢。是某个文件读了几十遍?还是某个命令在等 IO?还是模型陷进了某个循环?终端输出全是过去式,刷过去就没了。等任务跑完,你也说不清楚时间花在哪段。

后来装了 cctrace,同样的任务,跑完打开瀑布流时间线。一眼看到:有一个 Bash 工具调用卡了将近两分钟,前后各有一批 Read 快速通过,中间夹着十几个工具调用结果。问题从「完全不知道」变成「哦,是这里」。


cctrace 做的事很简单:把整段会话变成你能看懂的瀑布流时间线。


一、看不到的东西

用 Claude Code 或 Codex 跑稍微复杂一点的任务,终端里会不停刷新输出。看起来在干活,但你说不清楚:

  • 哪个工具调用耗时最长?是 Read 读了一堆文件,还是 bash 在等某个命令?
  • 模型什么时候在思考,什么时候真的卡住了?
  • 子 agent 是什么时候 fan out 的,fan out 了几层?
  • 一次对话窗口跑了五分钟,wall-clock 时间花在哪段?

这些问题,光看终端输出根本答不上。Claude Code 没有内置 profiler,transcript 文件有,但是一行一行的 JSON,要手动关联事件顺序。ccglass 记录有另一套格式。进程层面的事件又是另一回事。三路数据,散着放。


二、cctrace 怎么解决

cctrace 的做法:在你启动 agent 之前,先套一层包装器。

sh 复制代码
cctrace claude -- claude

这一行命令之后,cctrace 会同时监控三个来源:

  1. agent 进程本身的活动(process 层)
  2. transcript 文件的写入(transcript 层)
  3. ccglass 的 trace 记录(ccglass 层)

三路事件进同一套 Event / Session 模型,用启发式算法把跨来源的相关事件关联起来,每条关联标四档置信度(exact/likely/possible/unknown)。

然后在本地起一个 web server(默认 127.0.0.1:43179),打印出 URL,浏览器打开就是瀑布流时间线。

没有后台进程,没有遥测,数据只写到本地磁盘的 JSONL 文件。


三、实际能看到什么

瀑布流时间线

左侧按请求轮次分组,每一个事件(用户输入、AI 回复、工具调用、工具结果)都在同一条时间轴上。顶部有整段会话的事件密度总览,可以快速定位哪个时间段最密集。横向拖动缩放,纵向滚动看全部。

单事件详情

点开任意一条工具操作,可以看:

  • 参数和输出
  • 耗时(start / end timestamp)
  • 关联 ID(与哪些事件有关联、四档置信度标签)
  • 原始事件 JSON

「为什么这个工具调用这么慢」或者「这个工具调用的结果被后面哪个事件用了」,点进去直接看。

回放

每次会话都是磁盘上的 JSONL 文件。跑完之后,随时可以:

sh 复制代码
cctrace view <session-id>

重新打开,不需要重跑 agent。JSONL 格式,也可以直接 grepjq 或管道给别的工具处理。


四、怎么用

安装

Go 1.22+ 环境:

sh 复制代码
go install github.com/androidZzT/cctrace/cmd/cctrace@latest

仅支持 macOS / Linux。

录制 Claude Code 会话

sh 复制代码
cctrace claude -- claude

CLI 打印出本地 web UI 的 URL,浏览器直接打开。

录制 Codex 会话

sh 复制代码
cctrace codex -- codex

同一套录制管线,切换 agent 只需要换第一个参数。

回放保存的会话

sh 复制代码
cctrace view <session-id>

五、几个设计取舍

代码结构按职责拆分:

swift 复制代码
cmd/cctrace                 CLI 入口
└── internal/
    ├── app                 装配 CLI 解析、采集、持久化、server 启动
    ├── trace               共享的 Event / Session 模型
    ├── store               把会话和事件落到 session 目录的 JSONL
    ├── collectors          process / transcript / ccglass → trace events
    ├── correlate           启发式事件关联 + 四档置信度标记
    └── server              本地 web UI + 事件 JSON API

为什么用 Go? 单二进制交付,不依赖 Python 环境,不依赖 Node。go install 一条命令装好,没有包管理器冲突。对需要包一层其他进程的 CLI 工具来说,这个约束很实际。

为什么 JSONL 而不是 SQLite? JSONL 可以直接 grep / jq 查,diff 两次会话很直接,也方便管道给其他工具。不需要专门的查看工具就能读数据。

关联置信度是怎么算的? 启发式,基于时间邻近 + 事件类型:对 API 请求/响应事件,在时间窗口内找最近的候选父事件(候选类型限 ToolCall/AgentTurn/Skill/Subagent),找到则标 likely,找不到则标 unknown。置信度是四档枚举(exact/likely/possible/unknown),不是数值分。边缘情况可能漏,但漏了会显示 unknown,不会假报 likely。

采集会不会影响 agent 性能? cctrace 是轻量包装层,采集是异步的,不在 agent 的关键路径上做阻塞操作。


六、小结

cctrace 不做大而全的调试平台,只做一件事:把你已经在跑的 Claude Code / Codex 会话变成可观测的。一个 Go 二进制,MIT 开源。

项目刚开源,还很早期------关联算法、UI、支持的事件类型都有得打磨。欢迎来提 issue 说说你最想看清楚哪一块,或者直接开 PR 一起做;顺手 star 一下也是支持。

GitHub:github.com/androidZzT/...

致谢:cctrace 读取 ccglass 导出的 trace 作为其中一路数据源,命令范式也借鉴了它「包一层、看清楚」的思路。ccglass 是 @jianshuo 的开源项目(MIT),想直接看清 agent 到底给模型发了什么,很值得一看:github.com/jianshuo/cc...

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