大家好我是Java1234_小锋老师。一、你是不是也有这种困惑用 Claude Code、Cursor、Codex 这类 AI 编程助手写代码时界面里往往只有「它在想」「它在调工具」「它回了一段话」。真正发到模型那边的那一大包内容——系统提示词、历史对话、工具定义、每次多带了什么上下文——通常是看不见的。于是就会出现一些很常见的疑问为什么这次回答变笨了是不是上下文被塞满了它到底调了哪些工具参数长什么样Token 花在哪了缓存有没有生效换了个模型或网关请求体到底变了没有靠猜很累靠日志又往往不全。claude-tap想解决的就是这件事在你本机把 AI 编程工具的 API 流量拦下来、记下来再用一个好看的页面帮你逐条看清楚。二、claude-tap 是干什么的一句话本地代理 抓包记录 可视化报告。你不用改客户端源码也不用把数据上传到别人的服务器。正常运行你的 CLI比如claude、codex、cursor只是前面加一层claude-tap启动。它会在中间起一个本地代理把客户端的请求原样转发到真实 API把每一对「请求—响应」写进本地的trace_*.jsonl退出时生成一份单文件 HTML 报告用浏览器就能打开还能开实时模式边跑边看。作者把项目开源在 GitHub 上目前 star 已经破千说明「想看明白 AI 在发什么」这件事确实戳中了不少开发者。三、它大概怎么工作的流程并不复杂可以理解成「加了个透明中转站」你 → 运行 claude-tap → 启动 AI 客户端 → 请求先到本地代理 → 再转到真实 API → 响应原路返回 ↓ 同时写入 trace 文件 ↓ 结束后生成 HTML 查看器几个让人放心的设计流式响应几乎不拖慢SSE、WebSocket 都是边收边转代理只做记录不人为卡流。敏感信息会脱敏Authorization、x-api-key等常见鉴权头在写入 trace 前会打码降低密钥泄露风险。数据留在本机没有必须注册的云端面板适合内网、合规要求高的场景。不同客户端对接方式略有差别有的改 base URL 走反向代理有的走正向代理但对你而言大多就是换一条启动命令的事。四、打开报告页你能看到什么跑完一轮任务会拿到一份自包含的 HTML不依赖外网 CDN。界面支持中英文深色模式也照顾到了长时间盯屏的情况。比较实用的几块能力你能用来干什么按模型分组浏览请求快速找到 Opus / Sonnet 等不同模型的调用系统提示词与消息对比看相邻两次请求里上下文到底多了还是少了Token 用量拆分分清 input、output、cache 读/写各占多少工具Tool inspector展开看工具名、描述、参数 schema全文搜索在提示词、工具、回复里搜关键词一键复制 curl / 请求体方便复现或发给同事排查如果你开了--tap-live新版本默认会开实时查看浏览器里还能边对话边刷新不用等程序退出才看结果。五、支持哪些工具一套工作流覆盖市面上主流的 AI 编程 CLI是 claude-tap 的另一个卖点包括但不限于Claude Code也支持 VS Code 扩展里配置 wrapperCodex CLI、Gemini CLI、Kimi CLICursor CLI、OpenCode、Pi、Hermes Agent以及Qoder、Antigravity、CodeBuddy等对 Cursor 用户还有个小细节除了网络层抓包退出后还会尝试导入本地 transcript把对话层的 user/assistant/tool 记录补进 trace看起来更完整。六、三分钟上手环境要求Python 3.11以及你要分析的那个 CLI 本身已装好。# 安装任选一种uv toolinstallclaude-tap# 或pipinstallclaude-tap最常用的 Claude Code 场景直接claude-tap想 trace 别的客户端指定--tap-client即可例如# Codexclaude-tap --tap-client codex# Cursor CLIclaude-tap --tap-client cursor ---p--trust--modelautohello--后面的参数会原样传给对应客户端。跑完后到输出目录找trace_*.html打开JSONL 原始数据也留着方便自己做二次分析。七、适合谁用想搞懂 prompt 工程的人亲眼看到系统提示词、多轮消息是怎么组装的。在调 Agent 行为的开发者工具调用、参数变化、上下文膨胀都有据可查。做团队内部分享或排错的人导出一份 HTML比截图聊天记录靠谱得多。关心隐私的人全程本地不依赖第三方观测平台。它不是替代品或破解工具也不会帮你绕过计费它就是一个诚实的「显微镜」让你知道每次请求里到底装了什么。项目地址https://github.com/liaohch3/claude-tap
你的 AI 编程工具，每次请求都在干嘛？这个开源项目帮你分析得明明白白
大家好我是Java1234_小锋老师。一、你是不是也有这种困惑用 Claude Code、Cursor、Codex 这类 AI 编程助手写代码时界面里往往只有「它在想」「它在调工具」「它回了一段话」。真正发到模型那边的那一大包内容——系统提示词、历史对话、工具定义、每次多带了什么上下文——通常是看不见的。于是就会出现一些很常见的疑问为什么这次回答变笨了是不是上下文被塞满了它到底调了哪些工具参数长什么样Token 花在哪了缓存有没有生效换了个模型或网关请求体到底变了没有靠猜很累靠日志又往往不全。claude-tap想解决的就是这件事在你本机把 AI 编程工具的 API 流量拦下来、记下来再用一个好看的页面帮你逐条看清楚。二、claude-tap 是干什么的一句话本地代理 抓包记录 可视化报告。你不用改客户端源码也不用把数据上传到别人的服务器。正常运行你的 CLI比如claude、codex、cursor只是前面加一层claude-tap启动。它会在中间起一个本地代理把客户端的请求原样转发到真实 API把每一对「请求—响应」写进本地的trace_*.jsonl退出时生成一份单文件 HTML 报告用浏览器就能打开还能开实时模式边跑边看。作者把项目开源在 GitHub 上目前 star 已经破千说明「想看明白 AI 在发什么」这件事确实戳中了不少开发者。三、它大概怎么工作的流程并不复杂可以理解成「加了个透明中转站」你 → 运行 claude-tap → 启动 AI 客户端 → 请求先到本地代理 → 再转到真实 API → 响应原路返回 ↓ 同时写入 trace 文件 ↓ 结束后生成 HTML 查看器几个让人放心的设计流式响应几乎不拖慢SSE、WebSocket 都是边收边转代理只做记录不人为卡流。敏感信息会脱敏Authorization、x-api-key等常见鉴权头在写入 trace 前会打码降低密钥泄露风险。数据留在本机没有必须注册的云端面板适合内网、合规要求高的场景。不同客户端对接方式略有差别有的改 base URL 走反向代理有的走正向代理但对你而言大多就是换一条启动命令的事。四、打开报告页你能看到什么跑完一轮任务会拿到一份自包含的 HTML不依赖外网 CDN。界面支持中英文深色模式也照顾到了长时间盯屏的情况。比较实用的几块能力你能用来干什么按模型分组浏览请求快速找到 Opus / Sonnet 等不同模型的调用系统提示词与消息对比看相邻两次请求里上下文到底多了还是少了Token 用量拆分分清 input、output、cache 读/写各占多少工具Tool inspector展开看工具名、描述、参数 schema全文搜索在提示词、工具、回复里搜关键词一键复制 curl / 请求体方便复现或发给同事排查如果你开了--tap-live新版本默认会开实时查看浏览器里还能边对话边刷新不用等程序退出才看结果。五、支持哪些工具一套工作流覆盖市面上主流的 AI 编程 CLI是 claude-tap 的另一个卖点包括但不限于Claude Code也支持 VS Code 扩展里配置 wrapperCodex CLI、Gemini CLI、Kimi CLICursor CLI、OpenCode、Pi、Hermes Agent以及Qoder、Antigravity、CodeBuddy等对 Cursor 用户还有个小细节除了网络层抓包退出后还会尝试导入本地 transcript把对话层的 user/assistant/tool 记录补进 trace看起来更完整。六、三分钟上手环境要求Python 3.11以及你要分析的那个 CLI 本身已装好。# 安装任选一种uv toolinstallclaude-tap# 或pipinstallclaude-tap最常用的 Claude Code 场景直接claude-tap想 trace 别的客户端指定--tap-client即可例如# Codexclaude-tap --tap-client codex# Cursor CLIclaude-tap --tap-client cursor ---p--trust--modelautohello--后面的参数会原样传给对应客户端。跑完后到输出目录找trace_*.html打开JSONL 原始数据也留着方便自己做二次分析。七、适合谁用想搞懂 prompt 工程的人亲眼看到系统提示词、多轮消息是怎么组装的。在调 Agent 行为的开发者工具调用、参数变化、上下文膨胀都有据可查。做团队内部分享或排错的人导出一份 HTML比截图聊天记录靠谱得多。关心隐私的人全程本地不依赖第三方观测平台。它不是替代品或破解工具也不会帮你绕过计费它就是一个诚实的「显微镜」让你知道每次请求里到底装了什么。项目地址https://github.com/liaohch3/claude-tap
