agentsview：让 Claude Code、Codex、27 个 Agent 的会话数据全部归到一个本地 SQLite

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27 个 coding agent 的会话统一进本地 SQLite，100x 替代 ccusage。

刷到 kenn-io/agentsview 是因为 trending 上一句话戳中我：「Local-first session intelligence and analytics for coding agents … 100x faster replacement for ccusage」。

用 Claude Code 半年多，最头疼的一件事是会话数据散在各处：~/.claude/projects/ 里是 JSONL，~/.codex/sessions/ 又是另一套结构，想看这个月烧了多少 token、哪条 prompt 让模型跑飞了，得自己写 Python 解析。ccusage 是个好工具，但每次都要重新扫一遍 JSONL，慢得让人想关掉终端。

agentsview 干的事很简单：跑一次 agentsview serve，它自动发现 27 个 coding agent 的会话目录，把数据同步进本地 SQLite，然后给一个 Web UI + 一组 CLI。从 v0.32.1 (Jun 5, 2026) 发布到现在 52 个 release，迭代速度说明作者自己也是重度用户。

一键安装和一个命令的幸福

macOS / Linux 一行脚本：

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curl -fsSL https://agentsview.io/install.sh | bash

装完就一个二进制，没有 daemon、没有 cloud account、没有 telemetry。验证：

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agentsview --version
# agentsview version 0.32.1

启动服务器 + 自动打开 Web UI：

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agentsview serve
# Server listening at http://127.0.0.1:8080

首次启动它会扫描 ~/.claude/projects/、~/.codex/sessions/、~/.local/share/opencode/ 这些目录，把所有 JSONL 导入 SQLite。我这边一共 1.4GB 的会话数据，导入花了不到 20 秒。之后再启动就是直接打开 UI，毫秒级。

支持的全部 agent（README 列了 27 个，我常用的是前 6 个）：

Agent Session 目录
Claude Code ~/.claude/projects/
Codex ~/.codex/sessions/
Gemini CLI ~/.gemini/
OpenCode ~/.local/share/opencode/
OpenHands ~/.openhands/conversations/
Cursor ~/.cursor/projects/
Hermes Agent ~/.hermes/sessions/
Kiro CLI / IDE ~/.kiro/ + macOS Application Support

注意最后两行：Hermes Agent 和 Kiro 都在支持列表里。如果你跟我一样多 agent 并行切换，这是目前唯一能统一看账的工具。

agentsview usage —— ccusage 的 100x 替代

ccusage 每次都要重新解析 JSONL，扫一遍我的 1.4GB 数据要 4 分多钟。agentsview 用 SQLite 索引过的数据，同样的查询 2 秒出结果，README 里说 100x 在我这边实测是 120x 左右，量级对得上。

常用查询：

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# 每日成本汇总（默认最近 30 天）
agentsview usage daily

# 按模型拆分
agentsview usage daily --breakdown

# 只看 Claude Code，2026 年 4 月之后
agentsview usage daily --agent claude --since 2026-04-01

# JSON 给状态栏脚本用
agentsview usage daily --all --json

# shell statusline 一句话摘要
agentsview usage statusline

它用的是 LiteLLL 的 rate 表来算 USD 成本，prompt cache 的 creation/read token 单独计费，跟 Anthropic 账单对得上。offline fallback 模式也内置，断网也能算。

agentsview stats —— 真正让我想留下来的功能

这是 Web UI 之外我打开终端最频繁的命令。stats 子命令跑的是窗口内的聚合分析，跟 usage 不一样 —— 后者算钱，前者看你跟 agent 协作的模式。

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agentsview stats                                           # 最近 28 天
agentsview stats --since 2026-04-01 --until 2026-04-15
agentsview stats --include-git-outcomes                    # 加 commit / LOC / files
agentsview stats --include-github-outcomes                 # 加 PR 数量
agentsview stats --format json                             # 给仪表盘喂数据

输出包括：

  • 总览：消息数、工具调用、token、cost、commit 数
  • archetype 分类：把会话按深度切成 quick / standard / deep / marathon 四档，一眼看出哪类工作占了你 80% 的时间
  • 分布：时长、用户消息数、peak context、tools-per-turn
  • cache economics：cache hit ratio、cache write 成本对比
  • hourly breakdown：你一天里哪个小时在重度用 agent

我跑了一次 --include-git-outcomes，发现自己 28 天 1,247 次 commit 中有 312 次是 agent 辅助完成的，平均每个 commit 改了 47 行，3.2 个文件。跟 agent 单独聊（不写代码）的会话占 18%，这部分基本是 spec 讨论和 review。

Web UI：键盘优先的会话浏览器

http://127.0.0.1:8080 打开后是一个 Svelte SPA，左侧 session 列表，右侧消息流。核心特性：

  • FTS5 全文搜索所有消息内容。我现在找「上周那个关于 retry 策略的对话」直接 Cmd+K 搜关键词，2 秒定位
  • 实时更新：agent 正在跑的时候，新消息通过 SSE 推过来，不用 F5
  • 键盘导航：j/k 上下、[/] 跳会话、? 看快捷键
  • 导出：单个 session 导成 HTML 或发到 GitHub Gist，给同事看 trace 特别方便
  • 成本 dashboard：每日花费折线图、按模型堆叠柱状图、cache hit 率走势

Live update 这点是真戳到我了 —— 以前我得在 Claude Code 的终端和 ccusage 之间来回切，现在 agentsview 一直开着，看到 token 飙到 200K 立刻知道该让 agent 收尾了。

Docker 部署：团队共享一个实例

如果你团队想共享一个 agentsview 实例（看 dev 整体的 agent 使用情况），有现成的镜像：

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docker run -d --name agentsview \
  -p 127.0.0.1:8080:8080 \
  -v agentsview-data:/data \
  -v "$HOME/.claude/projects:/agents/claude:ro" \
  -v "$HOME/.forge:/agents/forge:ro" \
  -e CLAUDE_PROJECTS_DIR=/agents/claude \
  -e FORGE_DIR=/agents/forge \
  ghcr.io/kenn-io/agentsview:latest

只读挂载会话目录保证数据源安全，agentsview-data volume 持久化 SQLite。

跟之前用过的几套方案对比

纯 ccusage：胜在轻，一个 npm 包，但每次都重解析 JSONL，量大就废。

LangSmith / Helicone：云端方案，功能强，但所有会话数据要上传，对本地敏感的代码工作流不友好。

自建 Python 脚本解析 JSONL：写一次能用，但 agent 一多、schema 一变就要重写。我自己维护过一个，3 个 agent 之后就放弃了。

agentsview 卡在中间：本地优先、数据统一、跨 agent 查询，三个痛点一次解决。代价是占一个 SQLite（我的现在 480MB）和一个常驻 Web UI（可以不开 serve，只用 CLI）。

实战建议

  1. 装上之后先跑一次 agentsview usage daily --breakdown，看看这个月烧在哪。如果某个模型的 cost 异常高，可能 prompt 没写好或者 cache 没利用上
  2. 每周跑一次 agentsview stats，看 archetype 分布。如果你 80% 是 marathon 会话，说明任务切得不够细，agent 在来回扯
  3. Web UI 一直开着，配合 Claude Code / Codex 的 statusline 配置里加一行 agentsview usage statusline，终端头部直接显示今日花费
  4. --format json 接你自己的仪表盘，我接了一个简单的 cron 任务，每天 23:00 把 stats dump 到本地 Grafana SQLite

一句话总结

agentsview 不是新概念（session analytics 早就有），但它是第一个把 27 个 coding agent 统一拉通、本地优先、SQLite 索引做得这么扎实的实现。Go 二进制 + Svelte SPA + LiteLLM pricing，单文件部署，跟 Claude Code 这类工具是绝配。如果你跟我一样每天在 Claude Code / Codex / Hermes 之间切换，强烈建议装上。

仓库地址：https://github.com/kenn-io/agentsview
文档 + 安装脚本：https://agentsview.io