Act I
Session 中途失憶
Context window 滿了之後，auto-compact 會壓縮你的對話——有失真，而且不會先問你。
805 → 21
一次 auto-compact 之後剩下的訊息數。97.4% 的對話，在一輪之內消失。
ccxray
WIRE-LEVEL OBSERVABILITY FOR CODING AGENTS
看清你的 coding agent 到底做了什麼。
Claude Code 是個黑盒子——你看不到它送出的 system prompt、每一輪真正的花費，也不知道是什麼吃掉了你的 context window。ccxray 在 wire 層記錄每一次 API 呼叫並即時呈現。一行指令、零設定、100% 在你自己的機器上。
# proxy + dashboard + Claude Code
# Codex CLI（beta，僅支援部分功能）
# Grok CLI（beta，僅支援部分功能）
Node.js 18+ · macOS / Linux · 不需要 API key——它只轉送你的 CLI 本來就會送的東西。多個終端機自動共用同一個 dashboard。
Claude Code · Codex · Grok零設定個人使用免費awesome-claude-code 收錄
不用註冊 · 不需 API key · 100% 本機
四個發現
Agent 默默讓你付出代價的四種方式
這些都不會丟出錯誤。它們只是安靜傷害你的 session、帳單，和你的信任。
Act II
突然爆炸的帳單
Prompt cache 閒置一陣子就會過期。一旦錯過，整個 context 以原價重新計費。
9.6×
成本尖峰——真實 session 裡 6 分鐘內連續三次 cache 失效。
Act III
你從沒看見的 subagent
Agent 呼叫會生出彼此隔離的分身，各自有 context 和思考——做完就消失。
62 條 lane
平行 subagent，峰值每秒 29 次呼叫。沒有 timeline 就完全看不見。
Act IV
開口前就先繳的稅
MCP schema、skills、CLAUDE.md 和記憶——你還沒開口，模型就得先讀完這份行前簡報。每一場 session 都要繳這筆固定的稅。
48.5%
200K window 在第一句回覆前就少了 48.5%——In 99K、$1.02，28 個 MCP 全部 0 uses。
AI coding agent 不是工具，是你的 runtime。
你不會在沒有 monitoring 的情況下部署 server。但我們每天讓 AI agent 在零可觀測性的狀態下改 production code。
這不是效率問題，是工程紀律問題。
Wire 上看得到的東西
以下全部來自實際攔截的流量——不是從 log 推估。
Workflow timeline 與 subagent 泳道
多 agent session 自動切成平行泳道——orchestrator 在主 lane，fork 和 teammate 各自有顏色的軌道。62 個並行 subagent 不再隱形。
用量、成本與 rate limit
Burn rate、逐模型花費、cache 命中經濟，以及 Claude 與 Codex 的帳號別 rate-limit 卡片。每個 token 去了哪裡，一清二楚。
System prompt 追蹤
自動版本偵測加 diff 檢視。ccxray 就是靠這個，比 Anthropic 官方 postmortem 早兩週發現 Claude Code 的 system prompt 變更。
system prompt · v2.1.249 → v2.1.251 · 3 blocks changed
You are Claude Code, Anthropic's official CLI…
- Only use emojis if the user explicitly requests it
+ IMPORTANT: Assist with authorized security testing…
+ <system-reminder> blocks may be injected mid-turn
2 agents affected · first seen 14:02 · diff view →
鍵盤優先的操作
按 ? 叫出快速鍵表；e / s / a / m 跳到錯誤、skill、subagent、MCP 呼叫。每個畫面都是可分享的 deep-link URL。
你的 agent 讀得懂的用量 CLI
ccxray usage --json 回傳精簡、有文件的固定格式（4 KB 以內）。讓 agent 自己稽核自己的花費。
$ ccxray usage --json | jq .totals
{
"costUsd": 4.83,
"cacheReadTokens": 18432011,
"turns": 212
}
現在就試 dashboard
這是真的 dashboard——不是影片。載入三個專案（兩個特別打造、加上一個真實匯入的 workshop 專案）、16 場 sessions，還有平行 subagent。點點看，鍵盤也能用。
全螢幕開啟 →提示：按 ? 看快速鍵，按 e 跳到錯誤。
WHERE THIS IS GOING
從 context 到 outcome。
今天你看得到 agent 做了什麼，但仍然很難看到它當時到底知道什麼。ccxray 正在為 coding agent 打造 execution provenance：
Task outcome
跨 provider 的 session 標注：任務是真的成功了——而不只是「程式以 0 結束」。
Context provenance
哪些材料真的進了模型的 context window，每一份又是從哪裡來的。
Handoff graph
一個 agent 交給另一個 agent 什麼——以及哪些 context 根本沒傳過去。
Run 對比
同一個任務的多次嘗試，用證據對比——不是憑感覺。
原則
- · 觀測到的 wire 事實，優先於對隱藏推理的臆測
- · Observed ≠ derived ≠ inferred ≠ judged——永不悄悄壓平
- · 引用原始內容，而不是複製它
- · 證據撐不起的因果，不說
誠實的限制
我們寧可你在安裝前就知道。驗證日期 2026-08-30。
- Codex 支援還在 beta
- 每一輪 Codex 都會透過 WebSocket 記錄模型、token 用量、instructions 和 tools——但部分細節仍不如 Claude session 完整。
- Grok 支援是 beta
- Grok CLI 代理可用，包括帳號用量卡片，但實戰里程比 Claude 路徑少。
- 只涵蓋 CLI agent
- Claude Desktop、ChatGPT Desktop 不提供可設定的 API endpoint，wire proxy 看不到它們。ccxray 涵蓋的是 CLI agent。
- 資料留在本機
- 所有記錄都存在你機器上的 ~/.ccxray。什麼都不會上傳——也因此沒有雲端同步。
- Demo 是快照
- 頁內 demo 是全新生成、去識別化的 demo sessions 靜態快照——沒有即時流量、沒有真實工作資料。你本機的 dashboard 永遠比較新。
- 你可能不需要它
- Session 都很短、也不在意成本？純 CLI 也許就夠了。