TraceCrate

产品简介

TraceCrate 是一款完全客户端运行（client-side）的 AI 对话轨迹分析工作台，支持读取 Claude Code、Codex、OpenTelemetry OTLP 和 TraceCrate 原生格式的记录文件，将对话历史转化为可搜索的时间线、指标面板和对比分析视图。该工具无需后端、无遥测数据、无需注册账号，完全在本地浏览器中运行，适合在处理敏感对话记录时使用。

核心功能

• 多格式支持：支持 Claude Code 普通消息 JSONL、Codex rollout JSONL、OpenTelemetry OTLP JSON 和 TraceCrate 原生格式
• 全文检索与过滤：跨文本、ID、模型名进行检索，支持按事件类型、状态、最小耗时等维度组合过滤
• 指标洞察：自动标记显式错误、长耗时事件、大量输出和重复调用的工具
• 双会话对比：对比两个 AI 会话的差异（指标差值、工具调用次数、按事件对齐的字段变化），支持工具专属和差异专属视图
• 隐私导出：支持结构化导出（含/不含时间信息和 Token 用量），导出的 HTML 报告无任何脚本或外部资源依赖
• 完全本地运行：文件读取和解析在 Web Workers 中进行，原始数据不离开本地设备
• 实时演示：提供托管在线演示（合成数据），无需安装即可体验完整功能

特色优势

• 隐私边界清晰：无数据上传路径，但明确告知浏览器扩展、设备被入侵等场景下的数据风险
• 严格导出控制：结构化导出使用允许列表（allowlist）模式移除敏感字段，而非简单的文本替换
• 高性能导入：每个文件 30 秒超时、20 MiB 上限、Web Worker 解析避免 UI 阻塞
• 公开验证透明：v0.2.0 版本发布时因 GitHub Pages 500 错误从 artifact 恢复，官方公开了完整的验证流程和 SHA-256 校验记录
• 双端兼容：支持 Node.js >= 22.12 本地运行，也支持直接访问在线演示

应用场景

• AI 编程效率复盘：导入 Claude Code 会话记录，分析工具调用频率、错误类型和响应耗时，找出效率瓶颈
• 模型输出对比：对比同一任务在不同模型/配置下的行为差异，辅助模型选型和 Prompt 优化
• 团队代码审查：在保护隐私的前提下，将 AI 辅助编程记录导出为结构化报告，用于团队内部复盘
• 第三方工具审计：读取第三方 AI 工具的 OTLP 格式轨迹，验证其实际行为与官方描述是否一致

适用人群

• 需要分析 AI 编程会话数据的研究人员和工程师
• 关注数据隐私、不希望将对话上传至第三方的开发者
• 需要对比多个 AI 模型或 Prompt 方案效果的技术团队
• 对 AI 工具行为进行安全审计的安全研究人员

出品方

TraceCrate 开源社区，由 FankChen 等贡献者维护，采用 MIT 协议，与 Anthropic、OpenAI、OpenTelemetry 均无附属关系。

更新动态

• v0.2.0（2026-09-13）：全新设计，重点改进时间线控件、指标记录和工具事件对比功能，通过 225 个单元测试和 64 个浏览器测试，核心/适配器行覆盖率 97.51%
• v0.1.0（2026-09-10）：首次公开发布

官网链接

• 在线演示：https://fankchen.github.io/tracecrate/
• GitHub 仓库：https://github.com/FankChen/tracecrate