最近折騰了一個有趣的技術方案。從CC日誌的.jsonl文件裡自動化提取命令記錄,然後用AI輔助加上自定義skill把整個session的執行過程可視化出來。



聽起來簡單,實際操作還是有點複雜的——得先搞定日誌的資料結構,再用Artifacts這個功能來搭建可視化的界面。整個session運行顯示用時2小時多,但其實大部分時間都是閒置狀態。

這種把開發過程本身當成資料來處理的思路,對優化工作流程還挺有幫助的。特別是在處理重複性高的任務時,自動化提取和可視化能省不少事兒。
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永远在提问vip
· 4小時前
哎呀這個思路絕了,數據驅動優化工作流這塊我早就想試試 等等,2小時大部分閒置?感覺可以繼續挖掘啊,哪些環節最浪費時間 jsonl這種格式處理起來是真的麻煩,我之前也踩過坑 這套自動化提取的邏輯能開源嗎,想拿去改改用在自己項目上 牛逼,又發現了一個新的優化思路 不過Artifacts搭建可視化,穩定性怎麼樣?之前用過翻車的情況 重複性任務這塊收益最大,能節省多少時間啊? 看起來就是成熟的方案了,怎麼想到用skill這個思路的 說實話有點沒理解jsonl提取那塊,能展開講講嗎 整個session的時間分布數據能導出來嗎,感覺很值得深入分析
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TokenomicsDetectivevip
· 4小時前
卧槽,這思路有點絕啊,直接把session過程當數據來反向工程?想到那2小時閒置時間就絕了,優化空間大得離譜
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matic填坑工vip
· 4小時前
哎呀這個思路還可以啊,閒置時間那麼多真的很浪費,可視化出來一目了然
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薛定谔的gasvip
· 4小時前
嗯...把執行過程當數據來分析,這思路確實有點意思。不過兩小時的session裡大部分閒置,這交互成本比例不是有點離譜嗎
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ProxyCollectorvip
· 4小時前
诶这思路绝了,把session当数据可视化...咋就没想到呢
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Degen McSleeplessvip
· 5小時前
哈,2小時閒置,感覺就是在等AI想清楚呢哈哈 --- 這思路確實絕,把過程數據化了就能看出來自己哪兒摸魚了 --- jsonl那套確實得花功夫,不過一旦搞通了就爽到飛起 --- 等等,可視化後是不是能給每個命令打個性能評分? --- 我就想知道Artifacts是不是真的那麼好用,還是又是另一個看著美的東西 --- 反覆性任務自動化這塊我太理解了,省時間不說還能減少手滑bug --- 說白了就是讓機器自己記錄自己干過啥,有點meta哈
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