分類 AI 下的文章
Claude Code 效率分析指標工具開發實作：Session 評分與效率報告生成
Workflow vs Agent 架構解析：Anthropic Building Effective Agents 重點整理
今天來看下這篇文章，第一次看的時候沒意識到重要性，後來看某個面試官在闡述 agent 工程師的區別時特地説到這篇文章才想起來
Anthropic building-effective-agents
Anthropic 觀察了幾十個在生產環境落地的 LLM 系統，發現一個反直覺的規律：最成功的實作往往不是用最複雜的框架，而是用最簡單、可組合的模式。
他們把所有涉及 LLM 自主行動的系統統稱為 agentic system，但在這個概念下做了一個關鍵的架構區分——
Claude Code Token 費用分析：費用計算、工具統計與 Web Dashboard 實作
這個章節要説明關於 Claude Code Analytics 的部分内容
計算 token 費用、分析工具使用模式、建立 Web Dashboard
首先加入 Token 計算器
這邊要查詢所有 session，計算每個 session 的 token 用量與美金費用
新增費用計算模組
新增 lib/costs.mjs：
深入解析 Claude Code Session History：JSONL 格式、訊息結構與快取費用優化
session保存格式結構如下：
json格式化如下：
為什麼選擇 JSONL？
Claude Code 沒有使用資料庫，而是選擇了最簡單的格式：每個 session 一個 .jsonl 檔案，每行一條 JSON 訊息。
| 比較面向 | JSONL 格式 | 關聯式資料庫 |
|---|---|---|
| 讀取方式 | 任何文字編輯器、cat |
需要 DB 驅動 |
| 追加速度 | 極快（append-only） | 需要 transaction |
| 查詢能力 | 低（需全掃） | 高（SQL） |
| 跨機器遷移 | 複製檔案即可 | 需要 dump/restore |
| 故障恢復 | 行級別，單行壞掉不影響其他行 | 依賴 transaction log |
| 版本控制 | 可用 git 追蹤 | 不適合 |
結論：AI 對話是只增不改、需要人類可讀、不需要複雜查詢的應用場景，所以JSONL 是最合適的選擇。