Sniffly - AI Code Analytics Dashboard

分析 Claude Code 和 OpenCode 的使用日志，帮助你更好地使用 AI 编程助手。

功能特性 | 快速开始 | 导出数据 | 分析报告

📊 功能特性

双数据源支持

• Claude Code: 分析 ~/.claude/projects/ 下的 JSONL 日志
• OpenCode: 分析 ~/.local/share/opencode/opencode.db SQLite 数据库

数据统计

• 项目级统计：会话数、Token 使用量、成本估算
• 每日统计：请求、会话、Token 趋势
• 模型分布：各模型使用占比

数据导出

支持导出 AI 使用数据，方便团队分析和绩效评估：

• 汇总报告 (Markdown): 总请求、会话、Token、每日统计
• 详细报告 (Markdown): 包含完整提示词记录
• 原始数据 (JSON): 完整数据结构

分析报告

AI 使用效率评分系统，包含六个维度：

• 📈 活跃度分析: 活跃天数、日均使用量
• ⚡ 任务效率: 会话时长、成功率、错误率
• 💰 Token 效率: 缓存命中率、输入输出比
• 🛠️ 工具使用: 工具多样性、使用频率
• 📝 提示词质量: 长度分布、清晰度评分
• 📊 提示词数量: 频率趋势、日均数量

效率等级：A (卓越) / B (优秀) / C (合格) / D (待改进) / E (需优化)

🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.10+

使用 UV 安装（推荐）

确保已安装 uv: https://github.com/astral-sh/uv

# 一次性运行（无需安装）
uvx sniffly-lzwind@latest init

# 或安装后使用
uv tool install sniffly-lzwind@latest
sniffly init

使用 pip 安装

pip install sniffly-lzwind
sniffly init

从源码安装

git clone https://github.com/lzwind/sniffly.git
cd sniffly
pip install -e .
sniffly init

启动后访问 http://localhost:8081 查看仪表盘。

📥 导出数据

Web 界面导出

1. 点击页面顶部 "📥 导出数据" 按钮
2. 选择数据源（Claude Code / OpenCode / 两者）
3. 选择项目（可选）
4. 选择导出类型：
   • 汇总报告 (Markdown)
   • 详细报告 (Markdown，含提示词)
   • 原始数据 (JSON)
5. 设置日期范围（可选）
6. 点击"导出"

导出示例

Markdown 汇总报告:

# AI 使用数据报告

**项目**: All Projects
**数据源**: claude
**开发者**: Zhang San (zhangsan@example.com)

## 汇总统计

| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 总请求 | 3883 |
| 总会话 | 44 |
| 总提示词 | 378 |
| 输入 Token | 113,413,750 |
| 输出 Token | 832,028 |

## 每日统计

| 日期 | 请求 | 会话 | 提示词 | 输入Token | 输出Token |
|------|------|------|--------|-----------|----------|
| 2026-03-14 | 13 | 1 | 13 | 133,505 | 51,138 |
...

📈 分析报告

访问 http://localhost:8081/analysis 查看分析报告。

评分维度权重

维度	权重	说明
提示词质量	25%	清晰度、合理性
任务效率	20%	成功率、会话效率
Token 效率	15%	缓存利用、输入输出比
工具使用	15%	工具多样性
提示词数量	15%	使用频率
活跃度	10%	使用连贯性

🔧 配置

常用设置

# 更改端口（默认 8081）
sniffly config set port 8090

# 禁用自动打开浏览器
sniffly config set auto_browser false

# 查看当前配置
sniffly config show

配置选项

配置项	默认值	说明
port	8081	服务端口
host	127.0.0.1	服务主机
auto_browser	true	启动时自动打开浏览器
cache_max_projects	5	内存缓存最大项目数
cache_max_mb_per_project	500	每个项目最大缓存 MB
messages_initial_load	500	初始加载消息数
max_date_range_days	30	日期范围选择最大天数

💡 分享仪表盘

可以创建链接与同事分享项目统计：

1. 点击仪表盘中的 "📤 Share" 按钮
2. 选择隐私选项：
   • Private: 只有链接的人可以查看
   • Public: 列在公共画廊
   • Include Commands: 分享实际命令内容
3. 复制并分享生成的链接

🚨 故障排除

sniffly help

端口被占用？

sniffly init --port 8090

浏览器没有打开？

sniffly config set auto_browser true
# 或手动访问 http://localhost:8081

配置问题？

# 查看所有设置
sniffly config show

# 重置配置
rm ~/.sniffly/config.json

🔐 隐私

Sniffly 完全在本地运行：

• ✅ 所有数据处理都在本地进行
• ✅ 无遥测数据
• ✅ 你的对话不会离开你的电脑
• ✅ 共享仪表盘仅在你选择时启用

📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件。

🔗 链接

• GitHub: github.com/lzwind/sniffly
• 原项目: github.com/chiphuyen/sniffly
• 问题反馈: GitHub Issues

🙏 致谢

本项目基于 Sniffly 开发，增加了以下功能：

• OpenCode 数据源支持
• AI 使用效率分析报告
• 数据导出功能（Markdown/JSON）
• 双数据源对比分析