你用 Claude Code 写了几个月代码，却不知道自己到底花了多少钱。

你开了一个对话窗口。想找三天前 AI 写的那个函数，翻遍聊天记录也找不到。其实，

你的团队每个人都在用 AI 写代码。但没有人知道项目里到底发生了什么。

今天这个项目，就是来解决这些问题的。

它叫 AgentsView。不过，

你花了几千块，却连账单都看不懂

AI 编程工具越用越上瘾。但有一个问题几乎没人解决：

你根本不知道自己在 AI 上花了多少钱。

Claude Code 没有内置账单。Codex 的计费藏在控制台深处。Cursor 的费用分散在多个项目里。按理说，你用了 Aider、Gemini CLI、Zed、OpenCode…，每个工具都有自己的计费方式，没有一个统一的视图。

更可怕的是你以为自己这个月花了 美元，实际可能是。

这不是夸张。怎么说呢，我看过一个团队的账单：三个工程师。一个月在 Claude Code 上烧了 $但他们直到月底才发现。

AgentsView 做的第一件事。就是把所有 AI 编程工具的 token 消耗和成本，统一算清楚。

Your conversation history is becoming a black box

A second pain point: every time you chat with an AI it feels one‑off.

• You ask Claude to write a complex login module,n three days later you need to tweak it – you open a new window and describe requirement again;Claude writes something entirely different.
• You want to find last week’s advice – scrolling through Claude’s chat logs only shows most recent entries.
• Your team has dozens of engineers chatting with AI。yet nobody knows what ors asked for,what files were changed,or how many tokens were consumed.

AgentsView 做的第二件事，就是把所有 AI 对话历史变成可搜索、可分析、可追溯的数据资产。

它支持 + 个 AI 编程工具，全部本地运行

Colea Code 自动发现 Codex。Cursor 自动发现 Aider 配置后支持 Gemini CLI，Zed 自动发现 OpenCode 自动发现 Kimi 自动发现 DeepSeek TUI 自动发现 VSCode Copilot 自动发现…，共+ 个。

You don't need to register accounts or upload data to cloud.

The entire data lives locally in a SQLite database. One binary file and one command launch it;open your browser at http://localhost:{port},and your AI coding panorama appears instantly.

四大主要功能，每一个都直击痛点

全文本搜索

• The whole conversation corpus is searchable by keyword.
• If you remember asking for a “JWT refresh logic” three days ago,just search and get instant results.
• No more hunting through endless chat logs.

• Automatically aggregate token usage per model,day and project. Supports LiteLLM pricing and cache hits detection. Compared to ccusage。it's faster than usual by several times.

• agentsview usage daily # Daily consumption summary
  agentsview usage daily --breakdown # Break down by model
  agentsview usage statusline # One‑liner status line for status bars
  

Visual analytics dashboard

• Activity heatmap like GitHub contribution graph
• Hourly message distribution
• Project‑level stats
• Session duration & message count analysis
• Tool call frequency

Recent edits tracking

• Aggregate all files modified by AI across sessions. Group by project and path. Direct link back to originating message. No more guessing “who changed this file? ”

安装只需 秒

MackOS / Linux:

curl -fsSL https://agentsview.io/install.sh | bash

Windows:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://agentsview.io/install.ps1 | iex"

Homebrew：

brew install --cask agentsview

再看Docker。

docker run --rm -p .:: \
-v agentsview-data:/data \
-v "$HOME/.claude/projects:/agents/claude:ro" \
-e CLAUDE_PROJECTS_DIR=/agents/claude \
ghcr.io/kenn-io/agentsview:latest

The tool auto‑discovers all your on‑machine AI tool histories and syncs m into a local database when launched.

一个典型工作流示例

• Assume you’re a full‑stack engineer using Claude Code,Codex & Cursor concurrently. E.g.,morning 8 am:: You open AgentsView panel:
  Aquire yesterday’s spend:: agentsview usage daily — yesterday cost was $…其中Claude占比，Also check which model was most expensive.
  ""  
  ""  
  ------ — 在实际文档中应为简洁明晰列表与代码块 —— ——

  
  ​— 简化后的流程示例 —
  ​*注这方面。此处仅为示例演示，请根据实际需求调整流程与命令。其实，*​
  

  ​——结束。plaintext agentsview usage daily agentsview search "OAuth2" agentsview inspect-session --id= agentsview export csv --project= 至于**注意**。上述命令仅供演示，请替换为真实参数。

  ---

  再看**下午**，如果遇到 bug。需要回溯到哪一次会话引入：
  • 在 AgentsView 搜索相关代码片段。
  • 定位到具体会话和消息。
  • 查看该会话完整上下文和 token 消耗。

  晚上做月度复盘：

  • 导出 CSV 分析各项目的 AI 投入。说起来，
  • 对比不同模型性价比。
  • 调整团队下月 AI 预算分配。

  ---

  至于团队版，PostgreSQL 同步

  如果你是团队成员，可以将数据同步到 PostgreSQL。以实现共享视图：

  bash

  agentsview pg push

  agentsview pg push --watch

  配合 agentsview pg service install 可设置为程序服务自动运行。

  整个团队共用一套 AI 编码数据视图，让项目进度、成本消耗、代码变更一目了然。

  ---

  写在最终

  AI 编程工具正在爆发式增长，但管理和观测严重滞后`。你写了大量代码，却不知道真正付出了多少；不知道哪些会话最有价值，也无法评估团队整体投入产出比。怎么说呢，

  AgentsView 并不是让你的编码速度更快。而是让整个 AI 编程过程从黑盒变成透明。它提供这方面，

  1️⃣ 单一二进制文件，无需配置；2️⃣ 本地优先存储，3️⃣ 支持超过十余种主流工具；

  如果你已经同时使用多个工具，这个项目值得一试。

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  开源地址的观点是，github.com/kenn-io/age…官网这方面，agentsview.io

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