基於 hooks 的工作階段擷取
wrud 會連接到 agent 的生命週期 hooks,並在 prompts、tool calls、file edits 與回覆發生時即時串流,因此無需手動記錄即可擷取工作階段。
wrud 是 What R U Doing 的縮寫,是一款 local-first、開源的 AI-agent 工作階段記錄器。它旨在幫助個人與團隊看見 agents 實際做了什麼、model 與 token 如何被使用,以及如何把重複錯誤轉化為可重複使用的經驗。
此產品在本地 Node server 與一個 SQLite 檔案上運作,網站未描述帳號機制或資料外傳。它直接支援 Claude Code 與 Cursor,其他 agents 也可以透過本地 API 傳送資料。
wrud 會連接到 agent 的生命週期 hooks,並在 prompts、tool calls、file edits 與回覆發生時即時串流,因此無需手動記錄即可擷取工作階段。
背景程序會讀取執行資料,並撰寫一份以白話描述實際發生內容的摘要,而不只是顯示原始數據或逐字稿片段。
網站會強調每個 model 的花費與 token 總量,協助您找出何時用昂貴的 model 處理簡單工作,以及 context 使用集中在哪裡。
記錄的工作階段包含 agent、model、事件與 token 花費,提供可查詢的歷史紀錄,方便在工作階段結束後回顧。
根據網站說明,wrud 以本地 Node server 與一個 SQLite 檔案在本機執行,不需要帳號,也沒有資料外傳。
Claude Code 與 Cursor 可直接開箱即用,而其他 agents 可以透過本地 API 連接。
使用 wrud 事後回顧一個 agent 工作階段,包括所用的 model、token 花費,以及該工作階段實際做了什麼的摘要。
對工程團隊而言,wrud 可以彙整跨人員與專案的工作階段,讓重複錯誤成為共享經驗與 model 政策,而非孤立事件。
當大型 model 被用於簡單任務時,wrud 的每個 model 成本檢視可協助團隊調整下一次執行的規模,並減少不必要的花費。
如果您在 CI、遠端主機或雲端環境中執行 agents,wrud 的 hooks 與本地 API 旨在擷取這些非單一桌面應用程式中的執行。
在 onboarding 情境中,wrud 可以保留先前工作階段的經驗,讓新進同事承接已被驗證的指引,而不必重新犯同樣的錯誤。
您可以先使用 `npx @wrud/cli` 啟動應用程式,然後在瀏覽器中連線並為您的 agent 執行 hook 安裝。網站也提供可直接貼上的提示詞,讓 Claude Code 或 Cursor 為您設定 wrud。
wrud 定位為可供個人使用以及團隊彙整的工具。當部署在您自己的機器上時,它可以顯示整個團隊的工作階段、模型呼叫、token、花費與經驗教訓。
來源頁面顯示它原生支援 Claude Code 與 Cursor。對於其他 agents,wrud 提供本地 API,並表示其他工具也可以透過這種方式串流資料。
wrud 會擷取 prompts、tool calls、file edits、回覆、model 使用、token 花費,以及該工作階段的白話摘要。它也會把重複錯誤轉化為可回饋給 agent 的經驗教訓。
產品頁面說明其擷取方式是 local-first,執行於本地 Node server 與一個 SQLite 檔案,且不需要帳號或資料外傳。網站也表示它採用 MIT 授權。
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