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观察和评估行为功能优化 #184

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@wan-xiang

我用的打包版本,觉得渗透过程中也要评估和学习一些思路,类似deepseek-harness的轨迹和简短渗透路径的展示也很重要(卡片路径那种),在这方面感觉cyber-harness差点意思,思考在最上面,只有这一轮的,下面都是工具调用。要评估细节中哪些做了,哪些没做。哪部token消耗多了(这个好像有,我没注意),需要优化,这些有些缺失。

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  1. wan-xiang commented on Oct 20, 2026

    @wan-xiang
    Author

    感觉说的有点武断了,每轮token也不只是多少还有命中缓存呢,这样优化不是好想法
    但是整体上还是感觉在时间线上可观测性不太明了。
    另外感谢作者开源此很好用的工具。

  2. M09Ic commented on Oct 25, 2026

    @M09Ic
    Contributor

    先落地了一部分与复盘直接相关的改进,已通过 #189 合并到 master,后续打包发布时会包含:

    • Web 回复、思考、JEV 判断和生成卡片内,以紧凑样式展示对应卡片的输入/输出 token;缓存使用 SVG 图标配命中率。
    • 悬停或键盘聚焦可以查看精确用量、缓存读取和写入;没有可靠用量时不显示占位数字。
    • 修正卡片用量的累计,避免整轮总量、思考/回复和编译父子卡片重复展示同一份用量。

    更复杂的数据关联放到后续单独完善,包括模型请求与工具调用、重试、子代理之间的精细归因,以及计划、实际执行和验证结果之间的证据关联。本次暂不扩展路径视图。

    已通过 40 项相关回归测试、缓存 SVG 展示的补充检查、TypeScript 检查和前端生产构建。这个 issue 先保持开放,继续跟踪后续的关联与复盘能力。

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