Claude Code 到底给模型发了什么？这个工具能直接看
Claude Code 到底给模型发了什么？这个工具能直接看
来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, 编程, 大模型
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/WgXE1xl8zr-Qk3YDMlSv-A
摘要
大家好，我是悟鸣。 最近越来越多朋友开始用 Claude Code。 但用着用着，很多人都会冒出同一个问题：Claude Code 到底给大模型发了什么？ 除了我们在终端里输入的内容，它背后还带了哪些系统提示词、工具定义、上下文和请求参数？ 如果你也对这些细节好奇，我很推荐试试 claude-trace。 我专门看了一下它的 README 和源码，发现这不是一个简单的“抓包小工具”，而是一个做得挺完整的观察面板。它会拦截 Claude Code 发往 Anthropic API 的请求，记录成 .jsonl 日志，同时生成一份可以直接打开的 HTML 报告。 而且它还考虑到了实际使...
核心内容
大家好，我是悟鸣。
最近越来越多朋友开始用 Claude Code。
但用着用着，很多人都会冒出同一个问题：Claude Code 到底给大模型发了什么？
除了我们在终端里输入的内容，它背后还带了哪些系统提示词、工具定义、上下文和请求参数？
如果你也对这些细节好奇，我很推荐试试 claude-trace。
我专门看了一下它的 README 和源码，发现这不是一个简单的“抓包小工具”，而是一个做得挺完整的观察面板。它会拦截 Claude Code 发往 Anthropic API 的请求，记录成 .jsonl 日志，同时生成一份可以直接打开的 HTML 报告。
而且它还考虑到了实际使用场景。
比如默认情况下，它不会把所有零碎请求都一股脑记下来，而是优先保留更完整、更有分析价值的对话；如果你想看得更细，也可以加上 --include-all-requests，把所有请求都抓出来。
还有一个我觉得很重要的点是，源码里对敏感请求头做了脱敏处理，所以它不是那种把 token 原样暴露出来的粗糙脚本，用起来会更安心一点。
从它提供的能力来看，claude-trace 最有价值的地方主要有这几个：
你可以直接看到 Claude Code 的系统提示词，也能看到工具定义、工具输出，甚至原始请求和响应的内容。这对想研究 agent 工作流的人来说，非常直观。
它生成的是自包含的 HTML 文件，不需要再额外起服务，双击或者用浏览器打开就能看。
如果你有长期记录和回看需求，它还支持 --index。源码里这个功能会扫描 .claude-trace/ 目录下的日志，调用 Claude CLI 自动生成会话标题、摘要和索引页。唯一需要注意的是，这一步会额外消耗 token。
GitHub 地址：https://github.com/badlogic/lemmy/tree/main/apps/claude-trace
安装：
npm install -g @mariozechner/claude-trace
使用：
启动带日志记录的 Claude Code
claude-trace
包含所有 API 请求（默认情况下，只记录更完整的对话）
claude-trace --include-all-requests
使用指定参数运行 Claude
claude-trace --run-with chat --model sonnet-3.5
显示帮助
claude-trace --help
提取 OAuth token
claude-trace --extract-token
从之前记录的 .jsonl 文件手动生成 HTML 报告
claude-trace --generate-html logs.jsonl report.html
生成包含所有请求的 HTML
claude-trace --generate-html logs.jsonl --include-all-requests
生成对话摘要和可搜索索引
claude-trace --index
最终日志会保存在当前项目目录下的 .claude-trace/log-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.{jsonl,html} 文件里。
其中 .jsonl 适合留底和二次处理，.html 则适合直接浏览。这个 HTML 报告是自包含的，打开就能看，不需要再启动本地服务。
平时我们使用 Claude Code 的时候，通常就是直接输入命令开始干活。
如果你想把这次交互完整记录下来，只需要把启动命令换成：
claude-trace --include-all-requests
这样一来，Claude Code 在运行过程中发出的请求，就会被一并记录下来。
为了演示，你甚至不用做很复杂的任务，随便问几个问题都可以。等任务结束后直接退出，它就会整理出一份对应的日志报告。
默认情况下，它会自动用浏览器打开这份日志详情页，这点对普通用户特别友好，不需要你自己再去翻文件。
打开之后，你会先看到整场对话的可视化日志视图。
和单纯看原始日志相比，这种整理过的页面更容易读。你可以顺着对话往下看，也可以切到不同视图去看更细的内容。
这里最值得看的，就是系统提示词。
很多人用 Claude Code 的时候，最想搞明白的其实就是这一层：平台到底给模型加了哪些隐藏约束，做了哪些角色设定，又额外注入了哪些上下文。
有了这个视图之后，这些原本“黑盒”里的东西，就能被直接看到。
如果你继续往下看，还能看到更细的消息内容和调用细节。
这也是为什么我觉得它对研究 agent 特别有帮助，因为很多“它好像做了什么”的模糊感觉，在这里都能落到具体记录上。
除了系统提示词，你还可以看到工具定义和参数说明。
这意味着 Claude Code 到底能调用哪些工具、这些工具大概长什么样、模型是在什么边界内工作的，你都能更具体地看清楚。
如果你在研究 AI Coding Agent 的执行方式，这部分信息很有参考价值。
继续往下看，还能看到原始请求和响应的详细内容。
这部分就不只是“满足好奇心”了，它对排查问题也很有帮助。比如你想知道某次调用为什么效果异常、上下文到底带了多少、工具输出是怎么拼进去的，这里都能顺着往下查。
从源码实现上看，它本质上是在 Claude Code 运行时注入拦截逻辑，去捕获发往 API 的请求，再把这些数据整理成可读报告。所以它不是简单截图式的展示，而是真正把调用链路记录了下来。
如果你对 Claude Code 背后到底怎么和大模型交互一直很好奇，或者你正在研究 AI Agent 的执行流程，那 claude-trace 确实是一个很值得装一下的小工具。
它最大的价值，不是“把隐藏内容扒出来”这么简单，而是让我们第一次能比较系统地观察 Claude Code 这一类 agent 产品到底是怎么工作的。
很多过去只能靠猜的东西，比如系统提示词怎么写、工具是怎么定义的、请求和响应的结构是什么样，现在都可以直接看到。
对普通用户来说，这能帮助你更好地理解 Claude Code。
对开发者来说，这也是一个研究 agent 产品形态、调试方式和执行流程的非常实用的窗口。
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