tuneloop
本地AI编程会话分析工具，追踪产出与成本。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：tuneloop。 它的用途是：本地AI编程会话分析工具，追踪产出与成本。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/tuneloop/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我分析一下过去一周我用Cursor完成的所有编程会话。”，Tuneloop会读取本地的会话记录，生成一个仪表盘，展示你本周具体交付了哪些功能模块、修复了哪些Bug，以及对应的估算成本和你的活跃工作时间分布图。
介绍
Tuneloop 旨在解决AI辅助编程时，开发者难以量化工作成果和成本的问题。传统上，我们可能只关注消耗的Token数量，但Tuneloop更关心实际交付了什么功能、修复了哪些Bug，以及这些工作的模式和成本。
它的使用方式非常轻量。你无需改变现有工作流，只需安装Tuneloop，它会自动读取你的AI编码工具（如Cursor、Claude等）生成的会话记录文件。这些记录被处理后，会生成一个本地运行的仪表盘，直观展示你的工作成果。
这个工具非常适合频繁使用AI进行编程的开发者、技术负责人或独立开发者。他们希望了解AI工具的实际投资回报率，分析自己的工作习惯，或者单纯想回顾和总结一段时间内的编码产出。
使用建议是，确保你的AI编码工具开启了会话记录功能。由于数据完全在本地处理，无需担心隐私泄露。但请注意，它分析的是历史会话文件，因此无法对正在进行的实时会话提供分析。
核心特点
与同类工具主要监控Token消耗不同，Tuneloop的核心区别在于聚焦于“产出成果”分析，如统计实际“交付的功能”和“修复的问题”；同时，它完全在本地运行，直接利用现有AI工具生成的日志，无需接入云端API或改变开发习惯。
注意事项
它不适合需要实时监控当前AI会话或分析不支持本地会话记录文件的AI工具的场景。
常见问题
Tuneloop支持哪些AI编程工具？
支持任何能在本地生成明文会话记录文件的工具，如Cursor、Windsurf，以及一些配置了本地日志的Claude Desktop版本。
我的编程会话数据安全吗？
安全。所有数据处理都在你的本地计算机上完成，数据不会上传到任何远程服务器。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/tuneloop/raw/index.md 读取 tuneloop 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/tuneloop/raw/index.md（查看排版版本）