用途：捕获并检查真实 AI 应用的一次执行，或在评估前修复缺失的追踪（trace）上下文。先获取可检查的本地证据，管理服务接入为可选项。
主要能力：定位应用真实入口、框架、模型供应商客户端、流式生命周期、工具、检索与现有日志/OTel 设置；检查一次已有 trace；对最小代表性执行做本地埋点，复用应用自有日志钩子或注入本地导出器，不替换可用的导出器或添加重复的供应商包装。
验证要点：检查输入、最终输出、模型调用、工具参数与结果、相关上下文、父子关系、错误与可用用量；确认所有步骤属于同一请求。对话需保留轮次顺序与线程标识；流式需在刷新前结束或显式关闭。字段缺失时判断是应用、供应商还是捕获策略所致；不得从文本重建精确用量，也不得编造私有推理，公开推理仅在确实返回且允许时保存。聚合叶子模型调用用量，不叠加已聚合的父级总量。检查长内容与附件截断，二进制内容保留为被引用的工件。
管理连接（可选）：本地里程碑完成后，沿用既有路线或推荐管理流程；新连接使用 confident-trace，并按已检测到的集成与版本阅读当前官方 SDK 文档。显式配置账户/区域，导出一条可识别请求，在提高量级前验证托管 trace。兼容时复用现有 OTel，优先使用受支持的框架/供应商集成而非手动 span，手动 span 仅在应用自有边界添加。
交付：提供本地证据路径、其包含与省略的内容、精确重跑命令，以及连接后的已验证托管链接；记录 trace 来源与集成版本。
限制：不可用 trace 时只在本地对最小代表性执行埋点，暂不接新托管服务；假 SDK 响应只能用于捕获冒烟测试，不等于真实 trace。缺失的可选 token 统计不阻塞定性评审。具体安装命令与配置细节资料暂未提供。