用途
该技能是查询 AI Center Coding Agents 相关数据与调查的入口。当用户询问 Coding Agents 数据、希望复现或扩展 Coding Agents 仪表盘，或就 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、Copilot CLI 的用量、成本、Token、会话、工具、代码影响、用户、模型、跨度（spans）或日志提出问题时可使用。
支持的智能体与数据源
| 智能体 | 数据类型 | 来源标识 |
|---|---|---|
| Claude Code | 指标 | claude_code_* 指标族 |
| Claude Code（会话文本） | 日志 | source ai_sessions_claude |
| Codex | 日志 | service.name == 'codex_cli_rs' 或 'codex-app-server' |
| Codex（延迟） | 跨度 | $l.serviceName == 'codex_cli_rs' 或 'codex-app-server' |
| Cursor | 跨度 | $l.serviceName == 'cursor-agent' |
| Gemini CLI | 指标 | gemini_cli_* 指标族 |
| Copilot CLI（直连 OTel） | 跨度 | $l.serviceName == 'github-copilot' 或 tags['otel.scope.name'] == 'github.copilot' |
| GitHub Copilot Collector | 指标 | github_copilot_* 指标族 |
加载参考文件
先加载智能体参考文件，再加载其依赖的共享查询语言文件：
| 智能体 | 智能体参考 | 共享参考 |
|---|---|---|
| Claude Code（指标） | references/claude-code.md |
references/promql-guidelines.md + references/metrics-querying.md |
| Claude Code（会话） | references/claude-code.md |
references/dataprime-reference.md + references/logs-querying.md |
| Codex | references/codex.md |
references/dataprime-reference.md + references/logs-querying.md + references/spans-querying.md |
| Cursor | references/cursor.md |
references/dataprime-reference.md + references/spans-querying.md |
| Gemini CLI | references/gemini-cli.md |
references/promql-guidelines.md + references/metrics-querying.md |
| Copilot CLI（直连 OTel） | references/copilot-cli.md |
references/dataprime-reference.md + references/spans-querying.md |
| GitHub Copilot Collector | references/copilot-cli.md |
references/promql-guidelines.md + references/metrics-querying.md |
| 跨智能体对比 | 全部智能体参考 | 全部共享参考 |
安全性
所有查询命令（cx metrics、cx logs、cx spans、cx dataprime）均为只读，不会修改数据，无需 --yes 即可自由运行。
CLI 命令
| 命令 | 用途 | 使用时机 |
|---|---|---|
cx metrics search --name '<pattern>' |
按名称查找指标 | 发现可用的 claude_code_*、gemini_cli_*、github_copilot_* 指标 |
cx metrics query '<expr>' |
即时 PromQL 查询 | 某时间点的指标快照 |
cx metrics query-range '<expr>' |
范围 PromQL 查询（时间序列） | Claude Code、Gemini CLI、GitHub Copilot Collector 趋势 |
cx logs '<dataprime_query>' |
日志查询 | Claude Code 会话文本、Codex 日志 |
cx spans '<dataprime_query>' |
跨度查询 | Cursor、Codex 延迟、Copilot CLI 直连 OTel |
cx dataprime query '<query>' |
原始 DataPrime 查询 | 需要在查询中显式写 source logs 或 source spans 时 |
输出格式： 将结果传给智能体或进一步处理时，可在任意命令后追加 -o toon。
多配置： 使用 -p <profile>（可重复）同时跨多个配置展开查询。
首次响应
识别所请求的智能体与分析目标。如缺少必需范围，先询问再查询：
- 智能体： Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 或 Copilot CLI。
- 时间范围。
- 可选过滤条件： 应用、子系统、用户、模型、会话、仓库。
- 输出形态： 快速回答、表格、趋势、Top-N 排名、调查笔记或仅查询。
若用户提到 “GitHub Copilot Codex”，需澄清其指的是 Codex 还是 Copilot CLI。AI Center 中 Codex 与 Copilot CLI 是分别独立的仪表盘。
尽可能使用与对应仪表盘相同的数据源：
- Claude Code 指标： 对
claude_code_*指标使用 PromQL。 - Claude Code 会话文本： 对
ai_sessions_claude日志使用 DataPrime。 - Codex： 对 Codex 日志使用 DataPrime，查询 Token、会话、模型、用户和工具；跨度仅用于
run_turn延迟。 - Cursor： 对 Cursor 跨度使用 DataPrime。Cursor 报告提示长度和文件编辑，而非提供方 Token 计数。
- Gemini CLI： 对
gemini_cli_*指标使用 PromQL。 - Copilot CLI 直连 OTel： 对 Copilot 跨度使用 DataPrime。
- GitHub Copilot Collector： 当存在该收集器数据时，对
github_copilot_*组织/用户/计费指标使用 PromQL。
时间与过滤
PromQL（Claude Code、Gemini CLI、GitHub Copilot Collector）
在所选窗口内对计数器使用 increase(metric[<range>])。常见标签过滤模式：
{user_email="<user>",model="<model>",cx_application_name="<app>",cx_subsystem_name="<subsystem>"}
- 使用
sum by (...)、count by (...)或topk(N, ...)进行分组。 - 图表趋势应使用基于所选范围的区间窗口，而非整个范围。
DataPrime（Codex、Cursor、Copilot CLI 直连、Claude Code 会话）
- 添加
| filter ...子句以过滤用户、模型、应用、子系统、会话和操作。 - 偏好使用
groupby ... aggregate ...生成类仪表盘表格。 - 对于跨度：应用/子系统标签为
$l.applicationName和$l.subsystemName（大小写混合）。 - 对于日志：应用/子系统标签为
$l.applicationname和$l.subsystemname（小写）。
应用/子系统过滤模式：
| filter $l.applicationName == '<application>' && $l.subsystemName == '<subsystem>'
跨智能体问题
比较智能体时：
- 比较前统一单位： 成本以美元、Token 按输入/输出/总量、运行时间以毫秒、会话按不同对话计数。
- 说明哪些信号不等价。 Cursor 提示长度不是提供方 Token 计数。Copilot CLI 直连用户为假名 ID（
enduser.pseudo.id），而非邮箱地址。GitHub Copilot Collector 用户可能是登录名、姓名或邮箱。 - 当维度不同时，优先使用按智能体分节，而非合并为单一表格。
- 对于“哪个智能体使用最多”：先比较会话数和用户数，再带上说明比较 Token 或跨度计数。
- 对于“哪个智能体成本最高”：Claude Code 有一等的美元指标。Copilot 直连跨度暴露
github.copilot.cost。Collector 计费指标按组织/SKU 暴露净额/毛额/折扣金额。在不解释来源与单位差异的情况下，不要合并 Copilot 跨度成本与 Collector 计费数据。
回答风格
始终包含：
- 所使用的智能体与数据源。
- 查询语句或精简的查询片段。
- 所应用的时间范围与过滤条件。
- 对结果的白话解释。
- 关于空数据、近似计数、假名用户、缺失标签或不可比指标的说明。
不得虚构智能体参考文件中未列出的字段。若用户询问某智能体不输出的数据，应说明有哪些可用数据，并提出最接近的受支持查询。