用途：在评估生命周期的分析阶段，对 LLM 追踪数据进行开放式编码（定性探索的第一遍），帮助用户逐条阅读追踪并记录原始观察，暂不建立分类体系。
主要能力：生成单目录 Python Web 应用（app.py、requirements.txt、README.md），技术栈为 FastHTML（内置 HTMX）、CDN 引入的 TailwindCSS 和原生 JavaScript。默认功能包括：一次显示一条追踪并按其结构定制渲染、自由文本笔记、通过/失败/延后判定、键盘快捷键、进度指示（如 17/100 reviewed 及各类计数）、每次操作自动保存到独立的 annotations.jsonl。路由含 GET /、POST /annotate、GET /trace/{n}、GET /progress。标注文件格式为每行 JSON，含 trace_id、status、notes、timestamp，源数据文件不被修改。快捷键：p 通过并前进、f 失败并前进、d 延后并前进、n 下一条、b 上一条、e 聚焦笔记框、? 切换帮助；笔记框聚焦时需屏蔽快捷键。
使用方式：生成后运行 cd trace-annotator、pip install -r requirements.txt、python app.py path/to/traces.jsonl，浏览器打开 FastHTML 打印的本地地址即可标注。
适用场景：LLM 错误分析中需要人工快速审阅大量追踪、记录首次失败点并形成原始观察时。建议标注到至少 20 条失败追踪且不再出现全新失败模式（理论饱和）为止，之后可进入轴向编码与失败分类。
限制与注意：工具刻意保持非结构化，不应在初始版本加入结构化失败模式复选框或标签系统；避免过度工程化、直接倾倒原始 JSON、忽略快捷键。生成前需先读取样本数据、确认字段含义与唯一追踪标识，并向用户确认是否追加额外功能。后续可扩展支持结构化失败标签。