用途：从 VS Code Copilot 聊天导出文件中提取结构化指标，用于回顾性分析，涵盖模型使用、工具调用、手动批准、拒绝模式、文件编辑统计和会话耗时。
主要能力：通过 extract-metrics.sh 脚本统一分析，生成 chat-metrics.md（可读报告）和 chat-metrics.json（跨特性分析用原始数据）。报告包含会话概览、模型使用统计、工具使用前15名、自动化有效性、模型成功率、各模型响应时间、错误汇总和用户反馈投票。也可用 jq 流式查询自定义分析，如审批类型分布、拒绝分析、终端命令模式、模型性能等。
使用方式：先通过 workbench.action.chat.export 导出 .json 聊天文件，保存到 docs/features/NNN-<feature-slug>/ 下。需安装 jq。推荐运行 .github/skills/analyze-chat-export/extract-metrics.sh docs/features/NNN-<feature-slug>/chat.json docs/features/NNN-<feature-slug>/chat-metrics。提交日志前必须脱敏，避免提交含密码、令牌、API 密钥或 PII 的未脱敏日志，勿将整个 JSON 加载进内存。
适用场景：分析 Copilot 聊天会话的模型效率、工具调用习惯、审批自动化程度和响应质量，支持跨特性指标汇总。
限制：导出中不记录自定义代理名称，仅含 github.copilot.editsAgent，无法按自定义代理分析或判断哪个代理定义最佳；扩展思考内容可能加密；timeSpentWaiting 为等待用户确认时间而非代理处理时间；不提供 token 数、实际美元成本、用户反应时间及代理交接事件。