用途：该技能读取 claude-trace 生成的 JSONL 跟踪文件，从 API 层面分析 Claude Code 会话的健康状况、token 消耗、错误频率与智能体/工具效率，弥补 /transcripts 命令只关注对话内容的不足。适用场景包括诊断会话为何变慢或失败、理解 token 消耗模式、发现跨会话的重复错误、定位工具使用瓶颈以及衡量智能体与工具的生产力。
主要能力：包含四类动作。health 读取跟踪文件，提取 API 请求与响应，计算输入/输出/总 token、请求数与耗时、错误率、工具使用分布，并生成健康分（90-100 优、70-89 良、50-69 中、低于 50 差，综合错误率、token 效率、请求成功率和工具成功率）。errors 扫描错误响应，按限流（429）、token 超限、工具执行失败、超时、API 错误等归类并给出修复建议。compare 对多个会话的可比指标做对比与趋势、异常识别。tools 统计工具调用频率、耗时与成功率，发现可并行化的顺序调用、同文件重复读取、过度 grep/glob 等低效模式。
使用方式：跟踪文件位于 .claude-trace/*.jsonl，会话日志位于 ~/.amplihack/.claude/runtime/logs/<session_id>/，报告直接输出、无需持久化存储。可让助手“分析我最近一次会话健康度”或“比较最近 5 次会话的 token 用量”。解析仅依赖 Python 标准库（json、pathlib、datetime），按修改时间排序选取最新文件，逐行解析 JSONL，用 .get() 取可选字段，对畸形行跳过并计入错误报告。需先启用 claude-trace 生成跟踪文件，若目录为空则无数据可分析。
限制：只读分析，不修改或删除跟踪文件，不生成跟踪、不恢复会话、不做实时监控，仅分析已完成的本项目本地文件，只支持 claude-trace JSONL 格式，不读取远程存储。流式响应或中断的会话可能导致指标不完整；跟踪文件过大时分析变慢，建议改按时间范围分析。健康分仅为参考，可能与主观体验不一致。