flameox — 给编码 Agent 记录实验证据的本地运行时层｜REA作者新项目

flameox 是一个面向编码代理的本地、有界运行时证据层。这个软件工具协调分析器、基准工具、跟踪处理器和明确指定的本地目标，把原生工件或命令转换成有界证据，可选择保留。代理负责提出假设和选择实验，flameox记录观测到的输入、执行来源、类型化证据、覆盖范围和限制。作为一个开源软件，它不需要初始化工作区或维护项目配置，分析时传工件路径，采集时传 argv 和工作目录。

场景痛点

编码 Agent 跑实验，说「这个改动提升了性能」，但你拿不出当时的输入、命令、工作目录和覆盖范围。性能剖析跑过一次，结果散在终端里，下次想复现找不到原始工件。做 AI应用和开发者工具的人想要的，不是一个要初始化工作区、改项目配置的托管服务，是一个传个路径或命令就能记录证据、区分观测和推断、还能通过 MCP 接进 Agent 的本地工具。

主要功能特点

有界证据记录

分析和采集都在有界会话里跑。分析时传工件的明确路径，采集时传 argv 和绝对工作目录。不搜索父目录，不修改项目文件，不是托管服务。缓存淘汰或服务停止后 analysis_id 会过期，除非显式保留。

显式保留加 SHA-256

显式保留证据时才创建用户级数据目录，按 SHA-256 保存原生字节和规范化证据包。可用 FLAMEOX_DATA_DIR 指定其他位置。保留证据不会自动要求保留完整控制台输出。这种软件开发级别的证据管理，比把日志散在终端里可靠。

区分观测推导和推断

区分观测、推导和推断。性能剖析可用于探索，但不能单独证明因果关系或性能提升。确认性结论需要有代表性的工作负载、明确的指标和估计量、兼容的身份、保留的样本和语义预言机。

MCP 服务接 Agent

MCP 服务不绑定工作区，与 CLI 共用操作注册表。提供具名分析和采集工具，工具直接内联返回完整有界结果，包括失败信息和恢复操作。保留后的证据有持久的 evidence_id，调用 inspect_evidence 可内联获取脱敏元数据。作为一个效率工具，它把证据层接进 Agent 的工作流。

配置向导接客户端

npx flameox@latest setup 检测受支持的 MCP 客户端，询问要修改哪些配置。自动化时明确指定客户端，–dry-run 只报告路径和操作不写配置。向导保留客户端配置中的其他内容，不修改项目文件。

CLI 直接用

uvx flameox analyze 传工件路径分析，uvx flameox capture 传 argv 和工作目录采集。采集接受 argv 不接受 shell 字符串，直接目标需提供绝对工作目录和有界环境覆盖。结果可能包含 next_page，原样调用指定的分析工具和参数。这种 GitHub 上常见的 CLI 工具用法，比进交互界面快。

简易使用教程

装 Node.js 和 uvx，跑 npx flameox@latest setup 配置 MCP 客户端。
向导检测到客户端后选要改哪个，–dry-run 先看会改什么。
直接用 CLI 就跑 uvxflameoxanalyze 传工件绝对路径。
采集命令跑 uvxflameoxcapture –provider direct –cwd “$PWD” — python benchmark.py。
结果里有 next_page 就原样接着调。
想保留证据就显式保留，按 SHA-256 存到用户数据目录。
日常用下来 Agent 跑实验都有证据可查，想找类似工具推荐里的 AI工具可以翻酷软趣站。

官方网站

GitHub 访问

下载地址

https://pan.quark.cn/s/b9c2809afde9

https://www.guangyapan.com/s/1956557204584685587_aeWhI5wocgzRgCO6 （光鸭新用户注册福利：永久免费空间：所有新用户注册即可解锁 2TB 永久免费存储空间，无需额外任务或付费）

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