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大家好,分享一个刚开源的 Pi Coding Agent 扩展:pi-langfuse。 它解决的问题很直接:在使用 Pi Coding Agent 时,想知道一次任务到底调用了哪些模型和工具、花了多少 token/成本、哪里出错、最终输出是什么。安装扩展后,这些信息会以一条完整 trace 的形式出现在 Langfuse 中。 能看到什么 每个用户 prompt 对应一条 Langfuse trace,并保留 Pi session 关…

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大家好,分享一个刚开源的 Pi Coding Agent 扩展:pi-langfuse。 它解决的问题很直接:在使用 Pi Coding Agent 时,想知道一次任务到底调用了哪些模型和工具、花了多少 token/成本、哪里出错、最终输出是什么。安装扩展后,这些信息会以一条完整 trace 的形式出现在 Langfuse 中。 能看到什么 每个用户 prompt 对应一条 Langfuse trace,并保留 Pi session 关联; agent、LLM generation、tool call、turn 按层级嵌套,便于回看执行过程; 记录最终回复、用量、成本(Provider 提供时)、TTFT、工具错误和运行健康度; 支持 Langfuse Cloud 与自托管实例,并为部分自托管场景提供 REST fallback; 内置隐私预设、常见密钥脱敏和本地路径哈希;也可以关闭输入、输出、工具 I/O 或系统提示词的采集。 安装 前提:Node.js 22+、已安装 Pi Coding Agent、拥有 Langfuse Cloud 或自托管实例。 bash pi install npm:pi-langfuse 首次运行时会在 Pi 中引导配置 Langfuse;也支持通过环境变量配置。 bash pi "Explain the architecture of Redis" 随后打开 Langfuse,就能查看这次 Pi 运行的完整 trace。

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  1. 阮一峰周刊·用户投稿

    2026年8月12日 · 1 次收录

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