AI編碼環境可視化工具Agent Atlas：90%的安裝技能從未被使用

Agent Atlas 是一款全新的開源命令行工具，旨在幫助開發者深入理解自身的AI編碼環境。它能夠掃描您的AI工具配置（目前支持Claude Code，未來將擴展至Cursor等），生成一個交互式思維導圖，直觀展示每個技能、子代理和MCP服務器的實際使用頻率、能力分類以及潛在冗餘。

該工具的核心動機源於一個常見痛點：許多開發者安裝了大量AI技能和服務器，卻並不清楚哪些真正被使用、哪些從未被觸發。據項目創建者統計，在其自身環境中，103個已安裝技能中有90個從未被調用，這意味着大量上下文窗口和API調用費用被白白浪費。

Agent Atlas 的工作流程分為四步：首先，掃描器會讀取您的配置文件，列出所有已安裝的技能、代理和服務器；然後，使用量挖掘器分析本地會話記錄，統計過去30天內每個組件的實際觸發次數；接着，分類器通過一次輕量級LLM調用，將每個項目按工程、寫作、研究、設計和運維五個能力維度進行評分；最後，渲染器生成包含聚類、節點大小（代表使用頻率）和診斷列表的交互式地圖。

隱私方面，Agent Atlas 完全只讀且本地運行。除非用户選擇，否則不會向外部發送任何數據。在默認模式下，僅將技能名稱和描述發送給分類API，且可通過 --rough 參數完全離線運行（使用關鍵詞啓發式分類）。所有源代碼均以MIT許可證開源。

除了可視化，該工具還提供三項實用診斷：死重列表（顯示從未使用的組件及其預估的每會話令牌浪費量）、重疊檢測（識別功能相近的技能）和缺口分析（指出您AI環境覆蓋不足的能力領域）。開發路線圖包括適配Cursor、Codex CLI和Gemini CLI，以及添加智能推薦功能。

Agent Atlas 的安裝和使用極其簡單：只需運行 npx agent-atlas-cli 即可。用户還可以通過 --days 參數調整分析窗口，使用 --json 輸出結構化數據，或通過 --rough 跳過API調用。項目歡迎社區貢獻，尤其是針對其他AI編碼工具的適配器實現。