Show HN：Wasted Cycles – AI编程助手的本地挂钟时间分析器

Wasted Cycles 是一款面向AI编程助手的本地挂钟时间分析器，旨在帮助开发者了解编码过程中究竟有多少时间被机器阻塞。该工具以单条curl命令运行，无需安装、无需注册账户、无需API密钥，也不会在机器上常驻后台。它从临时目录下载经校验和验证的二进制文件，运行完成后自动删除，确保不留痕迹。

工具的核心功能是回答几个关键问题：在AI代理运行期间，有多少时间因等待机器（如编译、测试、CI等）而浪费？哪些具体环节是瓶颈？是否存在重复的构建或测试？哪个编程助手的行为导致工作流反复等待？通过分析追踪数据中的时间戳事件，Wasted Cycles 将每个时间段分类到“代理工作”或“计算阻塞”两大组，并进一步细分。代理工作包括模型推理、读取搜索、代码修改及其他工具调用；计算阻塞则涵盖构建、测试、CI、容器、包管理及子代理等待。重复执行的命令会被标记为重复工作，因为机器做了两遍相同的事。

用户可通过内置演示数据集（--demo）快速体验输出格式。示例报告以表格形式展示各项耗时及占比，例如模型工作1小时4分钟（21%）、等待构建32分钟（11%）等。终端中，数据以实时TUI呈现，支持方向键切换视图，数字键7、0或字母y调整回溯窗口（7天、30天、年初至今），q键退出。

该工具支持多种编程助手的追踪数据源，包括Codex（~/.codex/sessions）、Claude Code（~/.claude/projects）、Cursor（~/.cursor/projects/*/agent-transcripts）和Grok Build（~/.grok/sessions）。它仅读取指定窗口内修改的JSONL追踪文件，不会写入或上传任何数据。Cursor因仅记录用户回合的挂钟时间，每个片段对应整个回合，并会检测并丢弃固定间隔调度的代理（避免虚增的120小时幻影工作）。

方法学上，Wasted Cycles 通过解析结构化事件重建时间片段，而非匹配文本日志，因此复制的日志或引用的命令不会被误判为真实活动。它测量挂钟时间，而非token数或成本。空闲时间处理采用双阈值：超过2小时的间隔视为会话中断，不计入；更短的间隔上限为30分钟，并标记为“低置信度夹断”。模型工作时间是推理代理，而非实际GPU计算时间——它代表用户消息或工具结果后到下一个动作之间的间隔，对部分工具是真实时长的上限。工具明确区分测量时间和推断时间。

启动命令简单：通过curl管道执行，并可附加参数。例如，--demo启动演示，--days N设定扫描天数（默认7天），--ytd从年初开始扫描，--json输出JSON报告，--plain输出纯文本摘要。TUI中支持动态切换窗口。所有分析仅使用时间戳、事件种类和粗略标签，提示文本和源代码永远不会被存储、渲染或上传。