watch-cc

实时查看 Claude Code 会话的完整输入输出。

Claude Code 在运行时会把每一轮对话、工具调用、token 用量等完整写入本地 transcript 文件(~/.claude/projects/<项目>/*.jsonl)。watch-cc 读取这些文件,渲染成可读的彩色文本——支持实时跟踪、全量回放、按关键词过滤。

为什么需要它? Claude Code 自带的可观测性(如 langfuse hook)往往只上报裁剪后的摘要、会丢工具结果和中间过程。watch-cc 直接读 Claude 写的原始 transcript 文件,看到的是未经裁剪的全量内容。

特点

• ✅ 纯 Python 标准库,零第三方依赖,不需要 pip install 任何东西
• ✅ 不联网、不调用 LLM、不需要任何 API key
• ✅ 跨平台:Windows / macOS / Linux 都能跑
• ✅ 单文件,拿来就用

它不是什么

watch-cc 和 Langfuse 这类监控是两回事:

	watch-cc	Langfuse hook
做什么	读取本地 transcript 文件并打印	把对话摘要上报到 Langfuse 服务
联网?	否	是(发 HTTP)
接 LLM?	否	否
依赖	零	pip install langfuse + 服务端 + key
内容完整性	全量(读原始文件)	摘要(裁剪+去重)

安装

方式一:直接用 Python 跑(所有平台)

python3 watch-cc.py

要求 Python 3.8+。仅此而已,无需安装任何包。

方式二:配置成全局命令 watch-cc

Windows (PowerShell/cmd):

把 watch-cc.py 和 watch-cc.cmd 放到 PATH 里的某个目录(例如 C:\Users\你\.claude\bin\),然后:

watch-cc

macOS / Linux:

把 watch-cc.py 和 watch-cc 放到 PATH 里的某个目录(例如 ~/.local/bin/),赋予可执行权限:

chmod +x watch-cc
watch-cc

方式三:用 pip 安装(可选)

pip install .
# 之后可直接:
watch-cc

使用

watch-cc                     # 实时跟踪最近活跃的 session
watch-cc --list              # 列出所有 session(只看,不跟踪)
watch-cc --select            # 列出并交互选择一个 session(开多个窗口时用)
watch-cc <sessionId前缀>     # 用 session id 前缀直接定位(非交互)

watch-cc <id> --all          # 全量回放整个会话历史后退出
watch-cc <id> --tail 50      # 只看最后 50 条
watch-cc <id> --all --grep "关键词"   # 全量回放 + 按关键词过滤
watch-cc <id> --raw          # 打印每行原始 JSON(等价 jq .)
watch-cc --ascii             # 纯 ASCII 模式(老终端 / 中文乱码时用)
watch-cc --projects <路径>   # 指向自定义的 transcript 目录

三种回放范围

命令	看到什么	适用场景
watch-cc <id>	只看之后新产生的(实时跟踪)	盯着正在进行的窗口
watch-cc <id> --tail 50	最后 50 条	快速看刚才聊到哪
watch-cc <id> --all	从头到尾全部	回顾整个会话历史

多窗口怎么办

开多个 Claude 进程时,用 --list 区分:

watch-cc --list

输出示例:

共 12 个 session(★=近15分钟活跃):

  [ 1]★ 08-13 16:54  ones-ai-hub     5d81b2da  根据当前环境配置来说...
  [ 2]★ 08-13 16:50  ones-ai-hub     136ceecb  我刚刚点击了一个工单的入库...
  [ 3]  08-13 15:27  quicktron        4aa266c1  claude在一个会话中怎么跳转...

每行四个标签帮你区分:★活跃 / 时间 / 目录名(你在哪个目录开的) / session id 前缀 + 第一句话。选定后用前缀跟踪:watch-cc 5d81b2da。

⚠️ session id 只存在 Claude 进程的内存里,无法 100% 自动识别"当前终端窗口对应哪个 session"。靠 ★活跃标记 + 目录名 + 第一句话区分,是当前最可靠的方式。

常见问题

中文 / 框线字符乱码? 用 --ascii 模式,或在跑之前设置终端为 UTF-8(PowerShell: chcp 65001;或直接用 Windows Terminal / iTerm2)。

提示找不到 .jsonl? 说明该目录下还没用 Claude Code 跑过对话。transcript 默认在 ~/.claude/projects/,可用 --projects 指向其它位置。

超长会话 --all 刷屏? 加 --grep "关键词" 只看相关消息,或 --all | more 翻页,或 --all > history.txt 存文件。

原理

Claude Code 每次对话都会往 ~/.claude/projects/<工作目录转义>/<sessionId>.jsonl 追加一行 JSON,内容包含:

• type: user / assistant / summary / attachment 等
• message.content:文本、tool_use(工具调用入参)、tool_result(工具输出)、thinking(思考过程)
• message.usage:真实的 input/output/cache token 用量、模型名
• cwd、timestamp、parentUuid/uuid(可还原完整调用树,含 subagent)

watch-cc 就是把这些 JSON 行解析、格式化后打印。它是个纯粹的文件查看器,和 tail -f / less 同类。

开发与发布(给维护者)

本地测试

python watch-cc.py --help                       # 直接跑
pip install -e . && watch-cc --help             # 以可编辑模式安装后跑 entry point
python -m build                                 # 本地构建 wheel/sdist,产物在 dist/

CI

仓库自带两个 GitHub Actions workflow:

• .github/workflows/ci.yml —— 每次 push / PR 在 Ubuntu/macOS/Windows × Python 3.8–3.13 上跑烟雾测试(--help、--list、--all、--grep、pip install .、entry point 校验)。
• .github/workflows/release.yml —— 打 v* tag 时触发:构建 → 发 PyPI → 创建 GitHub Release。

发布到 PyPI(首次配置,一次性)

发布采用 PyPI 的 Trusted Publisher(OIDC)方式,不需要在 GitHub Secrets 里存长期 API token。首次配置:

1. 在 PyPI 上注册好 watch-cc 这个项目(或先发布一次本地 build 占位)。
2. 进入 PyPI 项目设置页 → Publishing → 添加一个 GitHub trusted publisher:
   • PyPI Project Name: watch-cc
   • Owner: 你的 GitHub 用户名/组织名
   • Repository name: watch-cc
   • Workflow name: release.yml
   • Environment name: pypi
3. 在 GitHub 仓库 Settings → Environments 新建一个名为 pypi 的环境(可与上一步对应;空环境即可,需要时再加 approval 等保护规则)。

发版步骤

# 1. 把 pyproject.toml 里的 version 改成目标版本号,例如 1.1.0
# 2. 更新 CHANGELOG.md
# 3. 提交并打 tag(tag 必须带 v 前缀,且去掉 v 后要和 pyproject version 完全一致)
git commit -am "release v1.1.0"
git tag v1.1.0
git push origin v1.1.0
# 4. release.yml 自动触发:校验版本一致 → 构建 → 发 PyPI → 建 GitHub Release

CI 会校验 tag 版本与 pyproject.toml 里的 version 是否一致,不一致直接报错,防止发错版本。

许可证

MIT