# Her · हेर - Claude Code 会话分析工具

- 来源：Hugging Face：Blog（RSS）
- 发布时间：2026-06-07 18:13
- AIHOT 分数：70
- AIHOT 标记：精选
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- 原文链接：https://huggingface.co/blog/build-small-hackathon/her-blog

## 精选理由

每次 Claude Code 跑完都留下一堆 JSON，没人看。Her 用一个本地小模型帮你分析会话，钱花在哪、有没有危险操作一目了然，还不把数据传出去，是个务实的小工具。

## AI 摘要

Her（हेर）是专为 Claude Code 设计的会话分析工具。用户上传 `.jsonl` 文件后，Her 用自然语言重建每轮交互，标记部署、配置变更、秘密等高风险操作并定位到具体轮次。它展示 token 消耗、所用工具、子智能体、技能和 MCP 服务器，并结合 Anthropic 与社区最佳实践给出改进建议（仅在有明确可修复模式时）。内置“Ask Her”问答功能，支持单会话与跨会话项目分析。工具不调用第三方 AI API，使用 Nemotron-Mini-4B-Instruct 模型在 Hugging Face ZeroGPU 上运行，评估引擎完全确定，模型仅负责文本生成与建议。Her 内置 Homebrew、npm、PyPI 主流 CLI 工具数据库，自动识别会话中使用的工具，并对部署工具、数据库客户端等执行活动进行标记提醒。

## 正文

Her · हेर — 马拉地语中意为“侦探”。一个为你的 Claude Code 会话服务的侦探。

在此处试用：Hugging Face 上的 Her

每一次 Claude Code 会话都会留下痕迹——一个包含每一轮交互、工具调用和模型 token 的 .jsonl 文件。但在实践中，这个痕迹是只写不读的。几乎没人会去阅读 4000 行 JSON，只为了弄清楚智能体为何访问了生产环境、上下文预算究竟用在了哪里、或是哪个子智能体悄无声息地消耗了过半的运行资源。

Her 为你解读这一切。

原理很简单：将一个会话文件拖放到页面上，让她进行调查。她会用通俗易懂的英文重建所发生的一切，标记出高风险操作——部署、配置和生产环境变更、密钥——并将每一项追溯至其发生的具体轮次。

她会展示模型 token 的去向，使用了哪些工具、子智能体、技能和 MCP 服务器，并且——仅当存在一个可命名、可修复的模式时——基于 Anthropic 和社区的最佳实践，指出你本可以做得更好的地方。她提供建议，而非断言，并且在无话可说时保持沉默。

还有一个内置的副驾驶功能：向 Her 提问。问“为什么使用了这个工具？”，她会根据会话痕迹给出回答，引用相关轮次，并直接打开具体的工具调用。拖入一个文件可获得会话视图；拖入多个文件则可构建项目视图，并跨多个会话同时追踪一个问题。

全程不会调用任何第三方 AI API。模型——Nemotron-Mini-4B-Instruct——通过 ZeroGPU 在 Space 自身的 GPU 上运行。你的会话仅会上传至一个属于你本次运行的、自动删除的私有命名空间，且相关信息绝不会离开该环境。

使其值得信赖的关键在于分工：评估引擎是纯确定性的。模型仅用于撰写英文描述和提出较柔和的建议。它绝不会断言某个发现。当模型发生变化时，数据指标不会随之变动。

一个不错的细节：Her 不仅仅列出会话使用过的 CLI 工具——她还能识别它们。Space 内置了一个来自 Homebrew、npm 和 PyPI 的顶级工具数据库，因此大多数工具都能离线识别，并附带一行简介。当部署工具、数据库客户端或开发服务器被实际执行时，Her 会标记该活动，提醒你值得再次审视。

它在一个周末里成长起来。起初它只是一个操作员视角——一张旅程图，每个查询都是一个节点，节点大小由成本决定，成本最高的节点会发光——这是为一位朋友构建的。

我把它展示给另一位朋友，他想要更简洁的版本，于是这张图又衍生出一个高管报告，现在成了默认视图。然后第一位朋友问为什么他的 CLI 工具没有显示出来——工具数据库就这样诞生了。

前端是一个 React 应用，直接由 Gradio 服务器提供服务，确定性引擎负责取证分析，Nemotron 负责处理文本内容。

当 Claude 失去理智时，就召唤 Her。;)

在这里试用：Hugging Face 上的 Her

本文提到的 Spaces 1