← Voltar para o catálogo Compare two sessions side-by-side using Agent Monitor data — per-model token usage (input/output/cache_read/cache_write + compaction baselines), pricing engine cost breakdowns, workflow intelligence (complexity scores, tool flow transitions, subagent effectiveness), session metadata (thinking_blocks, turn_count, turn_duration_ms, usage_extras), and full event timelines with all 10+ event types.
Ver no GitHub ↗ Copiar URL do repo Copiar link do SKILL.md Licença: MIT Como adicionar Copiar comando /plugin marketplace add hoangsonww/Claude-Code-Agent-Monitor O comando exato pode variar conforme o repositório. Confira o README no GitHub.
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[](https://www.skillteca.com.br/skills/claude-code-agent-monitor-mpsjmu4x?utm_source=badge&utm_medium=readme&utm_campaign=badge) Copiar snippet Kit de ferramentas para interagir e testar aplicações web locais usando Playwright. Suporta a verificação de funcionalidades de frontend, depuração de comportamento da UI, captura de screenshots do navegador e visualização de logs do navegador.
Design e Frontend #test por anthropics
Aplica as cores e tipografia oficiais da marca Anthropic a qualquer artefato que se beneficie de sua identidade visual. Use-o quando diretrizes de estilo, formatação visual ou padrões de design da empresa forem aplicáveis.
Design e Frontend por anthropics
Cria interfaces frontend distintas e de nível de produção com alta qualidade de design, gerando código criativo e polido e design de UI que evita a estética genérica de IA. Use para construir componentes web, páginas e aplicações, ou para estilizar/embelezar UIs web.
Design e Frontend #css #ai por anthropics
Conjunto de ferramentas para criar artefatos HTML elaborados e multi-componentes para claude.ai, utilizando tecnologias web frontend modernas (React, Tailwind CSS, shadcn/ui). Use para artefatos complexos que exigem gerenciamento de estado, roteamento ou componentes shadcn/ui, não para artefatos HTML/JSX simples de arquivo único.
Design e Frontend #css #ai por anthropics
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Session Compare
Compare two Claude Code sessions side-by-side using Agent Monitor data.
Input
The user provides: $ARGUMENTS
This may be:
Two session IDs: "abc123 def456"
"best vs worst" — compare highest and lowest productivity sessions
"latest 2" — compare the two most recent sessions
A session ID + "vs average" — compare one session against the baseline
Procedure
Identify sessions to compare :
If two IDs given: fetch both from http://localhost:4820/api/sessions/{id}
If "best vs worst": fetch sessions, score by completion + cost efficiency, pick extremes
If "latest 2": GET /api/sessions?limit=2 (default sort: most recently updated first)
If "vs average": fetch session + compute averages from last 50 sessions
Gather detailed data for each session:
Session metadata: GET /api/sessions/{id}
Events: GET /api/events?session_id={id}
Agents: GET /api/agents?session_id={id}
Cost: GET /api/pricing/cost/{id}
Build comparison :
Overview Comparison
Metric Session A Session B Difference Status completed error — Model sonnet-4 sonnet-4 same Duration 12m 34s 45m 12s +32m 38s Total Cost $0.0234 $0.1456 +522% Events 45 187 +315% Tools Used 8 12 +4 Error Count 0 7 +7 Agents 2 5 +3
Token Comparison
Token Type Session A Session B Difference Input N N ±N% Output N N ±N% Cache Read N N ±N% Cache Write N N ±N% Efficiency N% N% ±N%
Tool Usage Comparison
Tools unique to Session A
Tools unique to Session B
Shared tools with usage count comparison
Error rate per tool in each session
Timeline Comparison
Side-by-side event timeline
Where sessions diverged in approach
Key decision points that led to different outcomes
Agent Activity Comparison
Agent counts and types
Subagent strategy differences
Agent success rates
Analysis :
Why one session was more efficient/successful than the other
Key decisions that made the difference
Lessons to apply to future sessions
Output Format
Present as a side-by-side comparison report with:
Executive comparison summary (which session was "better" and why)
Structured comparison tables with color-coded differences (green = better, red = worse)
A "Lessons Learned" section with actionable takeaways
Overall winner declaration with justification
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