GitHub 新项目 exec-trail：把 Agent 的每一次 Shell 执行变成可寻址事件

1. 先说问题现在的 AI Agent 跑一长串 shell 命令。挂了之后你问它刚才做了什么——它能糊弄你但自己不知道。shell history 只管命令不管输出。git reflog 只管 ref 移动不管为什么。script / asciinema 录制终端但不结构化。2. 解决方案JSONL 就够了解决这个问题不需要 MCP server、不需要 LangChain、不需要 LLM。只需要一个 JSONL 文件。exec-trail 就做这一件事——每条 shell 命令跑完自动记录成一行 JSONLstep_id、时间戳、命令、工作目录、exit_code、stdout、stderr、env_hash。3. 三条命令搞定exec-trail record -- make test exec-trail read exec-trail replay step-id4. 零依赖 · 纯 stdlib · Python 3.916 个测试全部真实 I/O零 mock。clean Python不依赖任何外部库。5. 关键设计决策env 只存 hash 不存值env 里有 AWS_SECRET_ACCESS_KEY。exec-trail 记录环境形状变了但绝不泄漏密钥。测试强制验证。replay 不验证 stdoutdate 每次不同curl 返回数据可能变了。只验证 exit_code。要求 stdout 一模一样的 replay 是谎言。文件格式就是 APIJSONL 八个字段是全部契约。不搞插件系统不预留扩展口。没有 rephrase 选项没有 --formatJSONL 就一种格式没有 --verbose用 jq 自己格式化就行。单文件核心__init__.py 是整个库__main__.py 是 CLI 薄壳。6. 如果你做 AI Agent、自动化脚本、CI/CD 链路每次 shell 执行不可追溯就是裸奔。exec-trail 让你闭上眼睛前先写一行记录。GitHub: https://github.com/Glittering/exec-trailpip install exec-trail16 tests, no mocks, zero deps. star 一个PR 欢迎——但先读 DESIGN.md 的铁律。