snitch
/snitch
Podgląda dokładne bajty wysyłane przez agenta LLM do dostawcy przez lokalny proxy z interfejsem webowym.
- Autor
- jgalego ↗
- Repozytorium
- bag-of-tricks ↗
- Licencja
- MIT
- Ostatnia zmiana repozytorium
- 26.06.2026
Ocena i bezpieczeństwo
- Pliki w paczce
- 7
- Skrypty
- 2
- Komentarze HTML
- 0
- Adresy URL w SKILL.md
- 3
Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 26.06.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.
MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.
- 2 skrypty w paczce. Przejrzyj je przed instalacją, bo Claude może je uruchomić.
Skrypty: snitch.py, test_snitch.py
Co robi i kiedy
Podgląda dokładne bajty wysyłane przez agenta LLM do dostawcy przez lokalny proxy z interfejsem webowym.
Oryginalny opis (EN)
Inspect the exact bytes an LLM agent or SDK sends upstream — the full system prompt, every tool schema, and all messages — via a local transparent proxy with a live web UI. Use when debugging why an agent misbehaves, auditing hidden or injected prompt/tools, checking how much context a framework actually sends, or verifying the real request behind an SDK call.
Jak działa
- When to use
- How to run it
- Output
Podgląd SKILL.md
--- name: snitch description: Inspect the exact bytes an LLM agent or SDK sends upstream — the full system prompt, every tool schema, and all messages — via a local transparent proxy with a live web UI. Use when debugging why an agent misbehaves, auditing hidden or injected prompt/tools, checking how much context a framework actually sends, or verifying the real request behind an SDK call. --- # snitch **see what your agent actually said behind your back.** snitch is a transparent proxy that logs the exact request your code sends to an LLM API, then forwards it unchanged. Use it to reveal the system prompt, tool schemas, and injected context a framework hides. ## When to use - "Why is my agent doing X?" → see the actual prompt/tools it was sent. - "Is something injecting instructions/tools?" → audit the raw request. - "How many tokens of system prompt / tools is this framework adding?" - "What does the SDK actually send for this call?" ## How to run it If installed on the `PATH` (via `just install snitch`): ```bash snitch --port 8787 # starts proxy + web UI on http://localhost:8788 ``` Otherwise run it from the bag-of-tricks repo: `python3 snitch/snitch.py`. Then point the client at the proxy and run the agent normally: ```bash export ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:8787 # or OPENAI_BASE_URL, etc. ``` - Console prints each request live; the **web UI** (`http://localhost:8788`) lets you scroll back, expand, and filter captured requests. - `--upstream URL` forwards to another provider; `--log FILE` appends each request as JSON; `--quiet` silences the console (UI + log still capture); `--no-ui` disables the web UI. It captures the **request** in full and records the response status (it doesn't buffer response bodies). It binds to `127.0.0.1` only — a local debug tool. ## Output If you run snitch or report what it captured, deliver the captured request plainly — don't narrate the proxy mechanics or wrap the bytes in analysis the user didn't ask for, and point them at the web UI for the rest. No preamble, no closing summary. See `README.md` in this folder for the full reference.
Pliki w paczce (7)
- README.md 6 KB
- SKILL.md 2 KB
- logo.png 20 KB
- snitch.py 27 KB
- test_snitch.py 6 KB
- .claude-plugin/plugin.json 1 KB
- bin/snitch 1 KB
Wersje
W bazie nie ma innych skilli o nazwie snitch.
Migawka bazy z 28.10.2026 · wersja paczki 6f98dc0a0e29 (skrót SHA-256 całej paczki)
Zgłoś problem z tym skillem: szkodliwa treść, błędny opis albo prośba autora o usunięcie.
Podobne skille
- 95auditing-agentic-systems
Audytuje agenta, pętlę narzędzi lub zapytanie do modelu w sześciu wymiarach i zwraca ocenę luk z priorytetami i poprawkami. - 90prompt-engineering
Tworzy, poprawia i przegląda prompty do LLM, takie jak prompt systemowy, skill albo agent, oraz diagnozuje ich błędy. - 95output-dev-prompt-file
Tworzy pliki .prompt dla operacji LLM w przepływach Output SDK, konfiguruje dostawców modeli i szablony Liquid.js. - 95distil-setup
Instaluje distil i kieruje agenta lub aplikację SDK przez proxy, ograniczając koszty tokenów dzięki odwracalnej kompresji kontekstu. - 100blackbox
Wdraża optymalizowaną zdolność w Skillberry Store, aby Skillberry Proxy-Agent wstrzykiwał ją do wywołań LLM agenta, bez pokazywania benchmarkowi plików skilli, przy interwencji blackbox. - 100prompt-engineer
Pomaga budować, debugować, przeglądać i migrować agentów LLM oraz chatboty, gdy agent wywołuje złe narzędzie lub ignoruje instrukcje, na podstawie promptów systemowych, opisów narzędzi i kodu z SDK.