Przejdź do treści
Biblioteka skilli
AI i agenci · Analiza

snitch

/snitch

Podgląda dokładne bajty wysyłane przez agenta LLM do dostawcy przez lokalny proxy z interfejsem webowym.

Repozytorium
bag-of-tricks ↗
Licencja
MIT
Ostatnia zmiana repozytorium
26.06.2026

Ocena i bezpieczeństwo

100/ 100Klasa: dobry
Format25 / 25
Frontmatter z nazwą i opisem, poprawna nazwa, opis do 1024 znaków, nazwa zgodna z folderem.
Odkrywalność25 / 25
Opis mówi, kiedy użyć skilla, ma sensowną długość i jest w 3. osobie.
Treść35 / 35
Co najmniej 150 słów i do 500 linii, nagłówki, listy kroków, przykłady albo kod.
Higiena15 / 15
Bez zaślepek typu TODO, bez ścieżek Windows, z licencją.
Ryzykobrak sygnałów w skanie
Pliki w paczce
7
Skrypty
2
Komentarze HTML
0
Adresy URL w SKILL.md
3
Przestarzałość

Brak sygnałów. Repozytorium zmienione 26.06.2026, bez odwołań do wycofanych modeli i API.

Licencja

MIT, otwarta: można używać i zmieniać, z zachowaniem informacji o autorze.

Co sprawdzić przed instalacją
  • 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

  1. When to use
  2. How to run it
  3. Output
Sekcje z nagłówków SKILL.md, w oryginale · 50 linii, 285 słów
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.

Uwagi i zgłoszenia

Wiadomość trafi do Bartosza Sokolińskiego. Adres e-mail jest potrzebny tylko do odpowiedzi. Szczegóły w polityce prywatności.