一个编码会话、以及一次请求，包含多少工作量？
计算 tab:session_internal_counts（src/04_SessionContext.tex）背后的计数分布：每个
会话的请求数、用户触发 / 工具触发的步骤数以及工具调用数；每个请求的
工具触发步骤数和工具调用数；以及每个步骤的工具调用数——每一项都给出
avg / p25 / p50 / p90 / p99。
一个编码会话、以及一次请求，包含多少工作量？
计算 tab:session_internal_counts（src/04_SessionContext.tex）背后的计数分布：每个
会话的请求数、用户触发 / 工具触发的步骤数以及工具调用数；每个请求的
工具触发步骤数和工具调用数；以及每个步骤的工具调用数——每一项都给出
avg / p25 / p50 / p90 / p99。
Per session
| Metric | Avg | P25 | P50 | P90 | P99 |
|---|---|---|---|---|---|
| Requests | 10.1 | 1 | 1 | 16 | 161 |
| User-initiated steps† | 9.8 | 1 | 1 | 16 | 150 |
| Tool-initiated steps | 69.9 | 4 | 13 | 119 | 1,028 |
| Tool calls | 92.3 | 8 | 23 | 148 | 1,262 |
Per request
| Metric | Avg | P25 | P50 | P90 | P99 |
|---|---|---|---|---|---|
| User-initiated steps | 0.9 | 1 | 1 | 1 | 1 |
| Tool-initiated steps | 6.7 | 0 | 1 | 16 | 76 |
| Tool calls | 8.9 | 0 | 1 | 23 | 95 |
Per step
| Metric | Avg | P25 | P50 | P90 | P99 |
|---|---|---|---|---|---|
| Tool calls | 1.1 | 1 | 1 | 2 | 4 |
编码会话是持久的，且压倒性地自主（论文的
tab:session_internal_counts）。一个会话平均有 10.1 个请求，但带有一条长尾（p99 = 161），所以人类会一次又一次地回到同一个会话。每个会话中工具触发步骤（avg 69.9）远多于用户触发步骤（avg 9.8），所以一旦一个请求落地，循环就自行运转起来：解决一个请求平均需要 6.7 个工具触发步骤和 8.9 次工具调用。在步骤这一层级，每一轮只发出略多于一次的工具调用（avg 1.1，p50 1，p90 2），所以并行工具调用确实会发生，但属于例外而非常态。
# default merged trace (materialized to a temp DuckDB cache on first use)
uv run python artifacts/session/session_internal_counts/analyze.py
# the pinned public trace
uv run python artifacts/session/session_internal_counts/analyze.py --db trace/syfi_coding_trace.duckdb
# a prebuilt DB, into a chosen dir
uv run python artifacts/session/session_internal_counts/analyze.py --db "$TMPDIR/trace.duckdb" -o "$TMPDIR/out"
session_internal_counts.tex —— 合并后的三行（booktabs）表格，可直接 \input 或
粘贴进 src/04_SessionContext.tex。session_internal_counts.md —— 该表格的 GFM Markdown 镜像，渲染在网页详情页上。headline.json —— 用于 Overview gallery 卡片的几个 headline 数字。无图。