Deep Dive 09 - GrowthBook 特性门控与遥测

基于 @anthropic-ai/claude-code v2.1.88 逆向分析

概览

Claude Code 使用双层特性门控系统：Bun 编译时 feature() 实现死代码消除，运行时 GrowthBook SDK 实现远程特性评估和 A/B 实验。遥测通过 OpenTelemetry 导出，采样策略由 GrowthBook 动态配置驱动。

编译时: feature()

import { feature } from 'bun:bundle'

// 编译时评估 → false 分支被完全删除
export const AFK_MODE_BETA = feature('TRANSCRIPT_CLASSIFIER')
  ? 'afk-mode-2026-01-31'
  : ''

Bun 打包器在构建时评估 feature() 调用，条件为 false 的分支代码（包括导入）被完全消除，减少包体积和运行时开销。

已知编译时特性

TRANSCRIPT_CLASSIFIER, COORDINATOR_MODE, KAIROS, FORK_SUBAGENT, CONNECTOR_TEXT, CHICAGO_MCP, WORKFLOW_SCRIPTS, MONITOR_TOOL, TOKEN_BUDGET, CONTEXT_COLLAPSE, BREAK_CACHE_COMMAND, WEB_BROWSER_TOOL, PROMPT_CACHE_BREAK_DETECTION 等。

运行时: GrowthBook SDK

文件: services/analytics/growthbook.ts (~1155行)

初始化

const initializeGrowthBook = memoize(async () => {
  // 单例，仅初始化一次
  // 配置: remoteEval: true, cacheKeyAttributes: ['id', 'organizationUUID']
  // 等待信任对话框完成后才发 HTTP 请求
  // 无认证时依赖磁盘缓存
})

用户属性

type GrowthBookUserAttributes = {
  id: string                    // 设备 ID
  deviceID: string
  platform: 'win32' | 'darwin' | 'linux'
  organizationUUID?: string
  accountUUID?: string
  subscriptionType?: string
  rateLimitTier?: string
  appVersion?: string
  email?: string
}

特性值访问

函数	行为	推荐场景
`getFeatureValue_CACHED_MAY_BE_STALE<T>`	立即返回（内存/磁盘缓存）	启动关键路径
`getDynamicConfig_CACHED_MAY_BE_STALE<T>`	同上，语义化对象配置	批处理参数等
`checkGate_CACHED_OR_BLOCKING`	快速 true，慢速阻塞	用户触发特性
`getFeatureValue_DEPRECATED<T>`	阻塞等初始化	废弃

四级缓存

1. 环境变量覆盖 (CLAUDE_INTERNAL_FC_OVERRIDES) — eval 工具
2. 本地配置覆盖 (growthBookOverrides) — /config 界面（仅 ants）
3. 内存缓存 (remoteEvalFeatureValues) — 已初始化的值
4. 磁盘缓存 (~/.claude.json cachedGrowthBookFeatures) — 跨进程持久化

已知特性门控标志 (tengu_* 命名)

核心功能

标志	用途
`tengu_session_memory`	会话记忆系统
`tengu_auto_background_agents`	自动后台代理
`tengu_amber_flint`	Agent Swarms 杀开关
`tengu_herring_clock`	团队内存
`tengu_passport_quail`	自动内存提取

远程与桥接

标志	用途
`tengu_ccr_bridge`	CCR 远程集成
`tengu_bridge_repl_v2`	REPL 桥接 v2
`tengu_remote_backend`	远程后端

UI 与交互

标志	用途
`tengu_terminal_panel`	终端面板布局
`tengu_desktop_upsell`	桌面应用推广
`tengu_destructive_command_warning`	破坏性命令警告

性能与配置

标志	用途
`tengu_event_sampling_config`	事件采样率
`tengu_1p_event_batch_config`	日志批处理参数
`tengu_max_version_config`	自动更新控制
`tengu_cicada_nap_ms`	后台刷新节流

实验追踪

// 曝光日志 — 同一会话每特性最多记录一次
function logExposureForFeature(feature: string) {
  if (loggedExposures.has(feature)) return
  const expData = experimentDataByFeature.get(feature)
  if (expData) {
    loggedExposures.add(feature)
    logGrowthBookExperimentTo1P({ experimentId, variationId, userAttributes })
  }
}

分析事件日志

队列驱动设计

启动期间事件排队到内存数组。Sink 附加后通过 queueMicrotask() 异步清空。

采样策略

// 按事件名查阅 tengu_event_sampling_config
const sampleRate = getSampleRate(eventName)  // 0-1 或 null
if (Math.random() >= sampleRate) return      // 丢弃
metadata.sample_rate = sampleRate            // 注入采样率

Sink 路由

Datadog: 通用分析（可被 tengu_frond_boric 杀开关禁用）
First-Party: 特权事件（_PROTO_* 字段提取到 BQ 列）

第一方事件导出器

文件: services/analytics/firstPartyEventLoggingExporter.ts

基于 OpenTelemetry LogRecordExporter：

端点: https://api.anthropic.com/api/event_logging/batch
批处理: 5s 或 200 事件（可通过 tengu_1p_event_batch_config 配置）
重试: 二次方退避 delay = min(base × attempts², max)
磁盘持久化: 失败事件写入 ~/.claude/telemetry/ (JSONL)
启动时重试上次运行的失败事件

OpenTelemetry 初始化

延迟加载: SDK ~400KB, gRPC ~700KB
初始化等待信任对话框
导出器: OTLP (gRPC/HTTP) + BigQuery + Console (dev)
关闭: 2s 超时，并行关闭 meter/logger/tracer providers

关键文件索引

文件	职责
`services/analytics/growthbook.ts` (1155行)	GrowthBook 集成、特性评估、曝光日志
`services/analytics/index.ts`	事件队列、Sink 附加
`services/analytics/sink.ts`	Datadog/1P 路由、采样
`services/analytics/firstPartyEventLogger.ts`	1P 事件 API、采样策略
`services/analytics/firstPartyEventLoggingExporter.ts`	OTel 导出器、重试、磁盘持久化
`services/analytics/metadata.ts`	事件元数据丰富化
`utils/telemetry/instrumentation.ts`	OTel 初始化、导出器配置
`constants/betas.ts`	feature() 编译时评估

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