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title: "Dashboard 与 Analytics"
description: "基于 Cursor 官方 Dashboard 和 Usage Analytics 文档解释团队设置、usage、AI code tracking、conversation insights、Cloud Agent metrics 和导出。"
verifiedAt: "2026-05-09"
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Dashboard 是团队治理入口，Analytics 是采用率、成本和 AI 产出复盘入口。

> [!NOTE]
> **阅读目标**：读完本章，你应该能判断管理者该看哪些 dashboard 区域，以及哪些 analytics 指标能反映采用、产出、成本和风险。

## 1. Dashboard 能管什么

Cursor dashboard 覆盖：

| 区域 | 用途 |
| --- | --- |
| Overview | 团队活动、usage stats、recent changes |
| Settings | privacy、usage-based pricing、marketplaces、Bedrock、SSO、API keys、sessions、invite codes |
| Members | 成员、角色、邀请和访问权限 |
| Integrations | GitHub、GitLab、Slack、Linear 等工具连接 |
| Cloud Agents | workspace 中的 cloud agents、状态、日志和资源使用 |
| Bugbot | 自动 PR review 和 bug 检测 |
| Usage | AI requests、model usage、资源消耗 |
| Billing & Invoices | 订阅、付款、发票、usage-based pricing |

Enterprise 额外有 audit log、device-level enforcement、model access control、repository blocklist、MCP configuration、AI Code Tracking API 等设置。

## 2. Team / Enterprise settings

重要设置：

| Setting | 含义 |
| --- | --- |
| Privacy Settings | 配置 AI providers 的 zero data retention 和团队隐私 enforcement |
| Usage-Based Pricing | 开启 usage-based pricing，设置团队 monthly spending limits |
| Team Marketplaces | Teams 最多 1 个 marketplace，Enterprise 可加 unlimited |
| Bedrock IAM Role | 配置 AWS Bedrock（亚马逊云上的 LLM 服务）IAM role（身份与访问管理角色）|
| SSO | 配置团队 SSO |
| Admin API Keys | 创建管理 API key |
| Active Sessions | 监控并管理团队 active sessions |
| Invite Codes | 创建和管理 invite codes |

Dashboard 不是只看账单。它是身份、隐私、模型、集成、网络和成本策略的控制面。

## 3. Analytics 数据可见性

Usage Analytics 面向 Team 和 Enterprise。

| 身份 | 可见性 |
| --- | --- |
| Team admins | 可看自己和团队其他用户数据 |
| Non-admin members | 可看自己数据；部分图表可看到选定团队用户，例如 Usage Leaderboard |

analytics 数据只从 client version 1.5+ 用户收集。

过滤支持：

- 最多 10 个 users。
- active directory groups。
- 最多 90 continuous days。
- timezone 选择。
- 是否显示 weekends。

每个 chart 可下载 visible data 的 CSV，页面 header 也可下载所有 charts。Enterprise 可通过 Admin API 程序化访问 analytics。

## 4. AI Code Tracking

AI Code Tracking 用来回答"团队代码中有多少是 AI 写的"——它是采购汇报和价值证明的常见数据。Cursor 会记录 Tab 或 Agent 在 chat session 中建议的每一行 AI line 的 signature（签名 / 哈希指纹），后续与同一作者 git commits 中的 line signatures 对比，归因哪些 line changes 来自 Cursor。

关键隐私点：

- AI detection 在设备上完成。
- code signatures 不离开用户电脑。
- Cursor 存储 line counts metadata，并通过 API 或 Analytics Dashboard 展示。

已知限制：

- 自动格式化可能使 diff signatures 失效。
- Cloud Agents（原 Background Agents）和 Cursor CLI 当前还未实现 AI Code Tracking。
- commit 必须在生成 AI code 的同一台机器上评分。

## 5. 主要图表怎么读

| Chart | 读法 |
| --- | --- |
| AI Share of Committed Code | 代码提交中 Cursor AI 占比，可过滤 production branch |
| Agent Edits | Agent 和 Cmd+K 编辑量，以及是否被用户接受 |
| Tab Completions | Tab 建议和接受次数 |
| Messages Sent | Agent、Ask、Cmd+K 等模式下发送消息数量 |
| Active Users | 使用 Tab、Agent、Cloud Agent、CLI 等 AI features 的活跃用户 |
| Daily Usage | 过去 365 天的 Cursor activity |
| Usage Leaderboard | top users、favorite model、chat、Tab、Agent lines |
| Repository Insights | 各 repo 的 AI committed LOC、total LOC、AI percentage |
| Client Versions | 团队使用的 Cursor editor version |

Bugbot users 会 sync 到 GitHub accounts，不包含在 All active user rollup 里。

## 6. Conversation Insights

Enterprise 默认启用 Conversation Insights，可在 team settings 里关闭。

它会分析每个 agent session 的 code 和 context，理解团队正在做什么类型的工程工作。

默认分类维度：

| Dimension | 示例 |
| --- | --- |
| Category | Bug Fixing、Refactoring、Testing、Documentation、DevOps、UI/Styling 等 |
| Work Type | Maintenance、Bug Fixing、New Features |
| Complexity | 任务复杂度 |
| Specificity | prompt 的具体程度 |

官方说明 classification runs on-device，默认 classifiers 不让 PII 或敏感数据离开机器，输出也会校验到预期值，不匹配则丢弃。

价格注意：Conversation Insights 预览期免费；官方文档写明从 2026-01-01 起按 inference plus Cursor Token Rate 收费。当前日期是 2026-05-06，采购时应回到 dashboard 或官方 pricing 核对当前状态。

## 7. Cloud Agent analytics

Cloud Agent 相关图表包括：

| Chart | 用途 |
| --- | --- |
| Agents Created | 按 originating source 看 Cloud Agent 使用 |
| Pull Requests | Cloud Agents 打开和合并的 PR |
| Lines of Code | Cloud Agents 写入并合并的代码 |
| Cloud Agent Top Repositories | repo 维度的 PR opened / merged |
| Top Cloud Agent Users | 用户维度的 Agents Created、PR opened / merged |

这些指标适合评估 agent 是否真的进入工程交付，而不是只看聊天消息数量。

## 商业级验收

上线后每周至少复盘：

- active users 和 client versions 是否覆盖目标团队。
- usage-based pricing 是否接近 spend limits。
- AI Share of Committed Code 是否与团队真实体感一致。
- Repository Insights 是否出现 Unknown repo。
- Cloud Agents 创建和 PR merge 是否匹配业务预期。
- Conversation Insights 是否需要关闭、扩展分类或调整隐私策略。
- CSV 或 Admin API 是否进入 BI / 财务 / 安全复盘流程。

## 官方来源

- [Cursor Dashboard](https://cursor.com/docs/account/teams/dashboard.md) —— 官方 dashboard、settings、members、integrations、Cloud Agents、Bugbot、usage 和 billing。
- [Cursor Usage Analytics](https://cursor.com/docs/account/teams/analytics.md) —— 官方 analytics、AI code tracking、conversation insights、Cloud Agent usage 和 CSV / API。
- [Cursor SCIM](https://cursor.com/docs/account/teams/scim.md) —— active directory group filtering 背景。
- [Cursor Enterprise](https://cursor.com/docs/enterprise.md) —— Enterprise settings 背景。

## 接下来去哪

<Cards>
  <Card title="Enterprise Overview" description="继续学习企业版整体能力地图。" href="/docs/cursor/official/06-teams-enterprise/83-enterprise-overview" />
  <Card title="成员、SSO 与 SCIM" description="回看身份和成员生命周期。" href="/docs/cursor/official/06-teams-enterprise/81-members-sso-scim" />
</Cards>
