Claude Code Karma: Lokales Observability-Dashboard für Claude Code-Sitzungen
Was Claude Code Karma leistet
Claude Code Karma ist ein lokales Überwachungsdashboard, das speziell für die Überwachung von Claude-Code-Sitzungen entwickelt wurde. Das Tool analysiert die JSONL-Dateien, die in ~/.claude/ gespeichert sind, und bietet eine webbasierte Oberfläche zur Analyse, wie Claude Code mit benutzerdefinierten MCP-Tools interagiert.
Hauptfunktionen
- Visualisiert Claude-Code-Sitzungsdaten über eine lokale Web-Oberfläche
- Bietet Einblicke in Nutzungsmuster von Plugins
- Zeigt vollständige Sitzungszeitpläne inklusive Subagenten, Fähigkeiten und Tool-Aufrufen
- Verfolgt Tool-, Agenten- und Fähigkeitsnutzung über mehrere Sitzungen hinweg
- Erkennt stille Fehler in benutzerdefinierten Tools
- Ermöglicht die Suche in alten Sitzungen nach Eingabeaufforderung, Name oder Projekt
- Beinhaltet Live-Sitzungsverfolgung über Hooks
- Unterstützt die Verfolgung über mehrere Projekte und Repositorys hinweg
Technischer Stack und Einrichtung
Das Dashboard ist mit FastAPI, Svelte-Kit 2, Svelte 5 und SQLite entwickelt. Alle Daten bleiben lokal, und die Einrichtung dauert laut den Entwicklern weniger als 2 Minuten.
Unerwartete Vorteile
Die Entwickler berichteten von mehreren unerwarteten Vorteilen durch die Nutzung des Dashboards:
- Sie mussten Terminalausgaben nicht mehr manuell durchsuchen
- Erlangten Verständnis für ihre Plugin-/Fähigkeitsnutzungsmuster, was ihnen half, Kontexte besser zu gestalten
- Verbesserten ihre Eingabeaufforderungsfähigkeiten durch das Überprüfen alter Sitzungszeitpläne
- Entdeckten benutzerdefinierte Tools, die in Dutzenden von Sitzungen still fehlschlugen
Aktuelle Einschränkungen und Aufruf zu Beiträgen
Das Projekt verfügt über grundlegende Kostenschätzungen basierend auf Token-Verbrauch, aber die Entwickler merken an, dass "die Berechnung falsch ist". Die pro Sitzung und pro Projekt angezeigten Kostenzahlen in den Analysen sind derzeit unzuverlässig. Die Entwickler suchen Hilfe von Personen, die Anthropics Preismodell verstehen oder Erfahrung mit Token-Kostenberechnung haben, um die Analysen zu korrigieren. Insbesondere sind die Sitzungs- und Projekt-Kostenaufschlüsselungen sowie die Gesamtkostenanalyse ungenau.
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