Lokales Dashboard verfolgt Claude Code-Nutzung mit Token-Kosten, Tool-Aufrufen und Sitzungsanalysen
Was es macht
Ein Entwickler hat ein lokales Dashboard erstellt, das Einblicke in die Claude Code-Nutzung bietet, indem es direkt aus dem ~/.claude/-Verzeichnis liest. Das Tool visualisiert Sitzungsdaten, ohne Informationen an externe Dienste zu senden.
Wichtige Funktionen
- Token-Nutzung und geschätzte Kosten pro Sitzung und pro Projekt
- 30-Tage-Kostendiagramm mit täglicher Aufschlüsselung
- Tool-Aufrufaufschlüsselung (Lesen, Schreiben, Bash, Grep usw.)
- Am häufigsten bearbeitete Dateien über alle Sitzungen hinweg
- Aktivitäts-Hitze-Karte nach Tageszeit
- Vollständiger Konversationsbetrachter – klicken Sie auf eine beliebige Eingabeaufforderung, um jeden Tool-Aufruf und jede Antwort zu sehen
- Cache-Trefferquote (zeigt, wie effizient Kontext wiederverwendet wird)
- Aktive Streak-Verfolgung und Sitzungsverlauf mit Suchfunktion
Wie es funktioniert
Das Dashboard verwendet eine Express-API, um die JSONL-Sitzungsdateien zu lesen, die Claude Code lokal schreibt. Das Frontend ist mit React aufgebaut, und die gesamte Datenverarbeitung erfolgt auf Ihrem Rechner. Der Entwickler erwähnt, dass er dies erstellt hat, weil er „keinen Einblick hatte, was es tatsächlich macht, welche Sitzungen am meisten kosten, welche Tools es am häufigsten aufruft“, als er Claude Code intensiv nutzte.
Das Tool ist auf GitHub verfügbar unter https://github.com/rohitsasi720/claude-code-tracker.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch
GLM-5-Turbo zeigt niedrige Tool-Call-Fehlerraten in Benutzertests
Das z-ai/glm-5-turbo-Modell zeigt in Tests eine durchschnittliche Tool-Call-Fehlerrate von 0,57 %, was deutlich niedriger ist als die ~3 %-Rate von GLM-5. Ein Nutzer berichtete, es erfolgreich mit einem CLI-Tool verwendet zu haben, um einen 97.000 Wörter umfassenden Fantasy-Roman mit minimalen Problemen zu schreiben.
Manuell gesteuerte Entwicklung: Eine Methode zur Vermeidung selbstsicherer Abweichungen von Claude Code
Manuell gesteuerte Entwicklung (MDD) ist eine Methode, die selbstsichere Abweichung in Claude Code adressiert, bei der die KI fehlerhaften Code erzeugt, der seine eigenen Tests besteht. In einer Produktionsprüfung fand MDD 190 Probleme, schrieb 876 neue Tests in weniger als 8 Stunden und beseitigte Regelverstöße.
OpenClaw Codex-GPT5.4 Aufgabenvalidierungsschleifenproblem
Ein Entwickler meldet, dass Codex-GPT5.4 über OpenClaw während autonomer Projektarbeit in einer Aufgabenvalidierungsschleife stecken bleibt und dabei wiederholt Aufgaben identifiziert und bestätigt, ohne sie auszuführen. Um das Problem anzugehen, wurden Arbeitsbereichskontrollen implementiert, darunter TASKS.md, Heartbeat-Regeln und Persona-Dateien.
Open-Source-Persistenzspeichersystem für Claude Code löst Kontextverlust zwischen Sitzungen
Ein Entwickler hat ein dateibasiertes Speichersystem für Claude Code erstellt, das automatisch Projektkontext erfasst, ohne Plugins oder API-Schlüssel zu benötigen. Es nutzt Konversationsprotokolle, eine Eingangsdatei und nächtliche Cron-Jobs, um dauerhaften Speicher über Sitzungen hinweg zu erhalten.