Claude Code Plugin Analiza el Desperdicio de Tokens y Anomalías Localmente

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 30 de marzo de 2026🔗 Source
Claude Code Plugin Analiza el Desperdicio de Tokens y Anomalías Localmente
Ad

Un desarrollador ha creado un complemento de Claude Code llamado claude-token-analyzer que diagnostica el desperdicio de tokens en sesiones de Claude Code mediante el análisis de datos locales. La herramienta detecta seis tipos específicos de anomalías: HighCost, LowCacheHitRate, CostInefficient, ExcessiveToolUse, HighTokenUsage y UnusualModelMix, cada una con puntuación de severidad para priorizar correcciones.

Cómo funciona

El complemento está construido como un servidor MCP en Rust que analiza datos de sesiones de Claude Code desde archivos ~/.claude/projects/**/*.jsonl hacia una base de datos SQLite local. Realiza análisis estadístico utilizando umbrales de desviación estándar y detección compuesta de anomalías. El sistema es completamente local sin componentes en la nube ni telemetría.

Lo que encontró

Al escanear 8.392 sesiones se revelaron 1.015 anomalías:

  • ExcessiveToolUse fue la más común (320 sesiones) - muchas más llamadas a herramientas de lo típico
  • LowCacheHitRate afectó 261 sesiones - los prompts se reenviaron sin almacenamiento en caché
  • 66 sesiones fueron "cost-inefficient" - alto costo combinado con baja tasa de aciertos en caché
Ad

Instalación y uso

Instalar con: claude plugin install claude-token-analyzer

Después de la instalación, puedes preguntarle a Claude:

  • "cta"
  • "how much did I spend?"
  • "scan for anomalies"

El complemento expone 7 herramientas MCP y 6 habilidades de flujo de trabajo. También incluye habilidades de flujo de trabajo en chino tradicional - puedes ingresar "看看狀況", "這個月花多少" o "有異常嗎" para informes de análisis en chino.

La herramienta está disponible en GitHub en https://github.com/li195111/claude-token-analyzer bajo Licencia MIT.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 Ver también

Modelos Qwen Locales Logran Automatización de Navegadores con Planificación Paso a Paso y DOM Compacto
Herramientas

Modelos Qwen Locales Logran Automatización de Navegadores con Planificación Paso a Paso y DOM Compacto

Un desarrollador descubrió que los modelos de lenguaje locales pequeños como Qwen 8B y 4B logran automatizar navegadores mediante planificación paso a paso en lugar de planes de múltiples pasos predefinidos, combinado con una representación semántica compacta del DOM que reduce el uso de tokens de 50-100K+ a ~15K para flujos completos.

OpenClawRadar
FlowBoard v5: Espacio de trabajo de proyectos basado en eventos para equipos multiagente
Herramientas

FlowBoard v5: Espacio de trabajo de proyectos basado en eventos para equipos multiagente

FlowBoard v5 reconstruye la capa de contexto del proyecto en React con un almacén de tareas basado en eventos, permite la coordinación multiagente entre OpenClaw, Claude Code y Cursor, e introduce un pipeline de Ideas a Especificaciones.

OpenClawRadar
Integrando Agentes LLM Locales con ComfyUI para la Generación de Imágenes por Lotes en Lenguaje Natural
Herramientas

Integrando Agentes LLM Locales con ComfyUI para la Generación de Imágenes por Lotes en Lenguaje Natural

Un desarrollador comparte cómo conectó su agente local de OpenClaw a ComfyUI, permitiendo comandos en lenguaje natural para flujos de trabajo de generación de imágenes por lotes. La integración utiliza una habilidad personalizada del agente que mapea solicitudes en inglés a JSON de flujo de trabajo de ComfyUI y maneja la comunicación API.

OpenClawRadar
Yozora-fm: Visualización Interactiva de Galaxia de Música Anime
Herramientas

Yozora-fm: Visualización Interactiva de Galaxia de Música Anime

Yozora-fm es una visualización interactiva donde cada estrella representa una canción de apertura o cierre de anime, con más de 9,000 pistas mapeadas por género y época. Los usuarios pueden hacer clic en las estrellas para reproducir videos o explorar la interfaz galáctica.

OpenClawRadar