Zeude : Tableau de bord d'auto-hébergement pour le code Claude et le code OpenAI Codex
Zeude est un tableau de bord de surveillance auto-hébergé qui suit l'utilisation de Claude Code et OpenAI Codex en un seul endroit. L'outil a été développé après qu'une équipe a réalisé qu'elle ne pouvait pas suivre ses dépenses Claude Code et n'a pas trouvé de solution existante adaptée.
Fonctionnalités principales
Le tableau de bord offre plusieurs capacités de surveillance pratiques :
- Répartitions de jetons et de coûts par prompt pour Claude Code et OpenAI Codex
- Classement hebdomadaire avec regroupement par cohorte pour les grandes organisations
- Possibilité de pousser des compétences, des serveurs MCP et des hooks à toute votre équipe depuis le tableau de bord
- Toutes les données restent sur votre infrastructure
Mises à jour de la version 1.0.0
La dernière version ajoute trois fonctionnalités importantes :
- Prise en charge de Windows : Auparavant uniquement macOS/Linux, désormais toute l'équipe peut l'utiliser quel que soit l'OS
- Intégration de Codex : Suit à la fois l'utilisation de Claude Code et OpenAI Codex, car de nombreuses équipes utilisent les deux
- Désactivation des compétences par utilisateur : Les individus peuvent désormais désactiver les compétences qu'ils ne souhaitent pas, répondant à la limitation de la synchronisation tout ou rien des compétences d'équipe
Stack technique
L'application est construite avec :
- Next.js
- Supabase
- ClickHouse
- OTel Collector
L'outil a été testé en interne pendant environ 6 mois avant d'être open-source. Les développeurs notent qu'il n'est pas parfait mais a résolu leur problème de surveillance et pourrait aider d'autres personnes dans des situations similaires.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also
TechDebtMCP v2.0.0 : Serveur MCP pour l'analyse de la dette technique dans 14 langues
TechDebtMCP v2.0.0 est un serveur MCP qui connecte Claude aux bases de code pour trouver, mesurer et hiérarchiser la dette technique dans 14 langages de programmation, notamment JS/TS, Python, Java, Swift, Kotlin, Go, Rust, C/C++, C#, Ruby et PHP.
Rails est conçu pour l'IA : conventions, efficacité des jetons et résultats de référence
Les conventions de Rails donnent aux agents IA une feuille de route, réduisant les tokens et augmentant la précision. Le benchmark montre OPUS-5 à 92,1% de précision, 47k tokens par exécution.
graphify-ts : Un serveur MCP local réduit les tokens de revue de PR de Claude Code de 63K à 8,7K
graphify-ts construit un graphe de connaissances local de votre codebase en utilisant l'AST de tree-sitter + les communautés Louvain + BM25 + un réordonnancement ONNX optionnel, et l'expose via MCP stdio. Dans les tests en production, il a réduit les tokens d'entrée de 2,6x et la latence de 2,8x pour les requêtes de code, et a réduit les prompts de revue de PR de 63K à 8,7K tokens.
Cognithor : Un système d'exploitation d'agent local-first avec l'architecture Trinity PGE
Cognithor est un système d'exploitation d'agent autonome entièrement local, développé sur un an en 16 phases. Il repose sur l'architecture Trinité PGE (Planificateur → Gardien → Exécuteur), comprend plus de 11 609 tests avec une couverture de 89 %, et prend en charge 16 fournisseurs de LLM, dont Ollama et LM Studio.