CC-Canary: ローカルJSONL分析によるClaude Codeの回帰検出

CC-Canary は、Claude Code向けのドリフト検出ツールで、2つのインストール可能なAgent Skillとして提供されます。Claude Codeがすでに ~/.claude/projects/ に書き込んでいるJSONLセッションログをスキャンし、モデルがあなたの作業上でドリフトしていないかを検出し、共有可能なフォレンジックレポートを生成します。ネットワーク不要、アカウント不要、テレメトリなし、バックグラウンドデーモンなし — すでにディスク上にあるデータで動作します。ステータス: 0.x / プレアルファ版。
インストール
npx skills を使ってインストール:
npx skills add delta-hq/cc-canary
または個別のスキルをインストール:
npx skills add delta-hq/cc-canary --skill cc-canary npx skills add delta-hq/cc-canary --skill cc-canary-html
要件: Python 3.8+ がPATHに存在すること。macOS/Linux/WSLでHTMLレポートの自動開封に対応(フォールバックとしてパス表示)。
使い方
Claude Codeセッション内で実行:
/cc-canary 60d /cc-canary-html 30d
デフォルトの期間は60日。7d、14d、30d、60d、90d、180dに対応。
得られるもの
- 判定 — 維持 / 回帰の疑い / 回帰確定 / 判定不能
- 主要メトリクステーブル — 期間前後の比較(緑/黄/赤バンド)
- 週次トレンドバー — コスト(USD、ccusageで検証済み)、読み取り:編集比率、推論ループ、トークン数/ターン
- バージョン間比較 — 同じユーザー、異なるモデルバージョン、タスク構成を調整
- 自動検出された変曲点 — 複合ヘルススコアの変化点
- 所見 — モデル側 / ユーザー側 / 曖昧 に分類
- 付録 — 時間帯別思考深度、単語頻度変化、3期間の思考可視性推移、ターンごとの行動率
追跡するメトリクス
- 読み取り:編集比率 — 編集あたりのファイル読み取り数。調査の徹底度の指標。
- 書き込みの変更割合 — 書き込み / (編集 + 書き込み)。割合が高いと、精密な編集ではなく書き換えを行っていることを示す。
- 推論ループ / 1000ツール呼び出し — 「やり直し」「あっ待って」「実は」などのフレーズ。
- フラストレーション率 — プロンプト中のフラストレーション単語の割合。
- 思考編集率 — 思考ブロックのうち編集されたものの割合。
- 平均思考長 — 推論深度の指標。
- ユーザーターンあたりのAPIターン数 — ユーザーメッセージあたりのAPI呼び出し数。
- ユーザーターンあたりのトークン数 — ユーザーメッセージあたりの総トークン数。
その他、早期停止、自己申告エラー、ショートカット語彙、ユーザー割り込みなどの付録も。
動作の仕組み
- スキャン — Pythonスクリプト(stdlibのみ)が
~/.claude/projects/**/*.jsonlを走査し、期間でフィルタリングし、サブエージェントセッションを除外。 - 重複除去 — アシスタントメッセージは (message.id, requestId) で重複除去。Claude Codeはセッション再開やブランチ時に同じメッセージを複数のJSONLに書き込むため。
- 集計 — セッションごとのメトリクス: ツール混合、読み取り:編集比率、推論ループフレーズ、自己申告エラー、早期停止、割り込み、トークン使用量、コスト(現在のClaude 4.xレート)、時間帯別思考深度。
- 変曲点検出 — 日ごとの複合ヘルススコア。候補日における |before − after| のargmax(0.75σ下限)。閾値を超える変化がない場合は中央タイムスタンプで分割。
- レポートの事前レンダリング — スクリプトがマークダウン/HTMLの骨格を書き、すべてのテーブルと棒グラフを埋め込む。約20のナラティブスロットをClaudeが埋めるために残す。
- 記入と保存 — Claudeが骨格を読み、ナラティブを書き、最終ファイルを保存。総実行時間: スクリプト約2.5秒 + Claudeナラティブ10~20秒。
📖 全文ソース: HN AI Agents
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