CodeLedger: オープンソースのClaude Codeプラグインは、トークン使用量とバックグラウンドエージェントを追跡します

CodeLedgerの機能
CodeLedgerは、トークン使用量、プロジェクトコスト、バックグラウンドエージェントの活動を自動的に追跡するオープンソースのClaude Codeプラグイン(MCPサーバー)です。Max 20xプランで8つのプロジェクトにわたる77のClaude Codeセッションを分析した結果、バックグラウンドエージェントによる大幅なトークン消費が明らかになったことを受けて作成されました。
解決する問題
Claude Codeの組み込み/costコマンドは現在のセッションデータのみを表示します。以下の情報を確認するネイティブな方法はありません:
- プロジェクトごとの履歴
- エージェントごとの内訳
- バックグラウンドエージェントが消費しているもの
- どのタスクにどのモデルが使用されているか
ターミナルを閉じると、そのコンテキストは永久に失われます。
分析から得られた主な発見
- APIコスト相当額$2,061(77セッション、8プロジェクト)
- 最も高額なプロジェクト: サイドプロジェクトで$955相当のトークン
- 233のバックグラウンドエージェントがエージェントトークン支出の23%を消費
- 計算の57%がOpusで、ファイル検索などSonnetで十分対応可能なタスクも含む
- 1つのセッションで100以上のバックグラウンドエージェントが生成され、$80以上のトークン価値を消費
発見されたバックグラウンドエージェントのパターン
acompact-*エージェントは、会話が長くなるとコンテキストを圧縮するために自動的に実行され、セッションで使用されているモデル(Opusを含む)を使用aprompt_suggestion-*エージェントはプロンプトの提案を生成し、長いセッションで頻繁に生成される- JSONLの
agentIdプレフィックスを解析しない限り、「ユーザーが要求したエージェント」と「システムのバックグラウンドエージェント」を区別するネイティブな方法はない
CodeLedgerの特徴
- すべてのセッションにわたるプロジェクトごとのコスト追跡
- どのエージェントが最も多くのトークンを消費したかを示すエージェントごとの内訳
- コーディングエージェントとバックグラウンドの
acompact-*およびaprompt_suggestion-*エージェントを分離するオーバーヘッド検出 - モデル最適化の推奨事項
- 会話型クエリ — 「今週プロジェクトXにいくら使った?」と質問可能
仕組み
SessionEndイベントにフックし、ローカルのJSONLファイルを解析- フックがアクティブでなかったセッションをバックグラウンドスキャナーが捕捉
- すべてをローカルのSQLiteデータベース(
~/.codeledger/codeledger.db)に保存 — クラウド不使用、テレメトリなし - MCPツールを公開:
usage_summary、project_usage、agent_usage、model_stats、cost_optimize
インストール方法
npm install -g codeledger
このツールはAnthropic Marketplaceの承認待ちですが、npmインストールは直接機能します。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also

Claude Codeのスラッシュコマンドの再構築は、問題解決に認知科学の手法を適用します
開発者がClaude Code用の/reframeスラッシュコマンドを作成し、認知科学の手法である距離-関与振動を実装しました。このアプローチは3つのオープンウェイトLLMで50の問題をテストし、他の手法を一貫して上回りました。

ベンチマーク結果:Mac Mini M4 16GBでテストされた331個のGGUFモデル
Mac Mini M4(16GB RAM)で331のGGUFモデルをベンチマークした結果、パレート最適モデルはわずか11モデルで、すべてがMixture-of-Expertsアーキテクチャでした。Mixture-of-Expertsモデルは性能を支配し、中央値で20.0トークン/秒を達成(密モデルは4.4トークン/秒)。

Claude Codeのための学術研究スキル:論文執筆における人間参加型パイプライン
Academic Research Skills (ARS) v3.7.0+ は、Claude Codeのプラグインで、研究者が制御を維持しながら、文献探索、引用書式設定、データ検証、論理的一貫性の確認を自動化します。インストールは /plugin marketplace add Imbad0202/academic-research-skills です。

100の人気アプリをリバースエンジニアリングして作成した、Claude UIクローン用Markdownデザイン仕様書
オープンソースのリポジトリが、100の人気iOSアプリの構造化されたマークダウンデザイン仕様を提供。Claudeが一貫したUIをクローンできるように最適化されています。主要テクニック:正確な色の値、状態の網羅、スペーシングスケール、ナビゲーショングラフ。