Measuring Off-Task Token Spend in Claude Code: The 'Undeclared-Intent' Metricを日本語に訳すと：
Claude Code用のカスタムフックを開発しているプログラマーが、undeclared-intent spend（未宣言の意図に基づく消費）という指標を作成し、宣言された目的外でのトークン使用量を測定した。
主な発見
- あるセッションでは、総計算量が5,137トークンで、そのうち1,173トークン（22.8%）が未宣言、3,964トークン（77.2%）が宣言済みに分類された。
- 未宣言消費は、リトライ、ループ、推論の逸脱、タスク外の実行にかかるコストを捉えるものであり、単なるガバナンス違反だけを対象としていない。
- この指標はコストを行動のシグナルとして扱い、単なる課金テレメトリではない。
実装上の課題
フックの表面では、真の逸脱と意図の判別不能を区別するのに十分なコンテキストが常に得られるわけではない。著者は2つの異なる障害モードを指摘している：真の逸脱（無関係なファイルやシステムに迷い込んだ場合）とフックデータからは判別不能な場合である。モードごとに異なる対応が必要となる。
出力形式の例：
Total compute 5,137 tokens
Undeclared 1,173 tokens (22.8%)
Declared 3,964 tokens (77.2%)
ソースにはツールやライブラリは共有されておらず、この投稿は議論を促すためのものである。著者は、他の開発者がタスク外の計算を測定しているのか、それともトークン消費を単なる課金や最適化の問題として扱っているのかに関心を持っている。
📖 原文を読む： r/ClaudeAI
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