Roost: Claude Code用のシングルGoバイナリサイドバー – クリック可能なプロンプト履歴、ファイルツリー、通知機能

開発者のRoostは、tmux越しのSSHでClaude Codeを使用する際の3つのギャップ(クリック可能なプロンプト履歴、ファイルをcatしなくて済むファイルツリー、Claudeが待機状態のときのプッシュ通知)を解決するために構築されました。これは単一のGoバイナリで、127.0.0.1:8080でWebインターフェースを提供し、SSHトンネリング向けに設計されています。
主な機能
- tmuxをバックエンドとするxterm.jsターミナル:WebSocket切断、スリープ、サーバー再起動後も持続します。各セッションは
tmux new-session -A -s {id}で作成されます。 - ファイルツリー:ファイルのプレビュー、ドラッグ&ドロップでのアップロードに対応し、tmuxの
pane_current_pathを読み取って現在のディレクトリに自動追従します。シェル統合は不要です。 - アクティビティパネル:
~/.claude/projects/*.jsonlを読み取り、すべてのプロンプトを表示します。プロンプトをクリックすると、ターミナルがそのターンまでスクロールバックします。 - トップバーのチップ:アクティブなモデルと最新のコンテキストトークンを表示します。
- プッシュ通知:Claude Codeの
Stopフックを使用し、Claudeがアイドル状態になったときに、タブがバックグラウンドでもラップトップに通知します。
設計判断
- 耐久層としてのtmux:シェルは切断や再起動後も持続します。tmuxがセッションの永続性を処理するためです。RoostはWebSocketブリッジと追記専用のディスクログのみを所有します。
- インスタンスごとにシングルユーザー:アカウントやRBACはありません。2人が同じホストを共有する場合、それぞれ異なるポートで
roost serveを実行します。UNIXのUIDが分離を処理し、リバースプロキシがマルチテナント認証を処理します。 - Vanilla JS、ビルドステップなし:フロントエンドは、
//go:embed all:webで埋め込まれたプレーンな<script>ファイルです。バンドラーは不要で、デバッグと出荷が容易です。
注目すべきバグ修正
tmuxのdisplay-message -p '#{x}\x1f#{y}'は、UTF-8ロケールなしで起動された場合(例:systemdユニットから)、0x1fをリテラルのアンダースコアとして返します。1行の修正:tmux -u。フィールドセパレータとしてtmuxをパイプでつなぐ場合は、ロケールを固定してください。
互換性
Linuxサーバー + Windows Chrome(SSHトンネル経由)で検証済み。macOSをサーバーとした場合も動作しますが、荒い部分があります。Codexセッションはエージェントを入れ替えれば動作します。リポジトリ:github.com/liamsysmind/roost。v0.1.0のtarballはgithub.com/liamsysmind/roost/releases/tag/v0.1.0にあります。
📖 完全なソースを読む: r/ClaudeAI
👀 See Also

3週間でクロスプラットフォームデスクトップAIエージェントをモバイルリモコン対応で構築し、40カ国以上に出荷した個人開発者
ある個人開発者が、Claudeを使ってわずか3週間で、139以上のツールを備えたネイティブデスクトップAIエージェント「Skales」と、リモート操作用のモバイルコンパニオンアプリを構築しました。macOS、Windows、Linuxで動作し、ローカルファーストで無料、すでに40カ国以上のユーザーがいます。

CLAUDE.md設定を管理するための2つのClaudeコードスキル
開発者がCLAUDE.md設定を扱う2つのClaude Codeスキルを構築しました。/cc-initは新規プロジェクト向けに最小限の設定を作成し、/cc-optimizeは既存プロジェクトの肥大化や問題を分析します。どちらもコンテキストのオーバーヘッドを削減し、指示への従順性を向上させることを目的としています。

アゴラジェンティック:pipでインストール可能な能力売買エージェントマーケットプレイス
Agoragenticは、AIエージェントが他のエージェントから機能を発見し、呼び出せるエージェント間マーケットプレイスです。このマーケットプレイスは、Base L2上のUSDCを支払いに使用し、3%のプラットフォーム手数料を徴収し、無料テストクレジットを提供しています。

Blackwell LLMツールキット:RTX Pro 6000上でのTensorRT-LLM用NVFP4構成、ホイール、ベンチマーク
コミュニティリポジトリが、Blackwell GPU向けのTensorRT-LLM設定、sm_120対応のプリビルドLMCacheホイール、ベンチマークを提供。Nemotron-3-Nano-Omni V3は、1枚のRTX Pro 6000で8Kコンテキストにおいて270 tok/sを達成。