Zeude:Claude CodeとOpenAI Codexのためのセルフホスト型監視ダッシュボード

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: April 16, 2026🔗 Source
Zeude:Claude CodeとOpenAI Codexのためのセルフホスト型監視ダッシュボード
Ad

Zeudeは、Claude CodeとOpenAI Codexの使用状況を一箇所で追跡するセルフホスト型モニタリングダッシュボードです。このツールは、チームがClaude Codeの支出を追跡できず、適切な既存のソリューションを見つけられなかったことをきっかけに開発されました。

主な機能

このダッシュボードは、いくつかの実用的なモニタリング機能を提供します:

  • Claude CodeとOpenAI Codexの両方に対する、プロンプトごとのトークンとコストの内訳
  • 大規模組織向けのコホートグループ分けを備えた週間リーダーボード
  • ダッシュボードからスキル、MCPサーバー、フックをチーム全体にプッシュする機能
  • すべてのデータは自社のインフラストラクチャ上に保持されます

バージョン1.0.0の更新内容

最新リリースでは、3つの重要な機能が追加されました:

  • Windowsサポート: 以前はmacOS/Linuxのみでしたが、OSに関係なくチーム全員が使用できるようになりました
  • Codex統合: 多くのチームが両方を使用しているため、Claude CodeとOpenAI Codexの使用状況を一緒に追跡します
  • ユーザーごとのスキルオプトアウト: 個人が不要なスキルをオフにできるようになり、チームスキル同期の全か無かの制限に対応しました

技術スタック

このアプリケーションは以下で構築されています:

  • Next.js
  • Supabase
  • ClickHouse
  • OTel Collector

このツールはオープンソース化される前に約6ヶ月間内部テストされました。開発者は完璧ではないと述べていますが、彼らのモニタリング問題を解決し、同様の状況にある他の人々の助けになる可能性があるとしています。

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

エージェンティック・コンテキスト・エンジン:自動化エージェント改善ループによる34.2%の精度向上
Tools

エージェンティック・コンテキスト・エンジン:自動化エージェント改善ループによる34.2%の精度向上

オープンソースのツールが、トレース分析から修正実装までのエージェント改善ループ全体を自動化し、Tau-2 Benchで1回のイテレーションで34.2%の精度向上を達成しました。このシステムはREPL環境でClaude Codeを使用して失敗を分析し、プロンプト修正とコード修正のどちらを適用するかを決定します。

OpenClawRadar
Claude-context-lintツールは、Claude Codeプロジェクトにおけるトークンオーバーヘッドを監査します。
Tools

Claude-context-lintツールは、Claude Codeプロジェクトにおけるトークンオーバーヘッドを監査します。

claude-context-lintという新しいツールは、Claude Codeプロジェクトをスキャンし、ユーザー入力前にCLAUDE.mdファイル、スキル、MCPサーバー、システムプロンプトによって消費されるコンテキストウィンドウの量を表示します。このツールはトークン使用量を削減するための具体的な推奨事項を提供します。

OpenClawRadar
Discord経由でDockerスクリプトを使用したヘッドレスOpenClawセットアップ
Tools

Discord経由でDockerスクリプトを使用したヘッドレスOpenClawセットアップ

GitHubリポジトリでは、TUI/WebUIを回避し、ヘッドレスDockerコンテナ内でOpenClawをDiscordと連携して実行するスクリプトを提供しています。これには、claw init、start、stopなどのコマンドを備えた管理スクリプト、OpenAI Responses API、Chromium、および各種ツールの事前設定済みサポートが含まれています。

OpenClawRadar
デュアルモデルアーキテクチャは、長い会話においてトークン消費量を半減させます。
Tools

デュアルモデルアーキテクチャは、長い会話においてトークン消費量を半減させます。

開発者は、小さな「潜在意識」モデルがバックグラウンドで会話履歴を圧縮する二重モデルシステムを構築しました。これにより、メインモデルは生の120Kトークンの履歴ではなく、精選された約35Kトークンのコンテキストで作業できます。このアーキテクチャは、継続的なプロジェクト作業においてトークン消費量を約半分に削減します。

OpenClawRadar