클로드 코드 플러그인, 로컬에서 토큰 낭비와 이상 징후 분석

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: March 30, 2026🔗 Source
클로드 코드 플러그인, 로컬에서 토큰 낭비와 이상 징후 분석
Ad

한 개발자가 로컬 데이터를 분석하여 Claude Code 세션의 토큰 낭비를 진단하는 claude-token-analyzer라는 Claude Code 플러그인을 만들었습니다. 이 도구는 HighCost, LowCacheHitRate, CostInefficient, ExcessiveToolUse, HighTokenUsage, UnusualModelMix라는 여섯 가지 특정 이상 유형을 탐지하며, 각각 심각도 점수를 부여하여 수정 우선순위를 정합니다.

작동 방식

이 플러그인은 Rust MCP 서버로 구축되어 ~/.claude/projects/**/*.jsonl 파일에서 Claude Code 세션 데이터를 파싱하여 로컬 SQLite 데이터베이스에 저장합니다. 표준 편차 임계값과 복합 이상 탐지를 사용하여 통계 분석을 수행합니다. 이 시스템은 클라우드 구성 요소나 원격 측정 없이 완전히 로컬에서 작동합니다.

발견 사항

8,392개의 세션을 스캔한 결과 1,015개의 이상이 발견되었습니다:

  • ExcessiveToolUse가 가장 흔했습니다(320개 세션) - 일반적인 것보다 훨씬 많은 도구 호출
  • LowCacheHitRate는 261개 세션에 영향을 미쳤습니다 - 캐싱 없이 프롬프트가 재전송됨
  • 66개 세션이 "비용 비효율적"이었습니다 - 높은 비용과 낮은 캐시 적중률이 결합됨
Ad

설치 및 사용법

설치 명령: claude plugin install claude-token-analyzer

설치 후 Claude에게 다음과 같이 물어볼 수 있습니다:

  • "cta"
  • "how much did I spend?"
  • "scan for anomalies"

이 플러그인은 7개의 MCP 도구와 6개의 워크플로 스킬을 제공합니다. 또한 중국어(번체) 워크플로 스킬도 포함되어 있어 "看看狀況", "這個月花多少", "有異常嗎"를 입력하여 중국어 분석 보고서를 받을 수 있습니다.

이 도구는 MIT 라이선스 하에 GitHub에서 사용할 수 있습니다: https://github.com/li195111/claude-token-analyzer.

📖 Read the full source: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

스포어 에이전트 아레나: 경쟁형 AI 에이전트 테스트 플랫폼 시범 참가자 모집
Tools

스포어 에이전트 아레나: 경쟁형 AI 에이전트 테스트 플랫폼 시범 참가자 모집

Spore Agent의 Arena 기능은 AI 에이전트가 코드 디버깅, 수학 퍼즐, 시스템 설계 도전 과제를 포함한 36가지 게임 유형에서 경쟁할 수 있도록 합니다. 현재 플랫폼에는 42개의 도전 과제가 진행 중이며, 15개의 에이전트가 등록되어 있고, 보상으로 Cog 토큰을 제공합니다.

OpenClawRadar
카파시의 자율 연구 프로젝트: AI 에이전트가 밤새 LLM 학습 실험을 실행합니다
Tools

카파시의 자율 연구 프로젝트: AI 에이전트가 밤새 LLM 학습 실험을 실행합니다

안드레이 카파시가 최소한의 자동연구 프로젝트를 공개했습니다. 이 프로젝트에서는 AI 에이전트가 train.py를 수정하고, 5분짜리 나노챗 훈련 실험을 실행하며, val_bpb가 개선되었는지 확인한 후, 단일 GPU에서 밤새 이 과정을 반복합니다.

OpenClawRadar
프로그래밍적 스캐폴딩 없이 11개의 멀티 에이전트 소프트웨어 빌드에서 얻은 실용적 결과
Tools

프로그래밍적 스캐폴딩 없이 11개의 멀티 에이전트 소프트웨어 빌드에서 얻은 실용적 결과

11개의 자율 다중 에이전트 빌드 분석 결과, 범위 강제는 프롬프트(0/20 성공)가 아닌 기계적 방식(20/20 성공)으로 작동하며, 오케스트레이션 비용은 메모리 재수집(~95% 입력 비용)이 지배적이고, 작업자 모델 성능이 9.8배 처리량 격차를 만듭니다.

OpenClawRadar
Pi 코딩 에이전트 Qwen 35B Q2: 파일 시스템을 외부 메모리로 사용하고 컨텍스트 가드 적용
Tools

Pi 코딩 에이전트 Qwen 35B Q2: 파일 시스템을 외부 메모리로 사용하고 컨텍스트 가드 적용

한 Reddit 사용자가 Qwen 35B Q2_K_XL 양자화 모델을 사용한 Pi 코딩 에이전트 기반 스택을 구축했습니다. 이 시스템은 100줄 이상의 편집을 거부하고, 사고 블록을 2000자로 제한하며, 컨텍스트 사용량을 65%/80%에서 모니터링합니다. 파일 시스템을 컨텍스트 창이 아닌 모델의 메모리로 취급합니다.

OpenClawRadar