Тестирование показывает, что CLI-инструмент сокращает затраты на токены кода Claude на 32% благодаря структурной навигации.

Разработчик опубликовал с открытым исходным кодом инструмент командной строки под названием Scope, который предоставляет агентам Claude Code возможности структурной навигации по коду, аналогичные функциям IDE, таким как 'найти ссылки' и 'перейти к определению'. Инструмент был создан на Rust с использованием tree-sitter и SQLite.
Что делает инструмент
Инструмент предоставляет агентам команды, такие как:
- "покажи мне 180-токенное резюме этого 6000-токенного класса"
- "ищи по тому, что делает код, а не по его названию"
В настоящее время он поддерживает TypeScript и C#, с целью помочь агентам ориентироваться в коде более эффективно, чем их стандартный подход на основе grep.
Методология бенчмаркинга
Разработчик провел 54 автоматизированных запуска на Sonnet 4.6 на кодовой базе C# из 181 файла с:
- 6 категориями задач
- 3 условиями: базовый уровень, инструмент доступен, архитектура предварительно загружена в CLAUDE.md
- 3 повторениями каждого
Полный NDJSON-захват записывался при каждом запуске для разложения токенов на свежий ввод, создание кэша, чтение кэша и вывод. Бегунок бенчмарка и захват телеметрии включены в репозиторий.
Ключевые выводы
Вопреки ожиданиям, агенты с инструментом читали больше файлов (в среднем 6,8 против 9,7 по сравнению с базовым уровнем), но вносили на 67% больше правок кода за сессию и завершали работу за меньшее количество ходов.
Экономия возникла из-за более коротких диалогов, что уменьшило накопление кэша. Примерно 90% стоимости токенов приходится на накопление кэша.
Общие результаты:
- На 32% ниже стоимость за задачу
- В 2 раза выше эффективность навигации (действий навигации на правку)
- Соотношение навигации к правкам улучшилось с 25:1 (базовый уровень) до 13:1 (с инструментом) и 12:1 (с предварительно загруженной архитектурой)
Результаты различались по типу задач:
- Исправление ошибок: -62% стоимости
- Новые функции: -49% стоимости
- Сквозные изменения: -46% стоимости
- Задачи по исследованию и рефакторингу: преимущества нет (базовые агенты и так хорошо ориентируются в них)
Важные оговорки
Разработчик отмечает несколько ограничений:
- p-значения не достигают 0,05 при n=6 парных наблюдениях (направление последовательно, но выборка слишком мала для статистической значимости)
- Пока бенчмаркинг проводился только на C# (поддержка TypeScript существует, но еще не тестировалась)
- Расчет стоимости использует текущие тарифы API Sonnet 4.6: свежий ввод $3/M, запись в кэш $3.75/M, чтение кэша $0.30/M, вывод $15/M
Инструмент имеет открытый исходный код и доступен по адресу github.com/rynhardt-potgieter/scope для разработчиков, которые хотят поэкспериментировать с повышением эффективности использования токенов агентами.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Инструмент Depct собирает данные во время выполнения, чтобы помочь Claude в отладке проблем в производственной среде.
Depct — это инструмент, который собирает данные инструментирования среды выполнения из приложений Node.js, строит на их основе графы и передаёт их Claude через AWS Bedrock, чтобы помочь в отладке периодических сбоев в продакшене. Он также генерирует архитектурные диаграммы и карты зависимостей на основе поведения в среде выполнения.
Needle: 26-миллионная параметрическая модель вызова функций, работающая со скоростью 6000 токенов/с на мобильных устройствах
Cactus выпускает с открытым исходным кодом модель Needle с 26 млн параметров для однократного вызова функций, достигающую 6000 ток/с префилла и 1200 ток/с декодинга на пользовательских устройствах. Построенная на Simple Attention Networks (без FFN), она превосходит несколько более крупных моделей в бенчмарках использования инструментов.

Gemini 3.1 Pro в мультиагентных системах: высокое качество проектирования, 20% частота сбоев при вызове инструментов.
Разработчики Bobr, генератора презентаций на основе ИИ с мультиагентной архитектурой, сообщают, что Gemini 3.1 Pro создаёт впечатляющий дизайн, но страдает от ~20% сбоев при вызове инструментов и повреждения текста в рабочих конвейерах.

CADAM: Текст-в-CAD с открытым исходным кодом, параметрическими ползунками и рендерингом на WebAssembly
CADAM создает параметрические 3D-модели по тексту или изображениям, выводит код OpenSCAD с интерактивными ползунками и полностью работает в браузере через WebAssembly.