Плагин Claude Code анализирует потери токенов и аномалии локально.

Разработчик создал плагин Claude Code под названием claude-token-analyzer, который диагностирует потерю токенов в сессиях Claude Code, анализируя локальные данные. Инструмент обнаруживает шесть конкретных типов аномалий: HighCost, LowCacheHitRate, CostInefficient, ExcessiveToolUse, HighTokenUsage и UnusualModelMix, каждый с оценкой серьёзности для приоритизации исправлений.
Как это работает
Плагин построен как сервер Rust MCP, который парсит данные сессий Claude Code из файлов ~/.claude/projects/**/*.jsonl в локальную базу данных SQLite. Он выполняет статистический анализ с использованием пороговых значений стандартного отклонения и составного обнаружения аномалий. Система полностью локальная, без облачных компонентов или телеметрии.
Что было обнаружено
Сканирование 8 392 сессий выявило 1 015 аномалий:
- ExcessiveToolUse был наиболее распространённым (320 сессий) — значительно больше вызовов инструментов, чем обычно
- LowCacheHitRate затронул 261 сессию — промпты пересылались без кэширования
- 66 сессий были «неэффективными по стоимости» — высокая стоимость в сочетании с низким процентом попаданий в кэш
Установка и использование
Установите с помощью: claude plugin install claude-token-analyzer
После установки вы можете спросить Claude:
- "cta"
- "how much did I spend?"
- "scan for anomalies"
Плагин предоставляет 7 инструментов MCP и 6 навыков рабочего процесса. Он также включает навыки рабочего процесса на традиционном китайском — вы можете ввести "看看狀況", "這個月花多少" или "有異常嗎" для отчётов анализа на китайском языке.
Инструмент доступен на GitHub по адресу https://github.com/li195111/claude-token-analyzer под лицензией MIT.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Ops Dashboard OpenClaw: Локальная панель управления для соло-разработчиков с несколькими репозиториями
Один соло-разработчик создал ops-dashboard — локальное приложение, которое индексирует хранилища Obsidian, репозитории и логи в единую панель с возможностью поиска. BYOK, лицензия MIT, не требует облачных сервисов.

Оптимизация ANE посредством экспериментов с ИИ, управляемым через телефон, демонстрирует преимущества слияния ядер.
Разработчик провел 55 экспериментов по оптимизации Apple Neural Engine, управляя процессом со своего телефона с помощью Claude для мозгового штурма. Ключевые улучшения включали объединение 3 ядер ANE в 1 мега-ядро, что снизило потери при валидации с 3.75 до 2.49 и время шага с 176 мс до 96 мс.

Бенчмарки производительности локальных LLM на Mac Mini с OpenClaw и LM Studio
Пользователь Reddit опубликовал показатели производительности для локального запуска модели Unsloth gpt-oss-20b-Q4_K_S.gguf на Mac Mini с 32 ГБ оперативной памяти, достигнув 34 токенов в секунду с временем до первого токена 0,7 секунды с использованием OpenClaw 2026.3.8 и LM Studio 0.4.6+1.

TestThread: Фреймворк с открытым исходным кодом для тестирования ИИ-агентов
TestThread — это фреймворк с открытым исходным кодом для тестирования ИИ-агентов, который запускает тесты на реальных конечных точках, предоставляет результаты прохождения/непрохождения с ИИ-диагностикой и включает такие функции, как семантическое сопоставление, обнаружение PII и интеграцию с CI/CD.