Локальный инструмент визуализирует данные сессии кода Claude
Разработчик создал инструмент, который визуализирует данные использования Claude Code, хранящиеся локально на вашем компьютере. Инструмент считывает данные сессий из ~/.claude/ и создаёт интерактивную визуализацию в одном HTML-файле.
Что делает инструмент
Визуализация использует подход сторителлинга с прокруткой с диаграммами D3.js, похожими на презентации в стиле R2D3. Она отображает:
- Хронологию ежедневной активности
- Распределение по проектам
- Статистику использования инструментов
- Тепловую карту ритма программирования
Если вы запускали команды /insights в Claude Code, инструмент также визуализирует ваши цели, результаты и проблемные моменты из этих сессий.
Технические детали
Реализация минималистична:
- Нет зависимостей
- Только скрипт на Python и один HTML-файл
- Не требуется npm или этап сборки
- Вся обработка происходит локально на вашем компьютере
По словам разработчика, инструмент был полностью создан с помощью Claude Code. Исходный код доступен на GitHub по адресу github.com/aybidi/claude-code-visualizer.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
TailClaude: Открытый веб-интерфейс для доступа к сессиям кода Claude с мобильных устройств и браузера
TailClaude — это открытый веб-интерфейс, который позволяет получить доступ к сессиям Claude Code с телефона или любого браузера менее чем за минуту с помощью Tailscale. Проект был создан с помощью Claude Code для каркаса, бэкенда с потоковой передачей SSE, мобильного чат-интерфейса и интеграции QR-кода.
AgentSwarms: Бесплатная интерактивная площадка для изучения агентного ИИ
AgentSwarms предлагает 5 треков, более 40 уроков и 30+ готовых агентов бесплатно — для начала не требуется настройка или API-ключи. Учитесь, создавая от промптов до мультиагентных роев.
Система самообновляемого перевода для OpenClaw автоматически поддерживает предметные глоссарии.
Скрипт на Python использует API Kimi2.5 для перевода файлов субтитров .srt с сохранением индексов блоков, временных меток и сегментации. Система использует профили проектов с файлами glossary.json, style.md и memory.jsonl, а также включает cron-задачу, которая сканирует официальные источники каждые 6 часов для обновления терминологии.
Создание локального приложения для преобразования речи в текст на macOS с помощью Claude Code: пример Vext
Разработчик потратил 3 месяца на создание Vext — приложения для преобразования голоса в текст под macOS, использующего Whisper на Apple Neural Engine. Claude Code помог с Rust/Swift FFI, оптимизацией Core ML и архитектурой горячих клавиш. Приложение работает полностью офлайн, транскрибируя 60-секундное аудио за ~400 мс.