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 и передаёт их Claude, чтобы помочь в отладке проблем, проявляющихся только в продакшен-среде. Он специально решает задачи, которые сложно отследить только по коду, например, функции, которые периодически завершаются сбоем при реальном использовании.
Как это работает
Инструмент работает следующим образом:
- Собирает данные среды выполнения из вашего приложения
- Строит графы на основе собранных данных среды выполнения
- Объединяет графы среды выполнения с вашим исходным кодом
- Отправляет эти объединённые данные в LLM на AWS Bedrock для анализа
Ключевые возможности
- Генерирует архитектурные диаграммы на основе поведения в среде выполнения
- Создаёт карты зависимостей на основе фактических паттернов среды выполнения
- Позволяет точно настраивать, к каким файлам и папкам инструмент имеет доступ
- Подключает Claude к сгенерированным данным через MCP (Model Context Protocol) от depct для доступа к данным среды выполнения во время сессий
Конфиденциальность и обработка данных
- Исходные данные среды выполнения удаляются после генерации
- Исходный код никогда не сохраняется
- Только сгенерированные графы и результаты сохраняются для удобства
Совместимость
Инструмент в настоящее время работает с любыми приложениями и фреймворками Node.js.
Такой инструмент полезен для отладки проблем в продакшене, когда код выглядит корректным, но даёт сбой при определённых условиях среды выполнения, которые сложно воспроизвести в среде разработки.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Фреймворк с открытым исходным кодом для мультиагентных систем, извлечённый из утечки кода Claude.
Разработчик извлек систему оркестрации мультиагентов из утекшего исходного кода Claude Code и перестроил ее в модель-независимый фреймворк с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Фреймворк на TypeScript объемом 8 000 строк включает планирование задач, меж-агентное взаимодействие и встроенные инструменты.

Meera: Полностью офлайн AI-ассистент для Linux Gnome на базе Qwen3.5-2B
Meera — это офлайн ИИ-ассистент для Gnome Desktop, использующий Qwen3.5-2B-Q4_K_M (1,2 ГБ) и llama-cpp с поддержкой Vulkan. Он использует вторую крошечную модель эмбеддингов для выбора инструментов и RAG, избегая раздувания промпта эмбеддингами. Работает на Ubuntu 24.04 с RTX 5090 и Fedora Silverblue на Intel i3.

Открытый MCP-сервер позволяет ИИ-агентам обрабатывать платежи L402 через сеть Lightning.
Плагин MCP для Python, созданный с помощью FastMCP, перехватывает HTTP-ответы 402 Payment Required, оплачивает счета Lightning Network и получает данные для ИИ-агентов. Репозиторий включает локальный тестовый агент для проверки без траты реальных средств.

Graph Compose: Размещенные временные рабочие процессы с визуальным конструктором и искусственным интеллектом
Graph Compose — это хостинговая платформа для оркестрации API-воркфлоу на Temporal, позволяющая определять воркфлоу в виде JSON-графов с тремя методами построения: визуальный конструктор React Flow, TypeScript SDK и AI-ассистент, преобразующий обычный английский текст в графы.