Рудель: Аналитика с открытым исходным кодом для сессий Claude Code

Rudel — это аналитический слой с открытым исходным кодом для сессий Claude Code, который даёт представление о том, как разработчики на самом деле используют ИИ-агенты для программирования. Команда создала его после того, как осознала, что у них нет понимания собственных паттернов использования Claude Code.
Ключевые выводы из 1573 реальных сессий
Команда проанализировала 1573 сессии Claude Code, содержащие более 15 миллионов токенов и 270 тысяч взаимодействий. Некоторые примечательные выводы:
- Навыки использовались только в 4% сессий
- 26% сессий прерываются, большинство — в первые 60 секунд
- Уровень успешности сессий значительно варьируется в зависимости от типа задачи (документация показывает наивысшие результаты, рефакторинг — самые низкие)
- Паттерны каскадных ошибок появляются в первые 2 минуты и с разумной точностью предсказывают прерывание сессии
- Не существует значимого эталона для «хорошей» производительности агентной сессии
Как работает Rudel
Инструмент состоит из CLI и панели управления. Чтобы начать:
npm install -g rudel
rudel login # аутентификация через браузер
rudel enable # автоматическая загрузка сессий при завершении Claude Code
Для пакетной загрузки существующих сессий:
rudel upload # интерактивный выбор для пакетной загрузки
Техническая реализация
Когда вы запускаете rudel enable, регистрируется хук Claude Code, который срабатывает при завершении сессии. Хук загружает транскрипт сессии в Rudel. Транскрипты хранятся в ClickHouse и обрабатываются в аналитику.
Собираемые данные
Каждая загруженная сессия включает:
- ID сессии и временные метки (начало, последнее взаимодействие)
- ID пользователя и ID организации
- Путь к проекту и имя пакета
- Git-контекст (репозиторий, ветка, SHA, удалённый репозиторий)
- Транскрипт сессии (полное содержимое промптов и ответов)
- Использование суб-агентов
Вопросы безопасности
Rudel обрабатывает полные данные сессий кодирующих агентов, которые могут содержать конфиденциальную информацию, включая исходный код, промпты, вывод инструментов, содержимое файлов, вывод команд, URL-адреса и секреты. Команда подчёркивает важность включения Rudel только в проектах и средах, где вы готовы загружать такие данные. Для размещённого сервиса на app.rudel.ai они заявляют, что не имеют доступа к персональным данным, содержащимся в загруженных транскриптах.
Разработка и самостоятельное размещение
Проект лицензирован под MIT и включает документацию для локальной разработки и самостоятельного размещения. См. CONTRIBUTING.md для локальной настройки и docs/self-hosting.md для запуска собственного экземпляра.
Такой инструмент особенно полезен командам, которые хотят понять, как их разработчики взаимодействуют с ИИ-ассистентами для программирования, выявить паттерны в успешных и прерванных сессиях и потенциально улучшить рабочие процессы на основе данных, а не субъективных впечатлений.
📖 Read the full source: HN AI Agents
👀 Смотрите также

Caliby: С открытым исходным кодом встроенная векторная база данных для AI-агентов с гибридным текстово-векторным хранением
Caliby — это встроенная векторная база данных на C++ с привязками к Python (pip install caliby), которая поддерживает индексы HNSW, DiskANN и IVF+PQ, заявляет о 4-кратной производительности по сравнению с pgvector и нативно хранит текст вместе с векторами для случаев использования AI Agent и RAG.

Qhatu: Платформа превращает репозитории GitHub в микросервисы SaaS с оплатой за использование с помощью Claude
Qhatu — это платформа, которая берёт репозиторий GitHub и разворачивает его как микро-SaaS с оплатой за использование, сгенерированным фронтендом и интегрированной обработкой платежей. Система использует API Anthropic для анализа кода, генерации Dockerfiles и создания интерфейсов витрин.

Hollow Agent OS: Локальные ИИ-работники обращаются к Клоду как к старшему архитектору в случае затруднений
Hollow Agent OS использует локальные модели Qwen, которые работают 24/7, но когда они сталкиваются с логическими ошибками или требуют серьезных изменений, они инициируют вызов Claude через MCP. Claude реорганизует файловые структуры, просматривает код и выступает в роли менеджера для автономных локальных работников.

Сервер MCP реализует принцип рефлексии из научной работы для обеспечения устойчивой памяти агента-кодера.
Разработчик реализовал статью Reflexion (Shinn et al., NeurIPS 2023) в виде MCP-сервера, чтобы предоставить локальным кодирующим агентам устойчивую память об их ошибках. Система использует сопоставление по шаблонам на основе регулярных выражений для сообщений об ошибках и сохраняет уроки в SQLite с FTS5.