Zeude: Самостоятельно размещаемая панель мониторинга для Claude Code и OpenAI Codex
Zeude — это саморазмещаемая панель мониторинга, которая отслеживает использование Claude Code и OpenAI Codex в одном месте. Инструмент был разработан после того, как команда осознала, что не может отслеживать свои расходы на Claude Code и не нашла подходящего существующего решения.
Ключевые возможности
Панель управления предоставляет несколько практических функций мониторинга:
- Разбивка токенов и затрат для каждого промпта как для Claude Code, так и для OpenAI Codex
- Еженедельная таблица лидеров с группировкой по когортам для крупных организаций
- Возможность отправлять навыки, MCP-серверы и хуки всей вашей команде прямо из панели управления
- Все данные остаются на вашей инфраструктуре
Обновления в версии 1.0.0
Последний выпуск добавляет три важные функции:
- Поддержка Windows: Ранее только для macOS/Linux, теперь вся команда может использовать инструмент независимо от ОС
- Интеграция с Codex: Отслеживает использование Claude Code и OpenAI Codex вместе, поскольку многие команды используют оба
- Возможность отключения навыков для отдельных пользователей: Теперь пользователи могут отключать навыки, которые им не нужны, что решает проблему синхронизации навыков для всей команды по принципу «всё или ничего»
Технологический стек
Приложение построено на:
- Next.js
- Supabase
- ClickHouse
- OTel Collector
Инструмент проходил внутреннее тестирование примерно 6 месяцев перед открытием исходного кода. Разработчики отмечают, что он не идеален, но решил их проблему с мониторингом и может помочь другим в похожих ситуациях.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
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.
Извлечение компонентов OpenClaw: Опыт разработчика с очередью Lane и системой памяти
Разработчик попытался извлечь определённые компоненты из OpenClaw для использования в персональных AI-агентах, протестировав систему выполнения задач Lane Queue и изучив систему памяти memsearch. Lane Queue была успешно перереализована на Python с использованием документации, что выявило пробелы в ней и 13 проблем в реализации.
Джемма 4 E2B протестирована в роли координатора мультиагентов в TypeScript-фреймворке.
Разработчик протестировал Gemma 4 E2B в роли координатора в мультиагентной системе с использованием фреймворка open-multi-agent на TypeScript. Модель успешно декомпозировала задачи в JSON, назначала агентов, вызывала инструменты, такие как bash и файловые операции, и синтезировала результаты.
LTM: Протокол JSON для портативной памяти агентов между моделями и машинами
LTM — это JSON-протокол (Core Memory Packet) плюс CLI/сервер для сохранения контекста агента — тупиков, ограничений, следующих шагов — между моделями, редакторами и машинами. Пакеты размером 2–5 КБ, скрывают секреты и поддерживают MCP.