romainfjgaspard

prompt-analytics-for-claude-code

このツールは、AIモデル「Claude Code」の利用にかかる費用とデータ量(トークン)を、プロンプト(AIへの指示)ごとに詳細に分析できるツールです。ローカルにある利用履歴ファイルから直接データを読み込み、わかりやすいダッシュボードで利用状況を可視化します。
広報・PR Python スコア: 55.3
19
スター数
2
フォーク数
7
イシュー
Python
言語
MIT
ライセンス
new
ステータス
何ができるか
💸
詳細な利用コスト分析
AIモデル「Claude Code」の利用で発生するコスト(費用)とトークン(AIが情報を処理する際の最小単位)を、プロンプト(AIへの指示)ごとに詳細に把握できます。
📊
視覚的なダッシュボード
分析結果はStreamlit(Webブラウザでデータを可視化するツール)でグラフや表として表示され、視覚的に利用状況を理解しやすくなります。
🛡️
セキュアなローカル分析
管理者権限のAPIキー(外部サービス利用に必要な鍵)が不要なため、セキュリティリスクを抑えつつ、ローカル環境で安全にAI利用状況を分析できます。
📁
既存データ活用
AIの利用ログが記録されたJSONLファイル(特定の形式でデータが記録されたファイル)を読み込むだけで分析が開始できるため、導入がスムーズです。
🔧 仕組みの図解
1
ログデータ準備
AIモデル「Claude Code」の利用ログが記録されたJSONLファイル(特定の形式でデータが記録されたファイル)をローカルに用意します。
2
ツール実行
用意したJSONLファイルを指定して、このツールをCLI(コマンドラインインターフェース:文字入力で操作する画面)で実行します。
3
結果確認
Streamlit(Web上でデータを可視化するツール)が起動し、ブラウザでプロンプトごとのコストやトークン数の分析結果をダッシュボードで確認できます。
👥 こんな人に便利そう
📈
AI利用部門の管理者
AIモデル「Claude」の利用コストを正確に把握し、予算管理や費用対効果の分析に役立てたいと考えている方に最適です。
💡
AI活用プロジェクト担当者
どのプロンプト(AIへの指示)が効率的か、または非効率かを分析し、AI活用の改善点を見つけたい方に役立ちます。
🔒
セキュリティ重視の組織
組織のAPIキー(外部サービス利用に必要な鍵)を共有せず、ローカル環境で安全にAI利用状況を分析したい企業に適しています。
📏 導入の難易度
ふつう
Python環境のセットアップやCLI(コマンドラインインターフェース)での操作が必要なため、基本的なITリテラシーが求められます。
まとめ
このツールは、AIモデル「Claude Code」の利用状況を詳細に可視化し、コスト最適化や効率的なAI活用を促進するための強力なアシスタントです。管理者権限のAPIキー不要でローカル分析できるため、セキュリティを重視しながらAI活用を進めたい企業にとって特に価値があります。AIの費用対効果を客観的に把握したいマーケティング担当者や広報担当者にとって、データに基づいた戦略立案をサポートするでしょう。
🛡 セキュリティチェック
⚠ Caution 最終チェック: 2026-07-03
OpenSSF Scorecard
N/A
Scorecardに未登録
GitHub Advisories
0
既知の脆弱性
メンテナンス状況
4日前
最終コミット
チェックソース: OpenSSF Scorecard / GitHub Security Advisories / GitHub Repository
📅 タイムライン
リポジトリ作成日 2026-06-15
最終コミット日 2026-08-17
当サイトでの発見日 2026-06-20
👥 コミュニティ活動(ユーザーの声)
1
Issue総数
Open 0 / Closed 1
2
コントリビューター
22
直近30日のコミット
1
直近30日のIssue
Issue解決率が高く、メンテナンスが活発なプロジェクトです。
📈 スター推移
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