Show HN:CodeBurn — タスクごとの Claude Code のトークン使用量分析ツール

2026/04/14 7:57

Show HN:CodeBurn — タスクごとの Claude Code のトークン使用量分析ツール

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要約

Japanese Translation:

CodeBurn は、Claude Code、Cursor、OpenCode、Pi、GitHub Copilot、Codex などの AI コーディングアシスタントに伴うコストの追跡、分析および削減のための軽量ユーティリティです。複雑な API キーやラッパーを必要とする競合他社製品と異なり、CodeBurn は LiteLLM ライブラリを使用して、プロバイダー固有のディレクトリ(例:

~/.claude/
~/Library/Application Support/Cursor/
など)からセッションデータを直接読み取り、遅延を引き起こす LLM コールを行うことなく、正確なキャッシュ化された価格情報を取得します。主要なイノベーションは、ローカルのファイル変更を調べることで使用活動を自動的に 13 カテゴリー(コーディング、デバッグ、Git オペレーションなど)に分類し、LLM コールによる遅延を排除できる点にあります。本ツールにはキーボードナビゲーションに対応したインタラクティブな TUI ダッシュボードと macOS メニューバーウィジェットが搭載されており、
codeburn
report
status
export
コマンドを通じてリアルタイムのコスト洞察および詳細レポートを提供します。プロバイダー(
-p/--provider
)やプロジェクト(
--project
--exclude
)によるフィルタリングをサポートし、通貨設定も可能でデフォルトは USD であり ISO 4217 をサポートしています。また、ソースファイルを修正せずに実行可能な修正を提示する不効率を検出するための
optimize
コマンド(最近の使用履歴を設定可能なウィンドウ内でスキャン)も用意されています。システム要件としては Node.js 20 以上および Cursor 用特定の依存関係である
better-sqlite3
が必要です。現時点でネイティブにサポートされているのは Cursor および OpenCode のみですが、プラグインシステムを通じて Amp を追加する予定であり、これがチームに対してプロジェクト固有の AI 支出に対する本質的な財務可視性を提供し、既存のワークフローを変更せずに予算を最適化することを可能にするものです。

本文

CodeBurn: AI コーディング トークン追跡ツール

AI コーディングに使用されるトークンの行方を完全に把握できます。タスクタイプ、ツール、モデル、MCP サーバー、プロジェクトごとに詳細な分析が可能です。Claude Code、Codex (OpenAI)、Cursor、OpenCode、Pi、GitHub Copilot をサポートしており、プロバイダプラグインシステムに対応しています。

各アクティビティタイプごとの「ワンショット成功率(初回成功確率)」を計測するため、AI が最初から正しく処理する場面と、編集/テスト/修正の試行回数でトークンを浪費している箇所が一目でわかります。グラデーションチャートやレスポンシブなパネル、キーボードナビゲーションに対応したインタラクティブ TUI デスクトップです。macOS メニューバーウィジェットにも対応しています(SwiftBar 利用)。CSV または JSON へのエクスポート機能も備えています。本ツールはセッションデータをディスクから直接読み取るため、ラッパー也不需要、プロキシ也不需要、API キー也不需要で動作します。

価格情報は LiteLLM から自動取得され(24 時間キャッシュ)、すべてのモデルに対応しています。

インストール

インストールなしで動作することも可能です。

要件

  • Node.js 20 以降
  • Claude Code (
    ~/.claude/projects/
    )
  • Codex (
    ~/.codex/sessions/
    )
  • Cursor
  • OpenCode
  • Pi (
    ~/.pi/agent/sessions/
    )
  • GitHub Copilot (
    ~/.copilot/session-state/
    )
    • 注意: Cursor または OpenCode のサポートには、オプションの依存関係として
      better-sqlite3
      が自動的にインストールされます。

使用法コマンド

codeburn                        # インタラクティブなダッシュボード(デフォルト: 7 日間)
codeburn today                  # 今日の使用量
codeburn month                  # 今月の使用量
codeburn report -p 30days       # ローリング 30 日間のレポート
codeburn report -p all          # 記録されたすべてのセッション
codeburn report --format json   # ダッシュボードの全データを JSON 形式で出力
codeburn report --refresh 60    # 60 秒ごとに自動リフレッシュ
codeburn status                 # コンパクトなワンライナー(今日 + 今月)
codeburn status --format json
codeburn export                 # CSV エクスポート(今日、7 日間、30 日間を含む)
codeburn export -f json         # JSON 形式でのエクスポート
codeburn optimize               # 無駄な部分を特定し、コピー&ペーストして適用できる修正方法を示す
codeburn optimize -p week       # スキャン対象を過去 7 日に制限

キーボードナビゲーション

  • 矢印キー: 今日 / 7 日間 / 30 日間 / 今月 / 全期間の間で切り替える。
  • q
    :
    終了。
  • 1-5
    :
    ビュー切り替えのためのショートカット。
  • 機能: セッションごとの平均コストと、すべてのプロジェクトにおける 5 つの最も高コストなセッションを表示します。

JSON 出力形式

report
,
today
,
month
コマンドでは
--format json
オプションを使用することで、構造化された JSON 形式のダッシュボード全データを標準出力に出力できます:

codeburn report --format json               # 7 日間の JSON レポート
codeburn today --format json                # 今日のデータ(JSON)
codeburn month --format json                # 今月のデータ(JSON)
codeburn report -p 30days --format json     # 30 日間ウィンドウのデータ

この JSON データには、ダッシュボード上のすべてのパネルが含まれます:概要(コスト、コール数、セッション数、キャッシュヒット率)、 daily の詳細内訳、プロジェクト、トークン数を付与したモデル別データ、ワンショット成功率付きのアクティビティ、コアツール、シェルコマンド、および MCP サーバーです。

jq
をパイプしてフィルタリングすることも可能です:

codeburn report --format json | jq '.projects'
codeburn today --format json | jq '.overview.cost'

注記: 軽量なステータス表示用

--format json
(今日と今月の合計のみ)またはファイルベースのエクスポート (
export -f json
) については、上記を参照してください。

プロバイダ

CodeBurn は自動検出によって、あなたが使用している AI コーディングツールを特定します。複数のプロバイダがディスク上にセッションデータを保持している場合、ダッシュボードで

p
キーを押して切替えることができます。

すべてのコマンド(

report
,
today
,
month
,
status
,
export
)で
--provider
フラグを使用できます:

codeburn report                     # すべてのプロバイダを結合表示(デフォルト)
codeburn report --provider claude   # Claude Code のみ
codeburn report --provider codex    # Codex のみ
codeburn report --provider cursor   # Cursor のみ
codeburn report --provider opencode # OpenCode のみ
codeburn report --provider pi       # Pi のみ
codeburn report --provider copilot  # GitHub Copilot のみ
codeburn today --provider codex     # Codex の今日の使用量
codeburn export --provider claude   # Claude のデータのみをエクスポート

サポートされているプロバイダとデータ場所

プロバイダデータ場所ステータス備考
Claude Code
~/.claude/projects/
サポート済み
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/local-agent-mode-sessions/
サポート済み
Codex (OpenAI)
~/.codex/sessions/
サポート済みツール名は Claude の慣習に適合するように正規化されています。
CursormacOS:
~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb

Linux:
~/.config/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb

Windows:
%APPDATA%/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb
サポート済みSQLite から読み込み。"Auto" モードのコストは Sonnet プライシングに基づいて推定表示(「Auto (Sonnet est.)」)。個々のツールのコールがログ化されていないため、「Core Tools/Shell/MCP」の代わりに Languages パネルを表示します。初回実行では最大 1 分かかる場合がありますが、その結果はキャッシュされ、次回以降は瞬時に動作します。
OpenCode
~/.local/share/opencode/
(SQLite)
サポート済みセッション、メッセージ、パートテーブルに対して読み取り専用のクエリを実行し、コストを LiteLLM プライシングに基づいて再計算します。サブタスクセッション(重複カウント防止)は除外されます。複数のチャンネルデータベースと XDG_DATA_HOME をサポートしています。
Pi
~/.pi/agent/sessions/
サポート済みトークン数を抽出し、小文字のツール名を正規化(例:
bash
->
Bash
)します。また、
toolCall.arguments.command
から Bash コマンドを取得します。
GitHub Copilot
~/.copilot/session-state/
サポート済み(出力トークンのみ)出力トークンのみをログ化し、コスト行は実際の API コストの下に表示されます。セッション内のモデル変更イベント (
session.model_change
) を経てモデルを追跡し、最初のモデル変更前のメッセージは除外して誤属人性を防ぎます。
Amp--予定済みプロバイダプラグインシステムの対応を待っています。

新しいプロバイダの追加

プロバイダプラグインシステムにより、新しいプロバイダの追加は単一のファイルの実装のみで可能です。各プロバイダはセッション発見、JSONL パース、ツールの正規化、モデル表示名の提供を行います。サンプルコードについては

src/providers/codex.ts
を参照してください。

プロジェクトフィルタリング

プロジェクト名によって結果をフィルタリングできます(大文字小文字不問の部分一致):

codeburn report --project myapp                  # "myapp" に一致するプロジェクトのみ表示
codeburn report --exclude myapp                  # "myapp" 以外のすべてを表示
codeburn report --exclude myapp --exclude tests  # 複数のプロジェクトを除外
codeburn month --project api --project web       # 複数のプロジェクトを含める
codeburn export --project inventory              # "inventory" プロジェクトのデータのみをエクスポート

通貨

デフォルトではコストは米ドル (USD) で表示されます。他の通貨に切り替えるには:

codeburn currency GBP          # イギリスポンドへ設定
codeburn currency AUD          # オーストラリアドルへ設定
codeburn currency JPY          # 日本円へ設定
codeburn currency              # 現在の設定を表示
codeburn currency --reset      # 米ドルに戻す
  • サポート: ISO 4217 の通貨コード(162 通貨)すべてに対応。
  • 為替レート: Frankfurter (欧州中央銀行のデータで無料、API キー不要) から取得し、
    ~/.cache/codeburn/
    に 24 時間キャッシュされます。
  • 保存: 設定は
    ~/.config/codeburn/config.json
    に格納されます。
  • 範囲: この設定はダッシュボード、ステータスバー、メニューバーウィジェット、CSV/JSON エクスポート、および JSON API 出力全体で適用されます。
  • ウィジェット: メニューバーウィジェットには 17 の一般的な通貨が表示された通貨セレクターも含まれています。上記の CLI コマンドを使用すれば、リストされていない通貨も設定可能です。

メニューバー (macOS)

codeburn install-menubar    # SwiftBar/xbar プラグインをインストール
codeburn uninstall-menubar  # リムーバル
  • 要件: SwiftBar のインストールが必要 (
    brew install --cask swiftbar
    )。
  • 機能: メニューバーに今日のコストを表示し、炎のアイコン付きでドロップダウンメニューからアクティビティの内訳、モデル別コスト、トークン統計、プロバイダ別のコスト内訳、通貨セレクターを表示します。5 分ごとに自動更新されます。

何を追跡しているか

ツール使用パターんとユーザーメッセージのキーワードから分類される13 のタスクカテゴリ。LLM のコールを呼び出すことなく、完全に決定論的に動作します。

カテゴリトリガー条件
コーディングEdit, Write ツール
デバッグエラー/修正キーワード + ツール使用
機能開発"add", "create", "implement" などのキーワード
リファクタリング"refactor", "rename", "simplify"
テストBash での pytest, vitest, jest
探索編集なしの Read, Grep, WebSearch
計画EnterPlanMode, TaskCreate ツール
委任Agent ツールの起動(スパウン)
Git OpsBash での git push/commit/merge
ビルド/デプロイnpm build, docker, pm2
ブレインストーミング"brainstorm", "what if", "design"
会話ツールなし、テキストのみのやり取り
一般Skill ツール、未分類項目

内訳とメトリクス

  • チャート: 日別コストチャート、プロジェクト別、モデル別(Opus/Sonnet/Haiku/GPT-5/GPT-4o/Gemini)、ワンショット率付きアクティビティ別、コアツール別、シェルコマンド別、MCP サーバー別。
  • ワンショット率: コード編集を伴うカテゴリについては、CodeBurn が Edit/テスト/修正の試行サイクル(
    Edit -> Bash -> Edit
    パターンなど)を検出します。「1-shot」カラムは、編集回数が成功し直りなしで解決された割合を示します。(例:コーディングが 90% とすると、AI は 10 回のうち 9 回は最初から正解しています)。
  • 価格: LiteLLM のモデル価格から自動取得され(24 時間キャッシュ)、入力・出力・キャッシュの読み書き、および Web 検索のコストを処理します。Claude 用の高速モード倍率も対応しており、全ての Claude および GPT-5 モデルに対してハードコーディングされたフォールバック値を設定することで、模糊適合による誤った価格設定を防ぎます。

シグナル解釈ガイド

これらは出発点であり、決定的な判断材料ではありません。単一の実験セッションで 60% のキャッシュヒット率は問題ありませんが、数週間の作業で一貫して 60% キャッシュヒットしている場合は設定の問題です。

見られるシグナルそれを示唆する意味
キャッシュヒット < 80%システムプロンプトやコンテキストが安定していないか、キャッシュが無効になっている可能性があります。
セッションあたりの Read コールが多すぎるエージェントが同じファイルを再度読み込み、文脈を欠いている可能性があります。
1-shot 率が低い(コーディング 30% など)エージェントが編集で苦労し、試行ループに陥っている可能性があります。
Opus 4.6 が小規模なターンでコストを支配単純なタスクに対して性能が高すぎるモデルを使用している可能性があります。
dispatch_agent / task が重いサブエージェントのファウアウトが発生しており、予期されるか過剰であるかのどちらかです。
MCP の使用が表示されないMCP サーバーを使用していないか、設定が破損している可能性があります。
Bash が git status, ls で支配的エージェントが実行するのではなく探索モードにある可能性があります。
会話カテゴリが優位エージェントが動作する代わりに会話を続けている可能性があります。

最適化

何が問題であるかを把握したあと、

codeburn optimize
コマンドはあなたのセッションと
~/.claude/
セットアップをスキャンし、一般的な無駄のパターンを検出し、即座にコピー&ペーストして適用できる修正方法を提示します。このコマンドはあなたのファイルに永続的に書き込むことはありません。

codeburn optimize                       # 過去 30 日間をスキャン
codeburn optimize -p today              # 今日のみをスキャン
codeburn optimize -p week               # 過去 7 日間をスキャン
codeburn optimize --provider claude     # プロバイダ限定(Claude のみ)

検出対象

  • セッション間で同じ内容を何度も読み返しているファイル。
  • Read:Edit 比率が低い(読み込みなしの編集による試行とトークンの浪費)。
  • .claudeignore
    が不足しているプロジェクト(Claude が node_modules、.git、ビルドディレクトリを探索してしまい)。
  • 無駄な Bash 出力(キャップされていない BASH_MAX_OUTPUT_LENGTH、末尾のノイズ)。
  • 使用されていない MCP サーバーがセッションごとにツールスキーマのオーバーヘッドを支払っていること。
  • ~/.claude/
    に定義されているが呼び出されていない Ghost エージェント、スキル、スラッシュコマンド。
  • 膨大化している CLAUDE.md ファイル(
    @-import
    展開が含まれる場合)。
  • キャッシュ作成のオーバーヘッドと、不要なディレクトリの読み込み。

各発見項目には、推定されるトークンとドル単位の節約額に加え、貼り付ける準備ができている修正方法が提示されます:CLAUDE.md の行、

.claudeignore
テンプレート、環境変数、または非使用アイテムをアーカイブするための
mv
コマンドなどです。発見項目は緊急性(影響度と観測された浪費に基づく)によってランク付けされ、A-F 等級のセットアップ健康度スコアにまとめられます。再度実行することで、各発見項目を「新規」「改善中」「解決済み」に分類します(48 時間以内の最近のウィンドウを使用)。

また、ダッシュボード内でインラインで開くことも可能です:ステータスバーに発見項目数が表示されている状態で

o
キーを押すと該当箇所を開き、
b
キーを押して戻るようにします。

データの読み込み方法

  • Claude Code:
    ~/.claude/projects/<sanitized-path>/<session-id>.jsonl
    に JSONL 形式でセッショントランスクリプトを格納しています。各アシスタントエントリには、モデル名、トークン使用量(入力・出力・キャッシュの読み書き)、tool_use ブロック、およびタイムスタンプが含まれます。
  • Codex:
    ~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/rollout-*.jsonl
    にセッションを格納し、コールごとおよび累積的なトークン使用量を表す token_count イベントと、ツール追跡用の function_call エントリを含みます。
  • Cursor: SQLite データベース(macOS:
    ~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb
    、Linux:
    ~/.config/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb
    、Windows:
    %APPDATA%/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb
    )にセッションデータを格納します。トークン数は
    cursorDiskKV
    テーブルのエントリで bubbleId: キープレフィックスを持ちます。
    better-sqlite3
    を必要とします(オプションの依存関係としてインストール)。パース結果は
    ~/.cache/codeburn/cursor-results.json
    にキャッシュされ、データベースが変更されたら自動的に無効化されます。
  • OpenCode:
    ~/.local/share/opencode/opencode*.db
    の SQLite データベースにセッションを格納します。セッション、メッセージ、パートテーブルに対して読み取り専用のクエリを実行してトークン数とツール使用量を抽出します。LiteLLM プライシングエンジンを使用してコストを再計算し、当社の価格データにないモデルについては OpenCode の独自のコストフィールドを使用します。サブタスクセッション(
    parent_id IS NOT NULL
    )は重複カウントを防ぐために除外されます。複数のチャンネルデータベースと XDG_DATA_HOME をサポートしています。
  • Pi:
    ~/.pi/agent/sessions/<sanitized-cwd>/*.jsonl
    に JSONL 形式でセッションを格納します。各アシスタントメッセージにはトークン使用量(入力・出力・キャッシュの読み書き)とインライン toolCall コンテンツブロックが含まれます。CodeBurn はトークン数を抽出し、Pi の小文字のツール名を標準セットに正規化(例:
    bash
    ->
    Bash
    ,
    dispatch_agent
    ->
    Agent
    )し、
    toolCall.arguments.command
    から Bash コマンドを取得してシェル内訳を作成します。

CodeBurn はこれらのファイルを読み取り、メッセージを重複除去(Claude では API メッセージ ID、Codex では累積トークンクロスチェック、Cursor では会話/タイムスタンプ、OpenCode ではセッション+メッセージ ID、Pi では responseId により)、エントリーごとの日付範囲でフィルタリングし、各ターン进行分类します。

環境変数

変数名説明
CLAUDE_CONFIG_DIRClaude Code データディレクトリのオーバーライド(デフォルト:
~/.claude
CODEX_HOMECodex データディレクトリのオーバーライド(デフォルト:
~/.codex

プロジェクト構造

src/
├── cli.ts          # Commander.js エントリポイント
├── dashboard.tsx   # Ink TUI (ターミナル用の React)
├── parser.ts       # JSONL リーダー、重複除去、日付フィルタ、プロバイダオーケストレーション
├── models.ts       # LiteLLM プライシング、コスト計算
├── classifier.ts   # 13 カテゴリのタスク分類器
├── types.ts        # タイプ定義
├── format.ts       # テキストレンダリング(ステータスバー)
├── menubar.ts      # SwiftBar プラグインジェネレーター
├── export.ts       # CSV/JSON マルチ期間エクスポート
├── config.ts       # 設定ファイル管理 (~/.config/codeburn/)
├── currency.ts     # 通貨変換、為替レート、Intl フォーマット
└── sqlite.ts       # SQLite アダプター (better-sqlite3 の遅延ロード)
    └── providers/
        ├── types.ts      # プロバイダインターフェース定義
        ├── index.ts      # プロバイダレジストリ (Cursor, OpenCode の遅延ロード)
        ├── claude.ts     # Claude Code セッション発見
        ├── codex.ts      # Codex セッション発見と JSONL パース
        ├── cursor.ts     # Cursor SQLite パース、言語抽出
        ├── opencode.ts   # OpenCode SQLite セッション発見とパース
        └── pi.ts         # Pi エージェント JSONL セッション発見とパース

ライセンス

MIT

クレジット

  • ccusage
    にインスパイアされています。
  • 価格データは LiteLLM から提供されています。
  • 為替レートは Frankfurter (欧州中央銀行のデータ) から提供されています。
  • AgentSeal が開発しました。

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2026/04/16 23:23

Claude オプス 4.7

## Japanese Translation: Claude Opus 4.7 は、すべての Claude プラットフォーム、API、Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI、Microsoft Foundry において大幅な向上と一般利用を開始しました。先進的なソフトウェア工学における主要な飛躍として、長期的自律性と自己検証機能が強化された Opus 4.6 を引き継ぎます。モデルのビジョン能力も著しく向上し、最大約 375 万画素(従来の 3 倍以上)までの画像に対応します。料金は Opus 4.6 と同一の、入力トークン当たり 5 ドル、出力トークン当たり 25 ドルで維持され、より微細なトレードオフ制御を可能にする新たな"xhigh"レベルが導入されました。内部評価では、93 タスクからなるベンチマークにおけるコーディング精度が 13% 向上し、4 つの以前は解決不能だったタスクを完遂することを実現するなど大きな進歩が見られます。また、「General Finance」モジュールでは、Opus 4.6 の 0.767 に対し 0.813 という大幅な金融分析能力の進歩、CursorBench(明確回答率 70%)や Complex Multi-step Workflows(+14%)といったベンチマークでも著しい向上を記録。さらに Rakuten-SWE-Bench 上の本番タスク解決数は 3 倍に増加し、コード品質でも二位桁の改善が実現しました。これらの進展は、Devin などのような環境での長期的自律性を可能にし、Replit においては同等かそれ以下のコストで高性能な実行を達成します。新機能としては、「task budgets」ベータ版およびバグレビュー専用の `/ultrareview` スラッシュコマンドが含まれます。本リリースは「Project Glasswing」の一貫した慎重な安全アプローチと整合しており、自動的な防護機構により高リスクのサイバーセキュリティ用途をブロックすると同時に、正当な研究者に新しい Cyber Verification プログラムへの参加を呼びかけています。結論として、Opus 4.7 は金融分析や工学など重要分野における一貫性の新基準を設定し、次世代 AI ツールの採用準備が整った企業向けに、強化されたパフォーマンスと戦略的リソース管理を提供します。

2026/04/17 2:12

ほぼすべてのことに適用可能なコードックス。

## Japanese Translation: OpenAI は、Codex アプリに対する主要なアップデートを導入し、それを受動的アシスタントからユーザーのコンピュータを直接操作する能動的で自律的なエージェントへと変革します。macOS 上の高度なバックグラウンド機能(カーソル制御[見る、クリック、打つ]とマルチエージェント並列処理)を活用し、Codex はプルリクエストのレビュー、SSH を介したリモート環境の管理、PDF やスプレッドシートなどのリッチなファイルプレビューを開くことができます。アプリ内に統合されたブラウザを通じて、ユーザーは Web ページ上に直接コメントを付けることで正確な指示を提供できます。新しいシステムには、個人のコンテキストと好みを記憶するためのメモリレイヤーが追加され、90 以上のプラグインにより GitHub、GitLab、Atlassian、CircleCI、CodeRabbit などの外部ツールとの接続が可能になります。Codex は désormais、来週の日数や週間を跨いで作業をスケジューリングし、自律的に目覚めることで長期タスクをサポートします。また、Google Docs、Slack、Notion、コードベース内のオープンなコメントに基づき、能動的にアクションを提案します。さらに、このアップデートには gpt-image-1.5 が統合され、製品コンセプト、フロントエンドデザイン、マockアップ、ゲームなどの同じワークフロー内で画像の生成と反復を行うことができます。今日、ChatGPT にサインインしたデスクトップユーザー向けにロールアウトされており、これらの機能は間もなく Enterprise、Edu、EU、UK アカウントにも拡大されます。

2026/04/17 6:56

グイが、デュオテープ、古いカメラ、およびCNCマシンを組み合わせて、AIを駆使したハードウェアハッカー用の腕を作成しました。

## Japanese Translation: **改善されたサマリー:** 本テキストの主なメッセージは、電子機器に対する安全なピンプローブを可能化することを目的としたソースアベイラブルなハードウェアハッキング自動化スタックである「AutoProber」の導入です。標準的なツールが盲目的に進む可能性に対して、AutoProber は CNC モーション制御、光学顕微鏡、リアルタイムオシロスコープ監視を「安全第一」というアーキテクチャに統合します。本システムはプロジェクトを読み込み、ハードウェアと接続し、軸をキャリブレーションし、エージェントまたはダッシュボードを使用してターゲットを検出およびアノテーション済みマップをステッチします。特に重要なのは、安全が独立したチャンネル(オシロスコープ チャンネル 4)によって執行されており、電圧を連続的に監視することであり、あらゆる曖昧さ、アラート、またはトリガーが発生した場合に自動回復なく即座に停止し、作業者の介入を必須としている点です。 GRBL 互換 CNC ミル(例:SainSmart Genmitsu)、USB 顕微鏡、および Siglent オシロスコープを基盤とし、本スタックは現在、特定の安全制約付きで制限リリースカンドイドとして存在しています:コントロールダッシュボードが信頼できないネットワークに露出させてはならないこと、および商用ライセンス発行にはメールでの申請が必要であることが含まれます。本プロジェクトは、複雑なプローブ作業中の機器破損や人身傷害を防ぐために、ダッシュボード上でのプローブターゲット承認などの作業者による専用の監督を強調しており、ハードウェアハッキングにおける標準的な自動化ワークフローの前提を根本的に変化させます。