Skillget

claude-radar

skill
Guvenlik Denetimi
Basarisiz
Health Uyari
  • License — License: NOASSERTION
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Low visibility — Only 8 GitHub stars
Code Basarisiz
  • os.homedir — User home directory access in skills/analyze/scripts/compute-baselines.mjs
  • process.env — Environment variable access in skills/analyze/scripts/compute-baselines.mjs
  • os.homedir — User home directory access in skills/analyze/scripts/list-projects.mjs
  • process.env — Environment variable access in skills/analyze/scripts/list-projects.mjs
  • exec() — Shell command execution in skills/analyze/scripts/parse-project.mjs
  • network request — Outbound network request in skills/analyze/scripts/parse-project.mjs
  • execSync — Synchronous shell command execution in skills/analyze/scripts/render-report.mjs
  • fs.rmSync — Destructive file system operation in skills/analyze/scripts/render-report.mjs
  • os.homedir — User home directory access in skills/analyze/scripts/render-report.mjs
  • process.env — Environment variable access in skills/analyze/scripts/render-report.mjs
  • fs.rmSync — Destructive file system operation in test/run.mjs
  • process.env — Environment variable access in test/run.mjs
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

A Claude Code plugin that grades your collaboration with AI across 9 dimensions in 3 categories — with a free-form AI diagnosis and at-least-5 pastable prompt rewrites. 100% local single-file dashboard. · 一款评估你和 AI 协作质量的 Claude Code 插件 —— 9 维评分、AI 撰写诊断、可粘贴改进 prompt，全程本地。

README.md

Claude Radar（由 Fable 5.1 升级）

一款 Claude Code 插件，读取你的项目对话记录，评估你和 AI 协作的质量。 从「沟通力 / 工程力 / 成效」三个层面、9 个维度打分，输出 AI 自由撰写的诊断、至少 5 条可直接粘贴的 prompt 改写，以及一个专业可读的 HTML dashboard。v1.3 由 Claude Fable 5.1 为「长自主回合」时代重新校准 —— 它看得见你搭的验证闭环，也第一次量化你的放手力。全程本地。

🌏 English · 📖 方法论 · 🖥 在线预览 · ⚖️ 协议

English summary: A Claude Code plugin that reads your project conversation records and grades how you collaborate with AI across 9 dimensions in 3 categories. Returns an AI-written diagnosis, at-least-5 pastable improvement prompts, and a professional, readable HTML dashboard. v1.3 is recalibrated by Claude Fable 5.1 for the era of long autonomous turns — it sees the verification loop you built and measures your autonomy for the first time. 100% local. Full English docs → README_en.md

核心特性

🎯 评估你真实的项目对话记录，而且读得懂最新的 Claude Code。 大多数"AI 协作分析"工具用合成提示考你，Claude Radar 分析你这个月真的和 Claude 聊过的内容 —— 每条 directing / correcting / confirming 消息、每次工具调用，以及 2.1.2xx 这一代才开始写进记录的东西：回合时长、每回合的模型与 effort、权限模式、手动还是自动压缩、截图、/effort /model /compact。

🔁 看得见你搭的验证闭环，不用你开口。 测试与构建运行、reviewer subagent、浏览器与 UI 检查、hooks —— 只要闭环真的合上了，就计入鉴定术（Proof Check），哪怕你从没说过"测一下"。编辑完就散场的会话，才是负向证据。

🚀 第一次量化「放手力」。 长回合占比、打断率、排队引导、后台 agent、离开回顾。敢让一个回合自己跑上几个小时是这一代的能力，不是失控；把新指令排进队列而不是打断它，同样算数。

💬 AI 给你写诊断信，而不是只给分数。 9 个分数之外，你会拿到一份 150 字的协作画像（描述你具体的协作方式）、一段"强项 + 瓶颈"核心诊断、维度交叉解读，每条结论都引用真实证据。

📋 每条建议都带可粘贴 prompt，也不会讲你已经在做的事。 不讲"要多思考"这种空话。5–7 条改进建议每条都附一段下次会话可以直接复制粘贴的具体话术，外加预期分数影响和取舍说明；招式库还会先看你是不是已经在做 —— 已经跑了一百多次 review agent 的人，不会再被建议"雇一个 reviewer"。

⚖️ 按项目类型公平评分。 3 条消息修完的 bug 不会和 50 个 session 的功能开发用同一把尺子。Claude Radar 自动归类（一次性 / 功能开发 / 长期 / 学习），按类别套用不同的权重和 N/A 规则。密度驱动的 confidence 让短但信号密集的会话不会被无理由打折。

🛠 专门评估你怎么用平台，不只是怎么说话。 工程力类目衡量你对 Skill、MCP、Subagent、Workflow 编排、并行分发、后台任务、异步派发、effort 分级、自定义 agent 类型、CLAUDE.md、.mcp.json、hooks、Plan 模式、自定义命令的使用 —— 大多数用户都没用足的杠杆。不用高级工具不扣分，用了但用不好（retry loop、Plan 进了又抛）才扣分。

📦 建议不止是话术，还是可安装的资产。 setup 类建议直接附上文件内容 —— CLAUDE.md 章节、hook 配置、.mcp.json 条目、自定义命令 —— 出自一个开源的、按触发条件匹配的招式库（data/playbook.json），再用你的真实会话证据个性化。

📈 记录你的进步。 报告本地归档；每次重跑都会显示距上次体检的分数变化，并自动检测哪些历史建议真的被采纳了（CLAUDE.md 建了没、hooks 配了没、/effort 用起来没、验证闭环合上了没、手动压缩养成了没）。

🔒 全本地，零数据上传。 只读访问本地项目对话记录，不发任何网络请求、无 API key、无云端。原生中英双语报告。输出一个专业可读的 HTML dashboard。

English highlights:

  • 🎯 Reads your real project conversation records — including everything the latest Claude Code writes
  • 🔁 Credits the verification loop you built, even if you never asked for it out loud
  • 🚀 Measures autonomy — long turns, queued steering, background agents
  • 💬 AI writes a coaching note with evidence — not just scores
  • 📋 Every suggestion is a pastable prompt + expected impact — and never suggests what you already do
  • ⚖️ Project-aware fairness — a bugfix isn't compared to a big feature
  • 🛠 Evaluates platform leverage (Skill / MCP / Subagent / effort control / async delegation / CLAUDE.md / Plan mode)
  • 🔒 100% local, zero telemetry, bilingual, professional, readable HTML dashboard

Full English version → README_en.md

v1.3 更新了什么

v1.3 由 Claude Fable 5.1 为自己的时代重新校准 —— 长自主回合、后台 agent、几十万 token 的上下文。v1.2 的尺子量的是"对话式结对编程"，v1.3 量的是你现在真实的用法。

看得见你搭的验证闭环。 以前你得开口说"测一下"才拿得到鉴定术的分。现在测试与构建运行、reviewer subagent、浏览器与 UI 检查、hooks 都算 —— 只要闭环真的合上了。作者自己的项目里，195 次 Agent 调用中 157 次是 review / verify 型，鉴定术基线却只有 59 分，旧招式库还在建议"雇一个 reviewer subagent"。这类误判没有了。

手动压缩是好习惯，不是扣分项。 到 ~39 万 token 先写一份交接记录再 /compact，是长上下文时代该有的节奏。v1.2 把每一次压缩都当成"上下文失控"扣分 —— 作者项目里 40 次压缩全部是手动的（整机抽样的 50 次也全部手动），节奏感还是为此丢了 12 分。现在手动压缩加分，只有自动压缩才扣分。

第一次量化「放手力」。 长回合占比、打断率、排队引导、后台 agent、离开回顾 —— 你敢不敢让一个回合自己跑上几个小时，以及你是打断它还是把下一条指令排进队列，现在都是可见信号。作者项目里约 10% 的消息是打断、17% 是排队引导，这些行为在 v1.2 的视野里根本不存在。

读懂最新的 Claude Code。 解析器跟上了 2.1.2xx 写进记录里的一切：回合时长、手动 / 自动压缩、每回合的模型与 effort、权限模式、排队消息、打断、离开回顾、截图、同伴 agent 消息，以及 /effort /model /compact 这些以前被当成内置命令直接丢掉的斜杠命令。大文件改成流式读取，几十 MB 的会话不再被跳过。

建议不再讲你已经在做的事。 招式库加上了"assistant 侧已经在做"的否定条件，同时新增 9 条 Fable 5.1 时代的招式：按任务分级 effort、带交接记录的手动压缩、异步派发、让长回合跑完、给原因而不是给步骤、把进度声明落到工具结果上、用截图当证据、给 CLAUDE.md 去处方化、里程碑级的 verifier subagent。

报告新增「运行环境与放手力」附录：主力模型、effort 分布、auto 模式占比、长回合占比、打断与排队引导次数、验证闭环统计。facts schema 升到 2.2、报告 JSON 升到 2.3，已归档的旧报告照常渲染。

v1.2 更新了什么

报告页面由 Claude (Fable 5) 从头重塑 —— 从指标仪表盘变成一份「体检报告」：

  • 全新报告 UI —— 暖色编辑排版、首屏 9 维雷达图、明暗双主题、更讲究的字体层次。
  • 重点内容前置 —— report schema 升级到 2.2，新增结构化的 highlights（最强项/最大瓶颈成为一等数据）和 isKeyAction 标记，重点评价和前 1-2 条重点建议直接领衔整页，不再淹没在等权重的卡片里。
  • 完全向后兼容 —— 已归档的 2.1 报告在新模板下照常渲染。

评分管线（确定性基线、playbook 触发、纵向追踪）保持不变。

报告里有什么

运行 /claude-radar，你会得到一个单文件 HTML 报告，按「教练体检报告」的思路排布 —— 最重要的内容永远在最前面：

报告示例

总评判定 —— S–D 等级、一句话点醒你的核心洞察、9 维雷达图并排呈现。项目画像类型永远标注在旁，让你知道自己是用什么尺子被量。做过体检的项目还会在下方直接显示分数变化和已落地的建议。

重点评价 —— 最强项和最大瓶颈做成两张高亮卡，各自锚定到对应维度，配一段维度交叉解读。这是用户最看重的部分。

重点建议 —— 杠杆最大的 1-2 条建议放大成编号大卡，可粘贴 prompt 前置；其余 3-5 条折叠成手风琴。每条都带真实证据、可复制的 prompt 改写、预期分数影响 —— setup 类建议还附带可直接安装的文件内容。高分用户拿到的是 "level-up" 进阶动作而非纠错。

九维得分 —— 按「沟通力 / 工程力 / 成效」分组的紧凑得分行，点开任意一行看完整评分依据和证据。

协作画像与附录 —— 一段专属于你的协作方式白描，外加默认折叠的附录：工具使用、编排统计、项目资产检测（CLAUDE.md、hooks、skills…），以及 v1.3 新增的**「运行环境与放手力」** —— 主力模型、effort 分布、auto 模式占比、长回合占比、打断与排队引导次数、验证闭环统计（多少编辑会话以验证收尾、跑了多少 reviewer agent 和测试/构建命令）。

明暗双主题、中英切换、打印友好。

安装

第一步 —— 添加插件市场：

/plugin marketplace add lemomo-ai/claude-radar

第二步 —— 安装插件：

/plugin install claude-radar@claude-radar-marketplace

本地安装：

git clone https://github.com/lemomo-ai/claude-radar.git ~/claude-radar
claude --plugin-dir ~/claude-radar

使用

/claude-radar
  1. Claude Radar 检测你的当前工作目录，问"是不是分析这个项目"
  2. 确认即用，或者从「最近 10 个项目」列表中选
  3. 等待解析 + 诊断完成（时长视项目大小而定）
  4. Dashboard 自动在浏览器打开

环境要求

  • Claude Code —— 支持插件版本
  • Node.js 18+ —— Claude Code 自带
  • 不用 npm install、不用编译、不用服务

隐私

你的会话数据始终留在本地：

  • 所有计算本地完成 —— 不发任何网络请求
  • 无 API key、无遥测、无云端
  • ~/.claude/projects/ 只读访问
  • 报告写入 ~/.claude-radar/reports/
  • CLAUDE.md / memory / agents 检测只读文件系统元数据，不读取文件内容（CLAUDE.md 只读取大小）
  • v1.3 额外读取运行环境元数据 —— 模型名、effort 等级、权限模式、回合时长、压缩元数据、斜杠命令名（不含参数）；Bash 命令字符串只做正则分类，用来识别测试 / 构建类运行。全部只在本地计算，一律不上传。

评分原理

两层模型：

  1. 评分层 —— 基线全部由脚本计算（compute-baselines.mjs 执行 rubric.json 里的结构化公式），零运行方差；Claude 只做 ±15 微调,且必须引用证据,否则保持 0。
  2. 诊断层 —— 独立的定性分析。150 字协作画像 + 核心诊断 + 交叉解读，全部锚定在解析器专门抽取的"维度证据瞬间"上。

公允性机制：

  • 项目画像驱动分类权重和 N/A 维度
  • 密度驱动的 confidence —— 5 条消息但信号密度高的项目不会被无理由打折
  • 效率作为一等公民信号 —— "3 条消息 5 个文件编辑" 被识别为高效，不再被当作"消息少"扣分
  • 验证是闭环，不是一句请求（v1.3）—— 测试 / 构建运行、reviewer subagent、UI 检查合上的闭环都计入鉴定术，不要求你开口
  • 手动压缩加分，自动压缩才扣分（v1.3）—— 主动管理上下文是节奏，不是失控；效率维度也重新定标，重度用户不再顶在天花板上

👉 完整方法论

评分规则全公开

所有评分规则都在 data/rubric.json：

  • 9 个维度的定义、基线公式、适用性规则
  • 3 大类聚合 + 按 profile 的权重表
  • 等级阈值（S/A/B/C/D）
  • 诊断层和建议层的产出规范
  • 密度驱动的 confidence 缩放

想让评分更贴合团队习惯？改这个文件就行，评分引擎每次运行都重新读。建议招式同理，都在 data/playbook.json：每条招式 = 触发条件 + 双语文案 + 可选的可安装资产模板。改完记得跑 node test/run.mjs。

项目结构

claude-radar/
├── .claude-plugin/plugin.json        # 插件清单
├── skills/analyze/
│   ├── SKILL.md                      # 流程：检测 → 解析 → 基线 → 微调/诊断 → 渲染
│   └── scripts/
│       ├── list-projects.mjs         # 扫项目 + cwd 匹配
│       ├── parse-project.mjs         # 信号提取（注入过滤、编排信号、斜杠命令、资产、维度证据、
│       │                             #   验证闭环、放手力、运行环境元数据）
│       ├── compute-baselines.mjs     # 确定性评分 + 招式触发匹配 + 上次报告对比
│       └── render-report.mjs         # JSON → HTML + 历史归档
├── viewer/template.html              # Dashboard 报告模板
├── data/
│   ├── rubric.json                   # 9 维结构化公式 + 画像权重 + 诊断规范
│   └── playbook.json                 # 30+ 条按条件触发的建议招式（含资产模板）
├── test/run.mjs                      # 回归测试（fixtures + 基线算术 + 触发器）
└── docs/
    ├── METHODOLOGY.md                # 方法论（英文）
    ├── METHODOLOGY_zh.md             # 方法论（中文）
    └── ITERATION_PLAN_v1.3.md        # v1.3 规格文档（Fable 5.1 时代适配）

约 300 KB，零运行时依赖。facts schema 2.2、报告 JSON 2.3 —— 已归档的 2.1 / 2.2 报告照常渲染。跑 node test/run.mjs 可验证确定性层。

协议

Claude Radar 采用 CC BY-NC 4.0 协议授权：

  • ✅ 免费 用于个人、教育、研究等任何非商业场景
  • ✅ 允许 fork、修改、分享 —— 请注明原作者和原仓库出处，并标注是否做了修改
  • ❌ 商业用途（打包进付费产品、营利组织超出员工个人评估范围、付费 SaaS 托管、基于评分卖报告/分析等）需要单独的商业授权

商业授权咨询： [email protected]

完整协议条款（含英文版）请见 LICENSE。

为关心 AI 协作质量的人而做。

Yorumlar (0)

Sonuc bulunamadi