Claude Codeのセッション利用状況を、探索可能なHTML形式のレポート(トークン数、キャッシュ、サブエージェント、スキル、高コストなプロンプト)として生成します。~/.claude/projects に保存されたトランスクリプト(会話記録)から自動的に集計します。
Generate an explorable HTML report of Claude Code session usage (tokens, cache, subagents, skills, expensive prompts) from ~/.claude/projects transcripts.
Claude Codeの使用状況をまとめた自己完結型のHTMLレポートを生成し、カレントディレクトリに保存します。
データ取得。
同梱のアナライザーを実行します(デフォルトの集計期間: 直近7日間。ユーザーが別の期間を指定した場合はそちらを優先 — 例: 24h、30d、all)。
スクリプト analyze-sessions.mjs はこの SKILL.md と同じディレクトリに存在します — 絶対パスで指定してください:
node <skill-dir>/analyze-sessions.mjs --json --since 7d > /tmp/session-report.json
全期間を対象とする場合は --since を省略してください。
読み込み: /tmp/session-report.json を読み込みます。
overall、by_project、by_subagent_type、by_skill、cache_breaks、top_prompts の各セクションを確認してください。
テンプレートをコピー(この SKILL.md と同梱)し、カレントディレクトリの出力パスに配置します:
cp <skill-dir>/template.html ./session-report-$(date +%Y%m%d-%H%M).html
出力ファイルを編集(Write ではなく Edit を使用 — テンプレートの JS/CSS を保持するため):
<script id="report-data" type="application/json"> の内容を、手順1で取得したフルJSONに置き換えてください。ページのJSがこのデータを元に、ヒーロー合計値・各テーブル・バー・ドリルダウンを自動でレンダリングします。<!-- AGENT: anomalies --> ブロックに 3〜5件の一行所見 を記載してください。
数値は可能な限り 総トークン数に対する% で表現します(総数 = overall.input_tokens.total + overall.output_tokens)。
1所見につき1行、以下の正確なマークアップを使用:<div class="take bad"><div class="fig">41.2%</div><div class="txt"><b>cc-monitor</b> consumed 41% of the week across just 3 sessions</div></div>
クラスの使い分け: .take bad は無駄・異常(赤)、.take good は良好なシグナル(緑)、.take info は中立的な情報(青)。
.fig には短い数値1つ(%、件数、12× のような倍率など)を入れます。
.txt には、対象のプロジェクト/スキル/プロンプトを明示した平易な英語の文を1文記載し、主語を <b> で囲んでください。
注目すべき点: 不均衡なシェアを占めるプロジェクトやスキル、キャッシュヒット率85%未満、総数の2%超を占める単一プロンプト、1回の呼び出しで平均100万トークン超のサブエージェントタイプ、集中して発生するキャッシュブレーク。<!-- AGENT: optimizations --> ブロック(ページ末尾)に、特定の行に紐づいた <div class="callout"> 形式の改善提案を1〜4件記載してください
(例: "/weekly-status spawned 7 subagents for 8.1% of total — scope it to fewer parallel agents")。保存したファイルのパスをユーザーに報告してください。 ファイルを開いたり、レンダリングしたりしないでください。
top_prompts にはすでにサブエージェントのトークンが含まれており、タスク通知の継続は元のプロンプトに集約されています。top_prompts を100件、cache_breaks を100件に削減してください(通常はすでに上限が設定されています)。Produce a self-contained HTML report of Claude Code usage and save it to the current working directory.
Get data. Run the bundled analyzer (default window: last 7 days; honor a different range if the user passed one, e.g. 24h, 30d, or all). The script analyze-sessions.mjs lives in the same directory as this SKILL.md — use its absolute path:
node <skill-dir>/analyze-sessions.mjs --json --since 7d > /tmp/session-report.json
For all-time, omit --since.
Read /tmp/session-report.json. Skim overall, by_project, by_subagent_type, by_skill, cache_breaks, top_prompts.
Copy the template (also bundled alongside this SKILL.md) to the output path in the current working directory:
cp <skill-dir>/template.html ./session-report-$(date +%Y%m%d-%H%M).html
Edit the output file (use Edit, not Write — preserve the template's JS/CSS):
<script id="report-data" type="application/json"> with the full JSON from step 1. The page's JS renders the hero total, all tables, bars, and drill-downs from this blob automatically.<!-- AGENT: anomalies --> block with 3–5 one-line findings. Express figures as a % of total tokens wherever possible (total = overall.input_tokens.total + overall.output_tokens). One line per finding, exact markup:<div class="take bad"><div class="fig">41.2%</div><div class="txt"><b>cc-monitor</b> consumed 41% of the week across just 3 sessions</div></div>
Classes: .take bad for waste/anomalies (red), .take good for healthy signals (green), .take info for neutral facts (blue). The .fig is one short number (a %, a count, or a multiplier like 12×). The .txt is one plain-English sentence naming the project/skill/prompt; wrap the subject in <b>. Look for: a project or skill eating a disproportionate share, cache-hit <85%, a single prompt >2% of total, subagent types averaging >1M tokens/call, cache breaks clustering.<!-- AGENT: optimizations --> block (at the bottom of the page) with 1–4 <div class="callout"> suggestions tied to specific rows (e.g. "/weekly-status spawned 7 subagents for 8.1% of total — scope it to fewer parallel agents").Report the saved file path to the user. Do not open it or render it.
top_prompts already includes subagent tokens and rolls task-notification continuations into the originating prompt.top_prompts to 100 entries and cache_breaks to 100 before embedding (they should already be capped).原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。