analytics

プロジェクト横断分析

~/.claude/analytics/ からローカルの分析データを照会します。データはすべてローカルにのみ保存され、プライバシーに配慮しています（プロジェクト ID はハッシュ化され、個人を特定できる情報は含まれません）。

使用状況に関する質問には、推測ではなくローカルファイルの情報で回答してください。エージェントの使用状況（どのエージェントをどれくらいの頻度で使用したか。どのモデルかは含まれません。注意事項を参照）は ~/.claude/analytics/agent-usage.jsonl に、フックのパフォーマンスと失敗は ~/.claude/analytics/hook-timing.jsonl に、トークンとコストの合計は ~/.claude/stats-cache.json に保存されています。これらは以下の jq ワンライナーで照会し、ダッシュボードの場所を示すのではなく、実際の件数を提示してください。

サブコマンド

ユーザーの引数を解析して、表示するレポートを判断してください。引数が指定されていない場合は、AskUserQuestion を使って選択してもらいます。

サブコマンド	説明	データソース	リファレンス
agents	頻度と成功率が高いエージェント（実行時間／モデルは取得できません — #3034）	agent-usage.jsonl	references/jq-queries.md
models	stats-cache.json のトークン合計に基づくモデルへの委任。起動ごとの帰属情報は取得できません（#3034）	stats-cache.json	references/jq-queries.md
skills	呼び出し回数が多いスキル	skill-usage.jsonl	references/jq-queries.md
hooks	処理が最も遅いフックと失敗率	hook-timing.jsonl	references/jq-queries.md
teams	チームの起動回数、アイドル時間、タスク完了数	team-activity.jsonl	references/jq-queries.md
session	ツール、トークン、タイミングを含むセッションのタイムラインを再生	CC セッション JSONL	references/session-replay.md
cost	キャッシュによる節約を含むトークンコストの推定	stats-cache.json	references/cost-estimation.md
trends	日ごとのアクティビティ、モデルへの委任、ピーク時間	stats-cache.json	references/trends-analysis.md
summary	すべてのカテゴリを統合したビュー	すべてのファイル	references/jq-queries.md
otel	CC 2.1.117 + 2.1.122 + 2.1.126 の OTEL 拡張情報：使用頻度が高いスラッシュコマンド（ユーザーとモデル別）、エフォート別コスト、エフォートと成功率の相関、トリガーの種類別スキル有効化、最も多く言及された @ の対象	~/.claude/otel/*.jsonl、またはスキーマ検出後に指定するユーザー名付きの Loki + Prometheus エンドポイント	references/otel-fields.md、references/otel-gateway-source.md

クイックスタートの例

# Top agents by spawn frequency. Excludes phantom rows (see caveat below).
jq -s 'map(select(.agent != "unknown")) | group_by(.agent) | map({agent: .[0].agent, count: length}) | sort_by(-.count)' ~/.claude/analytics/agent-usage.jsonl

# Cost per model: input + output token counts (multiply by per-model pricing;
# count cache-read tokens separately — prompt-cache hits are ~90% cheaper, so
# cache savings materially lower the real total)
jq '.modelUsage | to_entries | map({model: .key, input: .value.inputTokens, output: .value.outputTokens, cacheRead: .value.cacheReadInputTokens})' ~/.claude/stats-cache.json

# Slowest hooks by average duration, and failure rate as a percentage
jq -s 'group_by(.hook) | map({hook: .[0].hook, avg_ms: (map(.duration_ms) | add / length), fail_pct: (100 * (map(select(.ok != true)) | length) / length)}) | sort_by(-.avg_ms)' ~/.claude/analytics/hook-timing.jsonl

サブコマンドのクイックガイド

agents、models、skills、hooks、teams、summary — 該当するサブコマンドの jq クエリを Read("references/jq-queries.md") から実行します。結果は Markdown の表で提示します。

session — Read("references/session-replay.md") の 4 ステップの手順に従います：セッションファイルの特定、参照先の解決（最新／部分 ID／完全 ID）、JSONL の解析、タイムラインの提示。

cost — CC の stats-cache.json に Read("references/cost-estimation.md") のモデル別料金を適用します。モデル別の内訳、合計、キャッシュによる節約額を表示します。CC ≥ 2.1.174 では、CC ネイティブの /usage によるコンポーネント別の内訳と照合します（下記の「CC ネイティブの /usage による内訳」を参照）。

trends — Read("references/trends-analysis.md") の 4 ステップの手順に従います：日別アクティビティ、モデルへの委任、ピーク時間、全期間の統計。

summary — すべてのサブコマンドを実行し、統合ビューを提示します：セッション総数、上位 5 エージェント、上位 5 スキル、チームのアクティビティ、ユニークなプロジェクト。~/.claude/otel/*.jsonl が存在し、内容が空でない場合は、otel-fields.md の 3 つの OTEL パネルを追加します。それ以外の場合は省略します（空のパネルは表示しません）。

otel — OTEL パネルを表示します：CC 2.1.117 の 3 パネル（スラッシュコマンドのユーザー対モデルの上位項目、労力別コスト、労力と成功率の相関）、CC 2.1.119 の 3 パネル（過大な入力、処理前後のレイテンシ、otel-fields.md を参照）、CC 2.1.122 の 1 パネル（最も多く言及された @ の対象）、CC 2.1.126 の 1 パネル（トリガータイプ別のスキル有効化）。クエリ、フォールバック処理のルール、パネルの意味については Read("references/otel-fields.md") を参照してください。各パネルは、該当するファイルがないか空の場合、「no OTEL data available (upgrade to CC ≥ X)」に適切にフォールバックします。データがあるパネルのみ表示してください。

データ品質に関する注意事項 — 数値を報告する前にお読みください

agent-usage.jsonl には、実測で確認された 2 つの不具合があり、このファイルから正確に回答できる内容に影響します。2026-07-20 に実データ 11,249 行を検証しました。

1. 8 フィールド中 4 フィールドは、全行で機能していません（#3034）。 すべての行で model はリテラル文字列 "unknown"、agent_name は null、output_len は 0 で、duration_ms は完全に欠落しています。シグナルを持つのは ts、pid、agent、success のみです。このファイルからモデルへの委任、エージェントの所要時間、出力サイズを報告しないでください。.model でグループ化すると、内訳ではなく単一の unknown バケットが返されます。問い合わせがあった場合は、単一バケットの結果を回答として提示せず、データが利用できないことを伝え、#3034 を示してください。

2. 行の約 38% は起動イベントではなく、実体のないイベントです（#3035）。 agent == "unknown" の行には SubagentStart がなく、読み取り可能なトランスクリプトもありません。また、該当するエージェント ID は Claude Code 独自のセッションデータにも存在しません。これらの行は分母を水増しするため、ファイル全体を使って算出した有効化率は誤りです。割合、パーセンテージ、順位を計算する前に、select(.agent != "unknown") で必ずフィルターしてください。 生データを使って専門型と汎用型を比較すると、専門型の割合が約 3 分の 1 過少になります。

いずれもクエリの不具合ではなく、データ書き込み側の不具合です。より適切な jq 式を使っても、欠落したシグナルは復元できません。

データファイル

データソースの詳細については、Read("references/data-locations.md") を読み込んでください。

ファイル	内容
agent-usage.jsonl	エージェントの起動 — 使用可能なフィールドは ts、pid、agent、success のみです。model／agent_name／output_len／duration_ms は機能しておらず（#3034）、行の約 38% は実体のないイベントです（#3035）
skill-usage.jsonl	スキルの呼び出し
hook-timing.jsonl	フックの実行時間と失敗率
session-summary.jsonl	セッション終了時のサマリー
task-usage.jsonl	タスクの完了
team-activity.jsonl	チームの起動とアイドルイベント

ルール

各カテゴリには個別のルールファイルがあり、必要に応じて rules/ から読み込まれます。

カテゴリ	ルール	影響度	主なパターン
データ整合性	rules/data-privacy.md	CRITICAL	プロジェクト ID をハッシュ化し、個人情報を記録せず、ローカルのみで処理する
コストとトークン	rules/cost-calculation.md	HIGH	トークン種別ごとに料金を分け、キャッシュによる節約を考慮する
パフォーマンス	rules/large-file-streaming.md	HIGH	50MB 超ではストリーミング jq を使用し、ローテーションを考慮したクエリを実行する
可視化	rules/visualization-recharts.md	HIGH	Recharts のチャート、ResponsiveContainer、ツールチップ
可視化	rules/visualization-dashboards.md	HIGH	ダッシュボードのグリッド、統計カード、ウィジェットレジストリ

合計：4 カテゴリにわたる 5 つのルール

参考資料

参考資料	内容
references/jq-queries.md	すべての JSONL サブコマンドですぐに実行できる jq クエリ
references/session-replay.md	セッション JSONL の解析、タイムラインの抽出、表示
references/cost-estimation.md	料金表、コスト計算式、日別コストクエリ
references/trends-analysis.md	日別アクティビティ、モデルへの委任、ピーク時間帯のクエリ
references/data-locations.md	すべてのデータソース、ファイル形式、CC セッションの構造
references/otel-fields.md	CC 2.1.117 の OTEL フィールド（command_name、command_source、effort）、クエリ、ダッシュボードパネル

重要な注意事項

• すべてのファイルは JSONL（改行区切りの JSON）形式です
• 大きなファイル（50MB 超）では、-s を付けずにストリーミング jq を使用してください — Read("rules/large-file-streaming.md") を読み込みます
• ローテーションされたファイル：<name>.<YYYY-MM>.jsonl — 過去のクエリにも含めてください
• team フィールドは、チーム／スウォームセッション中にのみ存在します
• pid は 12 文字の SHA256 ハッシュで、元に戻せません。グループ化のみに使用します

CC ネイティブの /usage アトリビューション（2.1.174+）

CC 2.1.174 では、/usage にコンポーネントごとのアトリビューションが追加されました。キャッシュミス、長いコンテキストの使用量、サブエージェントのコスト、過去 24 時間／7 日間のスキル／エージェント／プラグイン／MCP ごとのコスト内訳を確認できます。現在、VSCode の「アカウントと使用状況」ダイアログに表示されます。ターミナルでは /usage を実行してください。

ユーザーから「実際に最もコストがかかっているスキル／エージェントはどれか」と質問された場合や、ork のローカル推定値に疑問が示された場合は、信頼できる情報源として /usage を案内してください。対象期間については、CC 独自のアトリビューションが ork のヒューリスティックな cost 推定値より優先されます。CC の 7 日間の対象期間より古い履歴やプロジェクト横断の分析には ork の cost／otel ビューを使用し、直近 24 時間／7 日間の正確なデータには /usage を使用してください。

出力形式

結果は、見やすい Markdown の表で提示してください。件数、割合、平均値を含めてください。ファイルが存在しない場合、そのカテゴリのデータはまだ収集されていないことを記載してください。

関連スキル

• ork:explore - コードベースの探索と分析
• ork:remember - プロジェクトの知識を保存
• ork:doctor - ヘルスチェック診断
• ork:prompt-focus - ユーザーのプロンプトに基づく、ユーザー自身の注意の向け先（ツールのテレメトリではなく、ユーザー自身のプロンプト）