fleet-auditor

Fleet Auditor：クロスプラットフォームのエージェントトークン浪費監査ツール

Token Optimizer 独自のスキル（token-optimizer、token-coach、token-dashboard、fleet-auditor）は測定レイヤーです。そのため、削除、アーカイブ、トリミング、無効化、統合の提案からは必ず除外してください。数百トークンを節約するためにこれらを削除しても、監査の意味がなくなります。

インストール済みのエージェントシステムを検出し、トークン使用量データを収集して、浪費のパターンを特定し、削減額の見積もりとともに対策を提案します。

複数のエージェントシステムを使用している場合、エージェントに 1 日あたり $2～5 を費やしている場合、アイドル状態のハートビートがトークンを消費していると疑われる場合、またはシステム横断でコストを監査したい場合に使用してください。

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フェーズ 0：初期化

1. ランタイムと fleet.py のパスを解決します（スキルとプラグインのどちらのインストールにも対応）：

RUNTIME="${TOKEN_OPTIMIZER_RUNTIME:-}"
if [ -z "$RUNTIME" ]; then
  if [ -n "$CLAUDE_PLUGIN_ROOT" ] || [ -n "$CLAUDE_PLUGIN_DATA" ]; then RUNTIME="claude"
  elif [ -n "$OPENCODE" ] || [ -n "$OPENCODE_BIN" ] || [ -n "$OPENCODE_CONFIG_DIR" ] || [ -n "$OPENCODE_CONFIG" ]; then RUNTIME="opencode"
  elif [ -n "$CODEX_HOME" ]; then RUNTIME="codex"
  # Another harness's config-dir env: same tier as Python's detect_runtime().
  elif [ -n "$HERMES_HOME" ]; then RUNTIME="hermes"
  elif [ -n "$COPILOT_HOME" ] || [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_COPILOT_HOME" ]; then RUNTIME="copilot"
  elif [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_CURSOR_HOME" ]; then RUNTIME="cursor"
  elif [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_ANTIGRAVITY_HOME" ]; then RUNTIME="antigravity"
  elif [ -n "$GROK_HOME" ] || [ -n "$TOKEN_OPTIMIZER_GROK_HOME" ]; then RUNTIME="grok"
  elif [ -n "$CLAUDECODE" ] || [ -n "$CLAUDE_CODE_ENTRYPOINT" ] || [ -n "$CLAUDE_CODE_SESSION_ID" ]; then RUNTIME="claude"
  elif [ -d "$HOME/.config/opencode" ] && [ ! -d "$HOME/.codex" ]; then RUNTIME="opencode"
  elif [ -d "$HOME/.codex" ]; then RUNTIME="codex"
  else RUNTIME="claude"
  fi
fi

# Resolve fleet.py to the NEWEST installed copy across channels so a stale
# plugin-cache copy never shadows a fresh install. find -L follows the
# install.sh symlink under ~/.claude/skills; cd -P resolves it before reading each
# copy's plugin.json for its version. find (not bare globs) never errors under zsh.
FLEET_PY=""; _best_ver=""
while IFS= read -r _cand; do
  [ -f "$_cand" ] || continue
  _root="$(cd -P -- "$(dirname -- "$_cand")/../../.." 2>/dev/null && pwd)"
  _ver="$(sed -n 's/.*"version"[[:space:]]*:[[:space:]]*"\([^"]*\)".*/\1/p' "$_root/.claude-plugin/plugin.json" 2>/dev/null | head -1)"
  [ -n "$_ver" ] || _ver="0.0.0"
  if [ -z "$_best_ver" ] || [ "$(printf '%s\n%s\n' "$_ver" "$_best_ver" | sort -t. -k1,1n -k2,2n -k3,3n -k4,4n | tail -n1)" = "$_ver" ]; then
    _best_ver="$_ver"; FLEET_PY="$_cand"
  fi
done <<EOF
$(find -L "$HOME/.claude/skills" "$HOME/.claude/plugins/cache" "$HOME/.claude/token-optimizer" "$HOME/.codex/skills" "$HOME/.codex/plugins/cache" "$HOME/.config/opencode/plugins/cache" "$HOME/.config/opencode/plugins" -type f -name fleet.py -path '*fleet-auditor*/scripts/fleet.py' 2>/dev/null)
EOF
if [ -z "$FLEET_PY" ]; then echo "[Error] fleet.py not found. Is Fleet Auditor installed?"; exit 1; fi
echo "Using: $FLEET_PY"
export TOKEN_OPTIMIZER_RUNTIME="$RUNTIME"

以降のすべての fleet.py の呼び出しには $FLEET_PY を使用してください。

2. システムを検出します：

python3 "$FLEET_PY" detect --json

JSON 出力を解析し、検出された内容を報告してください。

何も検出されなかった場合は、次のように説明してください：「エージェントシステムが見つかりませんでした。Fleet Auditor は Claude Code、Codex、OpenClaw、NanoClaw、Hermes、OpenCode、IronClaw に対応しています。」

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フェーズ 1：スキャン

検出されたシステムからトークン使用量データを収集します：

python3 "$FLEET_PY" scan --days 30

システムごとに収集した実行数を報告してください。初回のスキャンでは、すべてのセッションファイルの解析に少し時間がかかることがあります。

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フェーズ 2：監査

浪費パターンを検出します：

python3 "$FLEET_PY" audit --json

JSON 出力を解析します。重大度と月間削減額の順に調査結果を提示してください。

浪費が見つからなかった場合：「お使いの環境は良好です。重大な浪費パターンは検出されませんでした。」

金額の算出にはモデルの価格が必要です。Codex など Claude 以外のシステム、および OpenClaw のセキュリティチェックについては、提示する前に references/report-template.md を読んでください。

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フェーズ 3：調査結果の提示

references/report-template.md のレイアウトに従ってください。検出されたシステム、重大度を添えた浪費パターン、それぞれの月間削減額と対策、合計額、次のステップの選択肢の順に提示します。

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フェーズ 4：ダッシュボード（任意）

ユーザーが視覚的な分析を希望する場合：

python3 "$FLEET_PY" dashboard

Claude Code では ~/.claude/_backups/token-optimizer/fleet-dashboard.html が生成されます。TOKEN_OPTIMIZER_RUNTIME=codex の場合は、~/.codex/_backups/token-optimizer/fleet-dashboard.html が生成されます。

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フェーズ 5：詳細分析（任意）

Claude Code の場合は、完全な監査（CLAUDE.md、スキル、MCP、フックなど）を実施する /token-optimizer を案内してください。

Codex の場合は、完全な監査（AGENTS.md、Codex のメモリ、プラグインのスキル、MCP、バランスの取れたフック、コンパクトなプロンプト、ステータス行）を実施する token-optimizer を案内してください。

その他のシステムでは、監査結果に含まれる修正用スニペットを提示し、実装を案内してください。

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参照ファイル

読むもの	使用する場面
references/report-template.md	調査結果の提示、Codex の金額に関する注意点、OpenClaw のチェック
references/waste-patterns.md	検出しきい値、重大度、信頼度
references/fleet-systems.md	システムごとのデータ保存場所とトークンフィールド

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エラー処理

• システムが検出されない場合：適切に報告し、対応システムを列挙します
• スキャン結果が空の場合：システムは検出されたものの、対象期間にセッションデータがありません。より大きい --days を指定するよう提案します
• 権限エラーの場合：読み取れなかったファイル名を挙げ、残りの処理を続けます
• データが破損している場合：問題のあるファイルをスキップし、スキップした数を報告します
• fleet.py が見つからない場合：スキルとプラグインの両方のインストールパスを確認します

基本ルール

• すべての内容を金額とトークン数で定量化します
• メッセージの内容は読み取ったり開示したりしません（プライバシーを最優先）
• 調査結果には信頼度を併記し、0.4 未満のものは表示しません
• すべての提案に修正用スニペットを示します
• 削減額は一時的なものではなく、毎月継続するものとして示します

Claude Opus 5.5、Sonnet 5.5、および Codex の GPT-5.6 向けに作成し、動作確認済みです。