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エンジニアとチームがAIを実際にどう使っているかを可視化

Artificial Intelligence GitHub Open Source Data & Analytics

概要

  • AIコーディングエージェントの利用状況を、単なる利用者数やトークン数ではなく、セッションの進め方や成果物への向き合い方まで含めて把握できます。
  • Claude Code、Cursor、Codexにフック経由で組み込まれ、コードや会話の内容ではなく、AI活用のパターンをプライバシーに配慮しながら記録します。

主な特徴

  • モデル、成果物、MCP、評価、コンテキスト管理、オーケストレーションの6領域から、エンジニアがどの機能や手法を使っているかを分析します。
  • AIの出力をそのまま受け入れたのか、検証・反論・改善したのかを捉え、作業に適したモデル選択や、より小さなモデルによるコスト削減の可能性も示します。
  • チーム向けのレポートに加え、エンジニア自身が自分のAI活用を振り返れるプライベートな視点も提供します。

こんな人におすすめ

  • チームのAI導入状況をDAUやトークン数だけでなく、実際の開発プロセスや判断の質まで理解したいエンジニアリングリーダーに適しています。
  • AIの使い方を改善したいエンジニアが、コンテキスト管理や評価、出力の検証といった自分のスキルを客観的に振り返るのに役立ちます。
  • AI活用におけるFOMOやチーム内のスキル差を整理し、どの領域に学習や開発環境の整備が必要か見極めたい組織に向いています。
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