Claude Codeのオブザーバビリティ：AIコーディングアシスタントの影響測定

Claude CodeのようなAIコーディングアシスタントは開発ワークフローを変革していますが、その影響を測定することは依然として課題です。この記事では、OpenTelemetryとSigNozを使用して、Claude Codeの使用に関する実用的な洞察を得るためのオブザーバビリティパイプラインを構築する方法を詳しく説明します。トークンの消費、セッション、リクエスト、パフォーマンストレンドなどのメトリクスを追跡することで、チームはClaudeがワークフローをどのように形成するか、問題を事前に特定し、AI支援コーディングのスケーリングに関するデータに基づいた意思決定を行うことができます。著者らは、Claude Codeの監視フックを接続し、SigNozのダッシュボードでデータを視覚化し、最終的にClaude Codeをブラックボックスから開発者の生産性に対する測定可能な貢献者へと変革する方法を示しています。