Resumen Principal

Sniffly es un dashboard de analíticas diseñado para procesar y visualizar los logs de Claude Code, ofreciendo a los usuarios una herramienta poderosa para mejorar su interacción y eficiencia con el modelo de IA. Este sistema permite a los desarrolladores obtener una comprensión profunda de sus patrones de uso, identificar y analizar errores recurrentes para prevenirlos, y revisar el historial completo de sus interacciones con Claude Code. Su principal fortaleza reside en que opera completamente en el entorno local del usuario, garantizando la privacidad total de los datos al no enviar información a servidores externos ni emplear telemetría. Sniffly se presenta como una solución integral para la optimización del flujo de trabajo de codificación asistida por IA, proporcionando las herramientas necesarias para la depuración y mejora continua de prompts e instrucciones, accesibles a través de una interfaz de navegador web local una vez inicializado.

Elementos Clave

• Funcionalidades de Análisis Detallado: Sniffly ofrece capacidades avanzadas para desglosar la interacción con Claude Code. Esto incluye la visualización de patrones de uso para entender cómo se está utilizando la herramienta, un análisis de errores que ayuda a identificar dónde Claude Code comete equivocaciones, permitiendo a los usuarios evitar futuros problemas, y una historia de mensajes completa que permite revisar todas las instrucciones y respuestas.
• Facilidad de Instalación y Acceso Local: El dashboard puede ser instalado y ejecutado de múltiples maneras, incluyendo el uso de UV (recomendado para una ejecución única o instalación), pip para una instalación estándar de Python, o directamente desde el código fuente de GitHub. Una vez inicializado con sniffly init, se accede al dashboard a través de un navegador web en http://localhost:8081, o un puerto/host configurado por el usuario, enfatizando su operación local.
• Configuración Personalizable y Solución de Problemas: Sniffly permite a los usuarios personalizar diversos parámetros de su operación. Mediante comandos como sniffly config set [clave] [valor], se pueden ajustar opciones como el puerto del servidor (port), el host, si el navegador se abre automáticamente (auto_browser), y límites de caché (cache_max_projects, cache_max_mb_per_project). También incluye herramientas de diagnóstico para solucionar problemas comunes, como puertos en uso o fallos de apertura del navegador.
• Privacidad Intrínseca y Opciones de Compartición Seguras: Un pilar fundamental de Sniffly es su compromiso con la privacidad. Todas las operaciones de procesamiento de datos se realizan en la máquina local del usuario, sin telemetría ni envío de conversaciones. Adicionalmente, ofrece una función de compartición del dashboard con opciones de privacidad. Los usuarios pueden generar enlaces para compartir estadísticas e instrucciones de forma Privada (solo con el enlace) o Pública (listado en una galería pública), con la opción de incluir el texto de los comandos reales o no.

Análisis e Implicaciones

Sniffly empodera a los desarrolladores al proporcionar una visibilidad sin precedentes sobre sus interacciones con Claude Code, lo que conduce a una ingeniería de prompts más efectiva y una reducción significativa de errores. Su enfoque en la operación local y la privacidad garantizada lo convierte en una solución confiable para el análisis de código sensible y la optimización del rendimiento de la IA en entornos profesionales.

Contexto Adicional

El proyecto, licenciado bajo MIT License, se beneficia de la transparencia del código abierto, con su documentación completa y gestión de incidencias disponibles en GitHub, fomentando la contribución y el soporte de la comunidad.