Claude Code හි /usage අන්තර්ගතය ඔබට වියදම සහ ඉතිරි කොටස පමණක් පෙන්වයි. එම තොරතුරුවලින් ඔබ කුමන Skill හෝ Agent වැඩියෙන් භාවිතා කරන්නේද කියා දැනගත නොහැක. මේ අවස්ථාවේ transcript.jsonl ගොනුවට සෘජුවම පිවිසීමෙන්, සෑම tool_use අවස්ථාවක්ම ගණනය කර, සැත්කමකට අනුව විස්තරාත්මක වාර්තාවක් සකස් කළ හැකිය.
ලේඛක Lily විසින් Bash සහ Python එකතුවෙන් ලියන usage-breakdown.sh ස්ක්රිප්ට් එක, ඔබගේ ~/.claude/projects/ ෆෝල්ඩරයේ ගොඩනැගුණු transcript.jsonl ගොනු සියල්ල කියවා, නාමය, Skill නාමය, Agent වර්ගය, MCP සර්වර් නාමය යනාදිය අනුව ගණන ගනී. එම ගණන අනුව “මෙම සතියේ AutoTrigger Skill 20 වරක් භාවිතා වුණා” හෝ “Agent කෝල් 50%ක් ග්රහණය කරලා” වැනි තොරතුරු ලැබේ.
මෙම විශ්ලේෂණය ඔබට වියදම් අඩු කිරීම, පරිසර සෞඛ්ය පරීක්ෂණය, හෝ වැඩිම භාවිතා වන Tool එක හඳුනා ගැනීමට උපකාරී. /usage මාර්ගයෙන් නොලැබෙන විස්තරයක් මෙහිදී සපයයි, ඒ නිසා AI මූලධර්මයෙහි සම්පූර්ණ පාලනයක් ඔබට ලැබේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- සිසුන් – AI පදනම් ව්යාපෘති අධ්යයනයේදී, කුමන Skill එක වැඩියෙන් භාවිතා කරන්නේද යන්න තේරුම් ගත හැකි බැවින්, පාඨමාලා සැලසුම් වඩා සවිස්තරාත්මක කරගත හැක.
- ඩෙවලපර්ලා – පද්ධතියේ වියදම් නිරීක්ෂණය කර, අතිරේක Tool භාවිතය හඳුනාගෙන, කේතය හෝ ප්ලග්-ඉන් අලූත් කරගැනීමට හැකියාව ලැබේ.
- ව්යාපාර – AI සේවා ගනුදෙනුකරුන්ට මූල්ය වශයෙන් කුමන කොටස වැඩියෙන් වැය වෙමින් තිබේද කියා දැනගැනීමෙන්, බජට් සැලසුම් සහ ROI අගය කිරීම ඉතා පහසු වේ.
අවසානයේ, Lily විසින් සකස් කළ මෙම ස්ක්රිප්ට් එක, Claude Code භාවිතයේ “ඇත්තේ කුමක්ද?” යන ප්රශ්නයට සරලව පිළිතුරු ලබා දේ. ඔබේ AI වියදම් පාලනයට මේ උපකරණය අත්හදා බලන්න.
