Claude Code පරිසරය භාවිතා කරන සංවර්ධකයින්ට දැන් සියලුම Agent ඇමතුම් ස්වයංක්රීයව ලොග් කරගන්න පුළුවන් නව ක්රමයක් හඳුන්වා දී ඇත. මෙය "Stop Hook" නමින් හැඳින්වෙන, සැසිය අවසන් වූ විට ක්රියාත්මක වන උපකරණයක් භාවිතා කරමින් transcript_path එක කියවා JSONL ගොනුවකට ලියා තබයි.
Stop Hook එක සැසිය අවසන් වීමත් සමඟ payload එක stdin හරහා ලබා ගනී. stop_hooks_combined.sh එම payload එක තාවකාලික ගොනුවකට සුරකිමින්, එක් එක් Hook කට < "$PAYLOAD" ලෙස යොමු කරයි. ඒ අතර stop_agent_tracker.sh යනු Bash wrapper එකක් සහ Python කේතයක් එකතුවක් වන අතර, Python කොටස transcript ගොනුව පූර්ණයෙන් විශ්ලේෂණය කර Agent ඇමතුම්, කාලය, දෝෂ තත්වය වැනි තොරතුරු සොයා ~/.claude/logs/agent-invocations.jsonl ගොනුවට එකතු කරයි.
මෙම ක්රියාවලියේ ප්රධාන ලාභය නම්, ඔබේ පරිසරයේ ~/.claude/agents/ ෆෝල්ඩරයට එකතු කර ඇති Agent ගණන වැඩි වීමත් සමඟ ඒවා කවදා භාවිතා කර ඇතැයි හෝ භාවිතා නොකළාදැයි පාලනය කර ගැනීමයි. අතුරුදන් වූ Agent ගණන (උදාහරණයක් ලෙස 47 ක්) දැක ගැනීමට පෙර මෙය නොහැකි විය. අධික Agent ගණන Context Injection එක වැඩි කර, API ගාස්තු සහ ප්රතිචාර වේගයට අහිතකර බලපෑම් සිදු කරයි.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
- සිසුන් – AI Agent භාවිතයේ නියමිත පරිසරයක් විශ්ලේෂණය කර, කුමන Agent කවදා, කොපමණ වෙලාවක් ගතවූයේද කියා දැන ගැනීමෙන් ඉගෙනුම් වගුවක් සකස් කරගත හැක.
- ඩෙවලපර්වරු – අතිරේක Agent ඉවත් කිරීමෙන් Prompt Context එක කුඩා කර, Claude Code හෝ වෙනත් LLM සේවාවන්ගේ ප්රතිචාර වේගය වැඩි කර ගාස්තු ඉතිරි කර ගත හැක.
- ව්යාපාර – Agent භාවිතය මැන ගැනීමෙන් පරිපාලන වියදම් පාලනය, වැඩි දත්ත ආරක්ෂාව සහ සේවා විශ්වාසනීයතාවය වැඩි කර ගැනීමට උපකාරී වේ.
මෙම පද්ධතියේ ලොග් ගොනුව දැනට 553 Agent ඇමතුම් සටහන් කර ඇත; පසුගිය සතියේ General‑purpose Agent 58 වරක්, Explore Agent 24 වරක් භාවිතා කර ඇත. එමගින් සංවර්ධකයින්ට තම ක්රියාකාරිත්වය පරීක්ෂා කර, අවශ්ය නොවන Agent ඉවත් කිරීමේ තීරණය ඉක්මනින් ගත හැක.
ඉදිරියේදී මෙම ලොග් විශ්ලේෂණය තවත් දත්ත රූපරාමු (Dashboard) සමඟ එකතු කර, රියල්‑ටයිම් මැනුම් ලබා දීමට සැලසුම් කර ඇත. එවිට ශ්රී ලංකාවේ AI පරිසරය තවත් කාර්යක්ෂම හා පාරිභෝගික‑මිතුරුවත් වනු ඇත.
