Memradar – Open Source, das dir zeigt, welcher AI-Typ du bist (Claude Code · Codex unterstützt)

Hallo. Nachdem ich Claude Code und Codex ein paar Monate genutzt hatte, habe ich mich gefragt: „Welcher Entwicklertyp bin ich eigentlich, wenn ich mit AI code?“ Deshalb habe ich das hier gebaut.

Mit einer einzigen Zeile, npx memradar, werden die JSONL-Sitzungen in ~/.claude und ~/.codex auf deinem PC gescannt und ein Dashboard im Browser geöffnet. Die Sitzungsdaten verlassen den PC nicht.
Die Kernfunktion besteht darin, aus den Metriken der Session-Logs drei Achsen abzuleiten und daraus 8 Typen zu klassifizieren.

Lesetyp vs. Ausführungstyp — ob der Schwerpunkt auf Fragen und Erkundung liegt oder auf Code-Ausführung und Änderungen
Tiefentyp vs. Breittyp — ob man sich in ein einzelnes Projekt vertieft oder mehrere gleichzeitig bearbeitet
Marathon-Typ vs. Sprint-Typ — ob es eher wenige lange Sessions oder viele kurze Sessions sind
Wie MBTI ist das eher zum Spaß gedacht, basiert aber auf echten Session-Logs und traf überraschend oft zu. Der Code Report im Spotify-Wrapped-Stil mit 8 Karten lässt sich auch als Bild speichern. Außerdem sind eine Aktivitäts-Heatmap, Zeitfenster-Charts, eine Word-Cloud, ein Session-Browser sowie Token- und Kostenstatistiken enthalten.
Wenn bestehende Tools (ccusage, claude-code-usage-monitor usw.) vor allem auf Token- und Kosten-Tracking fokussiert sind, konzentriert sich memradar eher auf die Rückschau darauf, „wie ich eigentlich mit AI arbeite“.

Verwendung: npx memradar (direkt ohne Installation ausführen)
Es gibt auch eine Web-Version (memradar.vercel.app), aber wegen Log-Größe und Datenschutz wird die Ausführung über npm empfohlen.
Basiert auf Node.js 18+. Unterstützte Provider sind Claude Code und Codex; Gemini CLI, Cursor, Copilot und Aider stehen auf der Roadmap.

Blog: https://radarlog.kr

Issues · Vorschläge: https://github.com/on1659/memradar/issues
MIT-Lizenz. Ich würde mich freuen, wenn ihr es ausprobiert und Feedback gebt. Besonders willkommen sind Rückmeldungen zu den Kriterien der 8-Typen-Klassifizierung, zu Metriken, die im Code Report enthalten sein sollten, und Vorschläge für zusätzliche Provider. Fehler- und Feature-Vorschläge bitte über GitHub Issues, kurze Eindrücke gern auch als Kommentar zu diesem Beitrag.