> Deutsch translation of [README](../../../README.md), auto-generated from the English source. English is canonical; open a PR against `README.md` for content changes. # 🦞 ClawMetry [![PyPI Downloads](https://static.pepy.tech/badge/clawmetry)](https://clickpy.clickhouse.com/dashboard/clawmetry) [![PyPI Downloads/week](https://static.pepy.tech/badge/clawmetry/week)](https://clickpy.clickhouse.com/dashboard/clawmetry) [![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/clawmetry?color=E5443A&label=version)](https://pypi.org/project/clawmetry/) [![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/vivekchand/clawmetry?style=flat&color=E5443A)](https://github.com/vivekchand/clawmetry/stargazers) [![License: MIT](https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg)](https://opensource.org/licenses/MIT) ClawMetry - #5 Product of the Day on Product Hunt **Sieh zu, wie dein Agent denkt.** Echtzeit-Observability für **14 KI-Agenten-Runtimes**: [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw), [NVIDIA NemoClaw](https://github.com/NVIDIA/NemoClaw), Claude Code, OpenAI Codex und 10 weitere. Ein Dashboard für deine gesamte Agenten-Flotte. > 🌐 **Lies dies auf:** [English](README.md) · [简体中文](docs/i18n/zh-CN/README.md) · [日本語](docs/i18n/ja/README.md) · [한국어](docs/i18n/ko/README.md) · [Español](docs/i18n/es/README.md) · [Português (BR)](docs/i18n/pt-BR/README.md) · [Français](docs/i18n/fr/README.md) · [Deutsch](docs/i18n/de/README.md) · [हिन्दी](docs/i18n/hi/README.md) · [العربية](docs/i18n/ar/README.md) · [Русский](docs/i18n/ru/README.md) · [mehr →](docs/i18n/) Ein Befehl. Keine Konfiguration. Erkennt alles automatisch. ```bash pip install clawmetry && clawmetry ``` Öffnet sich unter **http://localhost:8900** und schon bist du fertig. ![Flow Visualization](https://clawmetry.com/screenshots/flow.png) ## Funktioniert mit 14 Agenten-Runtimes ClawMetry begann als Observability-Lösung für OpenClaw und misst nun deine **gesamte Agenten-Flotte** in einem Dashboard, wobei jede Runtime auf deinem Rechner automatisch erkannt wird: 🦞 **OpenClaw** · 🟩 **NVIDIA NemoClaw** · ◆ **Claude Code** · ⬡ **OpenAI Codex** · **Cursor** · 🪿 **Goose** · ⚡ **Hermes** · **opencode** · ◈ **Qwen Code** · **Aider** · **NanoClaw** · **PicoClaw** · **Pi** · **Deep Agents** · 🔗 **n8n** OpenClaw und NemoClaw sind in der Open-Source-App kostenlos; die anderen Runtimes werden mit ClawMetry Cloud oder einer selbst gehosteten Pro-Lizenz freigeschaltet. Wechsle Runtimes über die Kopfzeile und jeder Tab, Kosten, Tokens, Tools, Traces, bezieht sich neu auf diese Runtime. Siehe **[docs/ENTITLEMENTS.md](docs/ENTITLEMENTS.md)** für die genaue kostenlos/kostenpflichtig-Aufteilung, die Stufenmatrix, die `/api/entitlement`-Struktur und die `clawmetry license` CLI. ## Was du bekommst - **Flow** — Live animiertes Diagramm, das zeigt, wie Nachrichten durch Kanäle, Brain, Tools und zurück fließen - **Overview** — Gesundheitschecks, Aktivitäts-Heatmap, Sitzungszahlen, Modellinformationen - **Usage** — Token- und Kostenverfolgung mit täglichen/wöchentlichen/monatlichen Aufschlüsselungen - **Sessions** — Aktive Agentensitzungen mit Modell, Tokens, letzter Aktivität - **Crons** — Geplante Jobs mit Status, nächstem Lauf, Dauer - **Logs** — Farbcodiertes Echtzeit-Log-Streaming - **Memory** — Durchsuche SOUL.md, MEMORY.md, AGENTS.md, tägliche Notizen - **Transcripts** — Chat-Bubble-UI zum Lesen von Sitzungsverläufen - **Alerts** — Budgetgrenzen, Fehlerraten-Trigger, Erkennung von Offline-Agenten; leitet weiter an Slack, Discord, PagerDuty, Telegram, E-Mail - **Approvals** — Blockiert destruktive Löschungen, erzwungene Pushes, DB-Mutationen, sudo, Paketinstallationen, Netzwerkaufrufe hinter einer Freigabe per Klick ## Screenshots ### 🧠 Brain — Live-Ereignisstream des Agenten ![Brain tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/brain.png) ### 📊 Overview — Token-Nutzung & Sitzungsübersicht ![Overview tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/overview.png) ### ⚡ Flow — Echtzeit-Feed der Tool-Aufrufe ![Flow tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/flow.png) ### 💰 Tokens — Kostenaufschlüsselung nach Modell & Sitzung ![Tokens tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/tokens.png) ### 🧬 Memory — Workspace-Dateibrowser ![Memory tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/memory.png) ### 🔐 Security — Sicherheitslage & Audit-Log ![Security tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/security.png) ### 🚨 Alerts — Budgetgrenzen, Fehlerraten-Trigger, Webhooks zu Slack / Discord / PagerDuty / E-Mail ![Alerts tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/alerts.png) ### ✋ Approvals — Riskante Tool-Aufrufe hinter manueller Freigabe blockieren; richtliniengestützte Schutzregeln ![Approvals tab](https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/screenshots/approvals.png) **Blockierung vor der Ausführung für Claude Code** — ein Befehl installiert einen PreToolUse-Hook, der passende Tool-Aufrufe *bevor* sie ausgeführt werden pausiert und auf deine Entscheidung wartet (ein Tippen von deinem Handy aus mit aktivierten [Cloud-Push-Benachrichtigungen](https://app.clawmetry.com/push)): ```bash clawmetry hooks install # writes ~/.claude/settings.json (idempotent) clawmetry hooks status # what's wired + how many policies are active clawmetry hooks uninstall # removes only ClawMetry's entries ``` Eine Ablehnung blockiert nur diesen einen Tool-Aufruf, der Agent behält seine Sitzung und kann einen anderen Ansatz versuchen. Eine Genehmigung auf deinem Handy überspringt Claude Codes eigene Berechtigungsabfrage (du hast bereits geantwortet). Nicht zutreffende Tools kosten ~40ms und fallen zurück auf Claude Codes normalen Berechtigungsablauf. Du bekommst außerdem eine Push-Benachrichtigung aufs Handy, wenn Claude Code selbst auf dich wartet (`permission_prompt`- / `idle_prompt`-Benachrichtigungen). ## Installation **Ein-Zeilen-Installation (empfohlen):** ```bash curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/vivekchand/clawmetry/main/install.sh | bash ``` **pip:** ```bash pip install clawmetry clawmetry ``` **Aus dem Quellcode:** ```bash git clone https://github.com/vivekchand/clawmetry.git cd clawmetry && pip install flask && python3 dashboard.py ``` ## v2 Frontend-Entwicklung Die v2 React-App befindet sich in `frontend/` und wird unter `/v2` bereitgestellt, wenn der Flask- Server mit aktiviertem v2 gestartet wird. Verwende zwei Terminals während der Entwicklung: ```bash # Terminal 1: Flask API/server on :8900 CLAWMETRY_V2=1 python3 dashboard.py ``` ```bash # Terminal 2: Vite dev server on :5173 cd frontend nvm use npm ci npm run dev ``` Öffne `http://localhost:5173/v2/`. Vite leitet `/api`-Anfragen an `http://localhost:8900` weiter, sodass die React-App mit dem lokalen Flask-Server sprechen kann, ohne zusätzliche CORS-Konfiguration. Um das Bundle zu erstellen, das mit dem Python-Paket ausgeliefert wird: ```bash cd frontend npm run build ``` Das Produktions-Bundle wird nach `clawmetry/static/v2/dist/` geschrieben. ## Runtime-/Agenten-Kompatibilität ClawMetry beobachtet viele KI-Agenten-Runtimes, nicht nur OpenClaw. Jede Nicht-OpenClaw-Runtime liefert einen eigenen Reader-Adapter, der ihr natives Sitzungsformat in ClawMetrys einheitliche Datenstrukturen übersetzt; der Daemon nimmt sie in denselben DuckDB-Speicher + Cloud-Snapshot auf, markiert mit der Runtime, und der Session-Replay-Tab zeigt einen **Runtime-Umschalter**, wenn mehr als eine vorhanden ist. Siehe [`docs/compatibility.md`](docs/compatibility.md) für die vollständige Matrix + eine Anleitung zum Hinzufügen von Runtimes, und [`docs/RUNTIME_FAMILY.md`](docs/RUNTIME_FAMILY.md) für die Einführung in die OpenClaw-Familie. | Runtime / Agent | Status | Notizen | |---|---|---| | **OpenClaw** | Nativ | Referenz-Runtime, automatisch erkannt | | **PicoClaw** | Beta-Adapter | Flaches `providers.Message` JSONL (`~/.picoclaw/workspace/sessions`). Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe. | | **NanoClaw** | Beta-Adapter | SQLite pro Sitzung (`data/v2-sessions`). Transkripte + Nachrichtenzahlen. | | **Hermes** | Beta-Adapter | SQLite `~/.hermes/state.db`. Transkripte, Modell, Tokens/Kosten. | | **Claude Code** | Beta-Adapter | JSONL `~/.claude/projects/.../.jsonl`. Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe + Denkprozesse, Token-Nutzung. | | **Codex** | Beta-Adapter | Rollout-JSONL `~/.codex/sessions/...`. Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe, Token-Nutzung. | | **Cursor** | Beta-Adapter | SQLite `state.vscdb`. Chat-/Composer-Transkripte, Modell. | | **Aider** | Beta-Adapter | `.aider.chat.history.md` pro Projekt. Transkripte, Modell, Token-Zählungen. | | **Goose** | Beta-Adapter | SQLite `~/.local/share/goose`. Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe, Token-Summen. | | **opencode** | Beta-Adapter | SQLite `~/.local/share/opencode`. Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe, Tokens + Kosten. | | **Qwen Code** | Beta-Adapter | JSONL `~/.qwen/projects/.../chats`. Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe, Token-Nutzung. | | **Pi** | Beta-Adapter | JSONL `~/.pi/agent/sessions`. Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe, Tokens + Kosten. | | **Deep Agents** | Beta-Adapter | SQLite `~/.deepagents/.state/sessions.db`. Transkripte, Modell, Tool-Aufrufe, Tokens + Kosten. | | **n8n** | Beta-Adapter | SQLite `~/.n8n/database.sqlite`. Workflow-Ausführungen, Node-Läufe, AI-Agent-Prompts, Modell + Tokens, sofern n8n diese erfasst. | "Beta-Adapter" bedeutet, dass ClawMetry einen Reader für das tatsächliche On-Disk-Format dieser Runtime mitliefert, jeder erstellt + verifiziert gegen eine echte Installation auf einer echten Maschine (siehe `tests/fixtures/runtimes//`). Adapter sind schreibgeschützt; jeder gibt ehrlich an, was seine Runtime tatsächlich speichert (z. B. schreiben PicoClaw/NanoClaw/Cursor keine Token-Kosten auf die Festplatte). Wenn mehrere Runtimes auf einem Knoten laufen, beschränkt der Runtime-Umschalter die Sitzungsansicht auf eine für einen sauberen Deep-Dive. ## Jeden SDK-Agenten verfolgen — Kostenzuordnung außerhalb der Loop Die oben genannten Runtimes schreiben alle Sitzungen auf die Festplatte. Dein eigener **Produktionsagent**, der eine, den du mit dem OpenAI Agents SDK, LangChain, dem Vercel AI SDK, LlamaIndex, E2B oder einer einfachen `httpx`-Loop gebaut hast, tut das nicht. ClawMetrys Zero-Config-Interceptor erfasst dennoch dessen LLM-Aufrufe (Kosten, Tokens, Latenz, Fehler), indem er `httpx`/`requests` per Monkey-Patching anpasst: ```python import clawmetry.track # activate the interceptor clawmetry.track.set_source("support-agent") # name this product # ...your agent runs as normal; every LLM call is now tracked + attributed. ``` `set_source()` (oder die Umgebungsvariable `CLAWMETRY_SOURCE=support-agent`) markiert jeden Aufruf mit einer **benannten Quelle**, sodass jedes Produkt, das du betreibst, als eigenständige, kostenzuordenbare Zeile in der Karte **🔌 Out-loop sources** auf der Overview des Dashboards erscheint, Aufrufe, Anbieter, Latenz, Fehlerrate pro Agent. Keine Quelle festgelegt? Die Aufrufe werden trotzdem verfolgt; die Karte bleibt einfach verborgen. ```bash CLAWMETRY_SOURCE=billing-agent python my_agent.py ``` Dies ist dieselbe Datenschicht, die auch die Runtime-Adapter speist (DuckDB → Cloud-Snapshot), sodass Out-Loop-Quellen genauso wie alles andere mit dem Cloud-Dashboard synchronisiert werden, Ende-zu-Ende-verschlüsselt. ## OpenTelemetry — herstellerneutral, sende deine Traces überallhin ClawMetry spricht in beide Richtungen **OpenTelemetry**, unter Verwendung der **GenAI-Semantikkonventionen**, sodass deine Agenten-Traces niemals an ein einziges Tool gebunden sind. **Exportiere** jede Sitzung, LLM-Aufrufe, Tools, Sub-Agenten, Tokens, Kosten, als OTLP/HTTP-GenAI-Spans an jeden Collector (Datadog, Grafana, Honeycomb oder deinen eigenen OTel Collector): ```bash clawmetry --otel-export http://localhost:4318/v1/traces # equivalently: CLAWMETRY_OTEL_EXPORT_ENDPOINT=http://localhost:4318/v1/traces clawmetry ``` Auth-Header und Abfrageintervall sind optionale Umgebungsvariablen: ```bash CLAWMETRY_OTEL_EXPORT_HEADERS='{"X-API-Key":"…"}' # extra HTTP headers CLAWMETRY_OTEL_EXPORT_INTERVAL=60 # seconds (default 60) ``` **Ingest** — der eingebaute OTLP-Receiver nimmt Traces und Metriken von allem anderen unter `/v1/traces` und `/v1/metrics` entgegen (`pip install clawmetry[otel]` für Protobuf-Ingest). Du bekommst das zero-config, lokal-first ClawMetry-Dashboard **und** deine Daten in dem Backend, das dein Team bereits nutzt, kein Lock-in, kein zweiter Agent, der installiert werden muss. ## Konfiguration Die meisten Leute brauchen keine Konfiguration. ClawMetry erkennt automatisch deinen Workspace, Logs, Sitzungen und Crons. Falls du dennoch anpassen möchtest: ```bash clawmetry --port 9000 # Custom port (default: 8900) clawmetry --host 127.0.0.1 # Bind to localhost only clawmetry --workspace ~/mybot # Custom workspace path clawmetry --name "Alice" # Your name in Flow visualization ``` Alle Optionen: `clawmetry --help` ## Unterstützte Kanäle ClawMetry zeigt Live-Aktivität für jeden OpenClaw-Kanal an, den du konfiguriert hast. Nur Kanäle, die tatsächlich in deiner `openclaw.json` eingerichtet sind, erscheinen im Flow-Diagramm, nicht konfigurierte werden automatisch ausgeblendet. Klicke auf einen beliebigen Kanal-Knoten im Flow, um eine Live-Chat-Bubble-Ansicht mit Zählern für eingehende/ausgehende Nachrichten zu sehen. | Kanal | Status | Live-Popup | Notizen | |---------|--------|------------|-------| | 📱 **Telegram** | ✅ Voll | ✅ | Nachrichten, Statistiken, 10s-Aktualisierung | | 💬 **iMessage** | ✅ Voll | ✅ | Liest `~/Library/Messages/chat.db` direkt | | 💚 **WhatsApp** | ✅ Voll | ✅ | Über WhatsApp Web (Baileys) | | 🔵 **Signal** | ✅ Voll | ✅ | Über signal-cli | | 🟣 **Discord** | ✅ Voll | ✅ | Guild- + Kanalerkennung | | 🟪 **Slack** | ✅ Voll | ✅ | Workspace- + Kanalerkennung | | 🌐 **Webchat** | ✅ Voll | ✅ | Integrierte Web-UI-Sitzungen | | 📡 **IRC** | ✅ Voll | ✅ | Terminal-artige Bubble-UI | | 🍏 **BlueBubbles** | ✅ Voll | ✅ | iMessage über BlueBubbles REST API | | 🔵 **Google Chat** | ✅ Voll | ✅ | Über Chat API Webhooks | | 🟣 **MS Teams** | ✅ Voll | ✅ | Über Teams-Bot-Plugin | | 🔷 **Mattermost** | ✅ Voll | ✅ | Selbst gehosteter Team-Chat | | 🟩 **Matrix** | ✅ Voll | ✅ | Dezentral, E2EE-Unterstützung | | 🟢 **LINE** | ✅ Voll | ✅ | LINE Messaging API | | ⚡ **Nostr** | ✅ Voll | ✅ | Dezentrale NIP-04-DMs | | 🟣 **Twitch** | ✅ Voll | ✅ | Chat über IRC-Verbindung | | 🔷 **Feishu/Lark** | ✅ Voll | ✅ | WebSocket-Ereignisabonnement | | 🔵 **Zalo** | ✅ Voll | ✅ | Zalo Bot API | > **Automatische Erkennung:** ClawMetry liest deine `~/.openclaw/openclaw.json` und rendert nur die Kanäle, die du tatsächlich konfiguriert hast. Keine manuelle Einrichtung erforderlich. ## Docker-Bereitstellung Möchtest du ClawMetry in einem Container betreiben? Kein Problem! 🐳 **Schnellstart mit Docker:** ```bash # Build the image docker build -t clawmetry . # Run with default settings docker run -p 8900:8900 clawmetry # Or mount your agent's data dir (shown: OpenClaw's ~/.openclaw) docker run -p 8900:8900 \ -v ~/.openclaw:/root/.openclaw \ -v /tmp/moltbot:/tmp/moltbot \ clawmetry ``` **Docker-Compose-Beispiel:** ```yaml version: '3.8' services: clawmetry: build: . ports: - "8900:8900" volumes: - ~/.openclaw:/root/.openclaw:ro - /tmp/moltbot:/tmp/moltbot:ro restart: unless-stopped ``` > **Hinweis:** Wenn du in Docker läufst, binde die Daten- + Log-Verzeichnisse deines Agenten ein (z. B. `~/.openclaw`, `~/.claude`, `~/.codex`), damit ClawMetry dein Setup automatisch erkennen kann. ## Anforderungen - Python 3.8+ - Flask (wird automatisch über pip installiert) - Eine KI-Agenten-Runtime auf derselben Maschine: OpenClaw, NVIDIA NemoClaw, Claude Code, Codex, Cursor, Goose, Hermes, opencode, Qwen Code, Aider, NanoClaw, PicoClaw, Pi, Deep Agents oder n8n (oder gemountete Volumes für Docker) - Linux oder macOS ## NemoClaw-/OpenShell-Unterstützung ClawMetry erkennt [NemoClaw](https://github.com/NVIDIA/NemoClaw) automatisch, NVIDIAs Enterprise-Sicherheitswrapper für OpenClaw, der Agenten innerhalb sandboxed OpenShell-Container ausführt. In den meisten Fällen ist keine zusätzliche Konfiguration erforderlich. Der Sync-Daemon entdeckt Sitzungsdateien automatisch, egal ob sie auf dem Host in `~/.openclaw/` liegen oder innerhalb eines OpenShell-Containers. ### Funktionsweise ClawMetry erkennt NemoClaw auf zwei Arten: 1. **Binärerkennung** — prüft auf die `nemoclaw`-CLI und führt `nemoclaw status` aus, um Sandbox-Informationen zu erhalten 2. **Container-Erkennung** — durchsucht laufende Docker-Container nach `openshell`-, `nemoclaw`- oder `ghcr.io/nvidia/`-Images und liest dann Sitzungen über Volume-Mounts oder `docker cp` Sitzungsdateien, die von NemoClaw-Containern synchronisiert werden, sind im Cloud-Dashboard mit `runtime=nemoclaw` und `container_id`-Metadaten markiert, damit du sie auf einen Blick von Standard-OpenClaw-Sitzungen unterscheiden kannst. ### Empfohlene Einrichtung: Sync-Daemon auf dem HOST Für die beste Erfahrung führe ClawMetrys Sync-Daemon auf der **Host-Maschine** aus (nicht innerhalb der Sandbox). Dies vermeidet NemoClaw-Netzwerkrichtlinieneinschränkungen. ```bash # On the host (outside the sandbox) pip install clawmetry clawmetry connect clawmetry sync ``` Der Sync-Daemon findet automatisch Sitzungen innerhalb aller laufenden OpenShell-Container. ### Optional: expliziter Sandbox-Name Falls die automatische Erkennung nicht funktioniert, weise ClawMetry auf die richtige Sandbox hin: ```bash export NEMOCLAW_SANDBOX=my-sandbox-name clawmetry sync ``` ### Ausführung innerhalb der Sandbox (fortgeschritten) Wenn du den Sync-Daemon **innerhalb** der OpenShell-Sandbox ausführen musst, füge deiner NemoClaw-Netzwerkrichtlinie diese Egress-Regel hinzu, damit er die ClawMetry-Ingest-API erreichen kann: ```yaml # nemoclaw-policy.yaml network: egress: - host: ingest.clawmetry.com port: 443 protocol: https ``` Anwenden mit: ```bash nemoclaw policy apply --file nemoclaw-policy.yaml ``` ### Ports und Endpunkte | Endpunkt | Port | Protokoll | Erforderlich | |---|---|---|---| | `ingest.clawmetry.com` | 443 | HTTPS | Ja (Sync-Daemon → Cloud) | | `localhost:8900` | 8900 | HTTP | Ja (lokale Dashboard-UI) | | Docker-Socket (`/var/run/docker.sock`) | — | Unix-Socket | Für Container-Sitzungserkennung | Der Sync-Daemon führt nur ausgehende HTTPS-Aufrufe zu `ingest.clawmetry.com` aus. Keine eingehenden Ports sind erforderlich. --- ## Cloud-Bereitstellung Siehe den **[Cloud Testing Guide](https://github.com/vivekchand/clawmetry/blob/main/docs/CLOUD_TESTING.md)** für SSH-Tunnel, Reverse-Proxy und Docker. ## Testen Dieses Projekt wird mit BrowserStack getestet. [![BrowserStack](https://img.shields.io/badge/tested%20with-BrowserStack-orange.svg)](https://browserstack.com) ## Telemetrie ClawMetry sendet anonyme Install-Lifecycle-Pings an `https://app.clawmetry.com/api/install`: einen `install`-Ping beim ersten Ausführen der `clawmetry`-CLI auf einer neuen Maschine, einen `update`-Ping beim ersten Lauf nach einem Upgrade auf eine neue Version und einen `onboarded`- Ping, wenn du die Onboarding-Auswahl im Dashboard abschließt. Wir nutzen dies, um echte Installationen zu zählen (rohe PyPI-Download-Zahlen sind zu ~98% Mirrors, CI und automatische Neu-Downloads bei Updates) und um zu erfahren, welche Agenten-Frameworks und Versionen tatsächlich im Einsatz sind. **Höchstens ein POST pro Lifecycle-Ereignis pro Version**, mit folgendem Inhalt: | Feld | Beispiel | Warum | |---|---|---| | `install_id` | zufällige UUID, gespeichert unter `~/.clawmetry/install_id` | Deduplizierung; anonym, bis du explizit Cloud-Sync verbindest (der authentifizierte Daemon-Heartbeat trägt sie dann und verknüpft diese Installation mit deinem Konto) | | `event` | `install` / `update` / `onboarded` | Neuinstallation vs. Upgrade einer bestehenden | | `version` | `0.12.167` | welche Versionen im Einsatz sind | | `os` / `os_version` | `Darwin` / `25.3.0` | Prioritäten der Plattformunterstützung | | `python` | `3.11.15` | Python-Versions-Unterstützungsmatrix | | `agent` | `openclaw` / `nemoclaw` / `hermes` / `none` | mit welchen Agenten wir als Nächstes integrieren sollten | | `is_ci` / `ci_provider` | `true` / `github_actions` | Trennung von menschlichen Installationen und CI-Rauschen | **Was wir NICHT senden**: IP (die Cloud leitet den Ländercode serverseitig aus der Anfrage ab und verwirft dann die IP), Hostname, Benutzername, Workspace- Pfad, Dateiinhalte, deinen api_key, deine E-Mail, irgendetwas PII- oder workspace-spezifisches. Die Übertragungsstruktur ist auditierbar in [`clawmetry/telemetry.py`](clawmetry/telemetry.py). **Opt-out** (jede dieser Optionen deaktiviert es dauerhaft): ```bash export CLAWMETRY_NO_TELEMETRY=1 # per-shell export DO_NOT_TRACK=1 # W3C cross-tool standard touch ~/.clawmetry/notelemetry # persistent file marker ``` Ein Netzwerkfehler blockiert hierbei niemals die Ausführung von `clawmetry`, der Ping ist fire-and-forget in einem Daemon-Thread mit einem 3-Sekunden-Timeout. ## Star-Verlauf Star History Chart ## Lizenz MIT ---

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Erstellt von @vivekchand · clawmetry.com · Teil des OpenClaw-Ökosystems