cc+
Una interfaz web para Claude Code que reemplaza la experiencia de terminal con sesiones en pestañas, un árbol de actividad en tiempo real, analíticas de uso y una app de escritorio nativa. Código abierto bajo MIT.
De terminal a plataforma de observabilidad
Claude Code es un asistente de programación IA poderoso, pero se ejecuta en una terminal. Para flujos de trabajo multi-agente complejos, eso significa ver un muro de texto en scroll sin forma de ver la jerarquía, comparar sesiones o entender adónde van los tokens.
Los usuarios avanzados necesitan visibilidad. Necesitan ver qué agentes se están spawneando, qué herramientas se están llamando, cuánto cuesta cada operación y si sesiones pasadas tuvieron éxito o fallaron. Todos estos datos existen en el SDK, pero no había UI para mostrarlos.
cc+ envuelve el SDK de Claude Code en una aplicación Flask + React. Cada llamada a herramienta, spawn de agente y delta de texto fluye sobre WebSockets hacia un árbol de actividad del lado del cliente. SQLite almacena el historial de sesiones. Una shell Electron la convierte en una app de escritorio nativa. El resultado es una capa de observabilidad de producción para flujos de trabajo de IA.
Interfaz Principal 
Árbol de Actividad Lo Que Se Construyó
Funcionalidades Clave
El Desafío
Claude Code corre en una terminal. Para flujos de trabajo multi-agente complejos, eso significa ver un muro de texto en scroll sin forma de ver la jerarquía, comparar sesiones o entender adónde van los tokens. Los usuarios avanzados necesitan visibilidad sobre lo que la IA realmente está haciendo.
La Solución
Una aplicación Flask + React que envuelve el SDK de Claude Code sobre WebSockets. Cada llamada a herramienta, spawn de agente y delta de texto fluye a través de SocketIO hacia un árbol de actividad del lado del cliente construido con un reducer inmutable. SQLite almacena datos de sesión con conexiones thread-local. Una shell Electron la convierte en una app de escritorio nativa.
El Resultado
Una herramienta de producción usada diariamente para todo el trabajo de desarrollo de Kerplunk. Las sesiones se ejecutan en pestañas paralelas, cada una con workers SDK aislados. El árbol de actividad muestra la jerarquía completa de agentes en tiempo real. Las analíticas de uso rastrean el gasto de tokens, tasas de éxito de herramientas y rendimiento de agentes a través de sesiones.
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