assaio
Asaio es una herramienta CLI en Go con SQLite para analizar el gasto y actividad de IA en desarrollo local (Claude Code, Codex, Gemini CLI, Copilot CLI, Cline). No recopila prompts ni respuestas; mide sesiones, llamadas a herramientas, líneas generadas y supervivencia de cambios.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 18:12 · upstream 23 sept 2026, 18:06 · release v0.28.0
Qué es assaio
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Asaio permite comparar el costo, uso de tokens y actividad de código generado por múltiples asistentes de IA en un proyecto local. Ofrece reportes HTML autocontenido, evidencia de sesiones vs. commits, y correlación entre cambios locales y resultados. No es una herramienta de observabilidad general ni de ranking de personas; sirve para equipos que necesitan un baseline local antes de acceder a repositorios con acceso al servidor.
- Comparar el gasto en tokens por línea de código entre múltiples asistentes (Claude, Codex, Gemini, Copilot, Cline) sin enviar prompts ni respuestas
- Identificar qué repositorios generan más valor real mediante supervivencia de cambios y no solo líneas generadas
- Establecer un baseline local antes de conceder acceso a repositorios al servidor del equipo
- Evaluar mejoras en el rendimiento de IA sin exponer datos sensibles ni telemetría
- Analizar la cobertura de código y detectar desviaciones de formato o uso ineficiente
- Es completamente offline: no envía prompts, respuestas ni contenido del repositorio a ningún servidor externo
- No recopila datos personales; pseudonimiza nombres de proyectos y miembros por defecto
- Ofrece correlación entre sesiones locales y commits sin necesidad de subir prompts o código
- Soporta múltiples fuentes de log (Claude, Codex, Gemini CLI, Copilot CLI, Cline, Antigravity)
- Permite exportar reportes HTML autocontenido para compartir con stakeholders sin exponer datos sensibles
- No mide impacto en calidad de entrega, rendimiento del sistema o resultados comerciales
- La correlación entre sesión y commit no garantiza causalidad (un commit puede ser por otra razón)
- Los costos estimados son aproximaciones basadas en precios API; no reconstruyen cuotas reales
- El modelo de Cline requiere capturas externas para calibrar, limitando su precisión local
- La herramienta es MVP: falta correlación entre PR/revisión/CI y resultados duraderos
- Formatos de log de proveedores pueden cambiar sin actualizar la documentación
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instala con `go install github.com/assaio/assaio/cmd/assaio-agent@latest` o desde releases. Usa `assaio-agent dashboard --since 30d --output assay.html` para reportes locales, `evidence --repo . --since 30d` para análisis de sesiones vs commits y `doctor --strict` para validación. Para equipos, usa `serve` con RBAC y token rotation. No requiere Docker ni despliegue en producción; es una CLI local. El servidor de equipo es MVP y no está listo para producción.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.