- 開発者と AI 実務者 は、過去のセッションを確認し、チームの履歴を検索して、コーディングエージェントとの作業の進め方を改善できます。
- エンジニアリングリーダー は、チームやリポジトリをまたいで、AI コーディングの導入状況、支出、成果をトラッキングできます。
クイックスタート
1. HiveMind デーモンをインストールする
- スタンドアロンバイナリ(macOS または Linux)
- uv(macOS または Linux)
署名付きのスタンドアロンバイナリを使用して HiveMind をダウンロードし、インストールします。
- macOS では、スタンドアロンバイナリの利用に Apple Silicon が必要です。Intel Mac では、代わりに
uvを使用してください。 - 特権アクセス (
sudo) は不要です。 - インストーラはバックグラウンドサービス (macOS では launchd、Linux では systemd) を登録するため、デーモンは実行を継続し、ログイン時に自動的に起動します。
- 操作不要で自動的にアップグレードされます。
2. HiveMind ダッシュボードにアクセスする
- エージェント全体のセッションを確認する: 1 つの デーモン が、サポート対象のすべてのエージェントからセッションを取得するため、エージェントごとの設定は不要です。
- コストと使用状況をトラッキングする: 時系列の推定コスト、モデル別およびチーム別のコスト、トークン使用量、マージ済み pull request あたりのコストを確認できます。コストの値は、公表されているモデルの料金とセッションのトークン数に基づく推定値であり、AI ベンダーから実際に請求された金額ではありません。
- 成果を測定する: エージェントのアクティビティを pull request、マージ率、エージェントが作成したコードがどの程度残るかと関連付けて把握できます。
- 過去の作業を再利用する: Claude Code、Codex、または Cursor 内で
@hivemindを使用してチームのセッション履歴を検索し、関連するコンテキストを現在のセッションに取り込めます。 - 履歴から学ぶ: Claude Code や Cursor などのローカル ツールから既存のセッションをインポートし、過去の AI 使用状況から新たな知見を得られます。



サポート対象のエージェント
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- Gemini CLI
- GitHub Copilot CLI
- OpenCode
- Pi
HiveMind と Weave
- Weave は、本番環境で AI アプリケーションがどのように動作しているかを可視化し、LLM やエージェントのトレース、評価、品質をトラッキングします。
- HiveMind は、チームが AI コーディング エージェントを使ってどのようにソフトウェアを構築しているかを可視化し、セッション、コスト、生産性をトラッキングします。