pi · Claude Code · CLI
Mide cuánto tiempo trabajó tu agente de IA y cuánto costó, por cliente, proyecto y tarea.
Inicio rápido
npm install -g kankaku
kankaku setupDespués, ejecuta kankaku para abrir el panel.
$ kankaku today site tasks 3 wall 32m work 24m wait 8m $0.82 total tasks 3 wall 32m work 24m wait 8m $0.82
Ejemplo ilustrativo de la CLI de kankaku
1. Instala
Dos comandos: instalar y configurar.
2. Trabaja
kankaku mide solo. En pi te pregunta de qué cliente es un proyecto nuevo; en Claude Code lo toma del catálogo de tu hub.
3. Reporta con datos
Tiempo y coste por cliente, proyecto y tarea. En la terminal o en el hub.
Para quien trabaja por proyecto
Freelance, estudios y equipos que entregan por cliente y quieren saber qué parte del trabajo hizo la IA, cuánto tardó de verdad y cuánto costó.
Por cliente y proyecto
Cada minuto y cada token, asignado a quien corresponde.
Trabajo vs. espera
Cuenta lo que el agente trabajó, no lo que te esperó.
Sesiones y tareas
Del prompt suelto a la tarea entregada, con su historia.
Subagentes sin duplicar
Nunca cuenta el mismo minuto dos veces.
Un panel para el negocio
El hub: clientes, proyectos, tareas y tendencias. Autoalojado.
Exporta y decide
CSV o JSON para tu facturación o tu informe.
- Local por defecto — sin hub, cero red.
- El prompt nunca sube salvo que lo actives.
- Hub autoalojado — sin terceros.
Mejor con Engram
Si trabajas con Engram, el hub también cuenta qué se hizo.
- Cada sesión sale con su objetivo, no con un id.
- El resumen de lo hecho, junto al tiempo y el coste.
- Sin Engram no cambia nada.
Disponible kankaku en npm.
Demo en vivo
Prueba el hub con datos ficticios, de solo lectura. No hace falta instalar nada.
demo@kankaku.io- Contraseña
demokankaku
