Memradar - open source que te dice qué tipo de usuario de AI eres (compatible con Claude Code y Codex)

Hola. Después de usar Claude Code y Codex durante unos meses, me dio curiosidad saber: "¿Qué tipo de desarrollador soy cuando programo con AI?", así que hice esto.
Con una sola línea, npx memradar, escanea las sesiones JSONL acumuladas en ~/.claude y ~/.codex de tu PC y te muestra un dashboard en el navegador. Los datos de las sesiones no salen de tu PC.
La función principal es descomponer en 3 ejes las métricas extraídas de los logs de sesión para clasificarte en 8 tipos.

Tipo lectura vs tipo ejecución — si te enfocas más en preguntas y exploración, o en ejecutar y modificar código
Tipo profundidad vs tipo amplitud — si profundizas en un solo proyecto, o tocas varios al mismo tiempo
Tipo maratón vs tipo sprint — si haces unas pocas sesiones largas, o muchas sesiones cortas
Es algo para ver por diversión, como un MBTI, pero como está basado en logs de sesiones reales, resultó ser bastante acertado. También puedes guardar como imágenes 8 tarjetas de Code Report con estilo Spotify Wrapped. Además incluye mapa de calor de actividad, gráfico por franjas horarias, nube de palabras, navegador de sesiones y estadísticas de tokens y costos.
Si las herramientas existentes (ccusage, claude-code-usage-monitor, etc.) están centradas en rastrear tokens y costos, memradar se enfoca más en reflexionar sobre "cómo estoy trabajando con la AI".

Uso: npx memradar (se ejecuta al instante, sin instalación)
También hay una versión web (memradar.vercel.app), pero por el tamaño de los logs y la privacidad, recomiendo ejecutarlo vía npm.
Basado en Node.js 18+. Los providers compatibles son Claude Code y Codex; Gemini CLI, Cursor, Copilot y Aider están en la hoja de ruta.

Blog: https://radarlog.kr

Issues y sugerencias: https://github.com/on1659/memradar/issues
Licencia MIT. Si lo prueban, les agradecería mucho su feedback. En especial, son bienvenidas las opiniones sobre los criterios de clasificación de los 8 tipos, las métricas que les gustaría ver en Code Report y propuestas de providers adicionales. Para bugs o sugerencias de funciones, pueden usar GitHub Issues; para comentarios breves, también pueden dejarlos en los comentarios de esta publicación.