Каждая сессия Claude Code записывает в.jsonl-файл все ходы агента, вызовы инструментов и потраченные токены. На практике этот лог почти никто не читает: 4000 строк JSON — не тот формат, в котором удобно искать причину неожиданного обращения к production или выяснять, какой субагент израсходовал половину контекстного бюджета. Her решает именно эту задачу.
Инструмент опубликован на Hugging Face и работает по простой схеме: пользователь загружает файл сессии, Her восстанавливает хронологию событий на понятном языке и помечает потенциально опасные действия — деплои, изменения конфигурации, обращения к production-окружению, появление секретов в контексте. Каждая такая пометка привязана к конкретному ходу в трассировке, так что можно сразу увидеть, что именно спровоцировало то или иное решение агента.
Архитектурно Her разделена на два независимых слоя. Детерминированный движок отвечает за всю аналитику: он считает токены, строит граф запросов, идентифицирует инструменты и выносит фактические выводы. Языковая модель — Nemotron-Mini-4B-Instruct — подключается только на этапе формулировки: она переводит машинные данные в читаемый английский текст и предлагает мягкие рекомендации, основанные на практиках Anthropic и сообщества. Такое разделение принципиально: числовые показатели не меняются при смене модели, а значит, выводы воспроизводимы.
Детерминированный движок отвечает за все числовые выводы; языковая модель используется только для формулировок и мягких рекомендаций.
Nemotron-Mini-4B-Instruct — компактная инструктивная модель от NVIDIA, оптимизированная для работы на ограниченных ресурсах. Её запуск через ZeroGPU — механизм Hugging Face, предоставляющий GPU по требованию для Spaces, — позволяет обойтись без постоянно работающего сервера и без обращения к платным API вроде OpenAI или Anthropic. Загруженный файл сессии помещается в приватное пространство, привязанное к конкретному запуску, и автоматически удаляется после его завершения.
Отдельный блок — база данных CLI-инструментов, собранная из Homebrew, npm и PyPI. Большинство утилит Her распознаёт офлайн и сопровождает однострочным описанием. Когда в сессии фактически запускаются инструменты деплоя, клиенты баз данных или dev-серверы, система выделяет эти события для дополнительного внимания.
Для работы с несколькими сессиями одновременно предусмотрен режим проектного представления: можно загрузить несколько файлов и искать паттерн сразу по всей истории. Встроенный чат Ask Her отвечает на вопросы по трассировке — с указанием конкретных ходов и открытием нужного вызова инструмента прямо в интерфейсе.
Технически Her — это React-приложение, раздаваемое с Gradio-сервера. Проект вырос за выходные: начинался как граф запросов для одного пользователя, затем оброс текстовым отчётом как основным режимом, а база инструментов появилась после того, как другой пользователь не нашёл в выводе свою CLI-утилиту. Для отрасли это показательный пример того, как наблюдаемость агентных систем можно реализовать без компромисса с конфиденциальностью данных.
