Claude Code 提供分析仪表板，帮助组织追踪开发者使用模式、评估对工程效率的影响并量化 ROI。
两个仪表板入口
| 计划 | 仪表板地址 | 功能 |
|---|---|---|
| Claude for Teams / Enterprise | claude.ai/analytics/claude-code | 用量指标 + 贡献指标（GitHub 集成）+ 排行榜 + 数据导出 |
| API（Claude Console） | platform.claude.com/claude-code | 用量指标 + 消费追踪 + 团队洞察 |
访问权限：Admins 和 Owners 角色可查看仪表板。
启用贡献指标（GitHub 集成）
贡献指标处于公开 Beta 阶段，需要 Teams 或 Enterprise 计划。
注意：启用了 Zero Data Retention 的组织无法使用贡献指标，仅显示用量指标。
四步配置
第一步：GitHub Admin 在 github.com/apps/claude 安装 Claude GitHub App 到组织
第二步：Claude Owner 进入 claude.ai/admin-settings/claude-code，启用「Claude Code analytics」
第三步：在同一页面启用「GitHub analytics」开关
第四步：完成 GitHub 认证流程，选择要分析的 GitHub 组织
数据通常在启用后 24 小时内出现，之后每日更新。支持 GitHub Cloud 和 GitHub Enterprise Server。
五大核心指标
| 指标 | 说明 |
|---|---|
| PRs with CC | 包含至少一行 Claude Code 辅助代码的已合并 PR 总数 |
| Lines of code with CC | 所有已合并 PR 中由 Claude Code 辅助编写的代码行数（仅有效行） |
| PRs with Claude Code (%) | Claude Code 辅助 PR 占所有已合并 PR 的比例 |
| Suggestion accept rate | 用户接受 Claude Code 代码编辑建议的比例（含 Edit/Write/NotebookEdit） |
| Lines of code accepted | 用户在会话中接受的代码行数（不含后续删除） |
这些指标故意采用保守计算，只有高置信度确认与 Claude Code 有关的代码才会计入。
有效行定义：归一化后超过 3 个字符的行，排除空行和只含括号/标点的行。
四大可视化图表
1. 采纳趋势图（Adoption Chart）
- users：每日活跃用户数
- sessions：每日活跃 Claude Code 会话数
- 用途：追踪团队采纳节奏
2. 人均 PR 产出图
- PRs per user：每日合并 PR 数 / 每日活跃用户数
- 用途：衡量个人生产力随采纳的变化
3. PR 分解图
- 每日分为「含 Claude Code 辅助的 PR」和「不含的 PR」
- 可切换到「代码行」视图
4. 贡献排行榜（Leaderboard）
- 按贡献量排名前 10 用户
- 切换「Pull requests」或「Lines of code」视图
- Export all users：下载所有用户完整贡献数据（CSV）
PR 归因算法详解
归因流程
1. PR 合并时提取 diff 中的新增行
2. 识别时间窗口内编辑过匹配文件的 Claude Code 会话
3. 使用多策略将 PR 代码行与 Claude Code 输出匹配
4. 计算 AI 辅助行数和总行数指标
行归一化：去除首尾空格、折叠多余空格、统一引号、转为小写。
时间窗口
PR 合并日期 -21 天 <------ 匹配窗口 ------> PR 合并日期 +2 天
自动排除的文件
| 文件类型 | 示例 |
|---|---|
| Lock 文件 | package-lock.json、yarn.lock、Cargo.lock |
| 生成代码 | Protobuf 输出、构建产物、压缩文件 |
| 构建目录 | dist/、build/、node_modules/、target/ |
| 测试 Fixtures | snapshots、cassettes、mock data |
| 超长行 | 超过 1000 字符（可能是压缩代码） |
归因注意事项
- 开发者修改超过 20% 的代码行后，该行不归因给 Claude Code
- 21 天时间窗口外的会话记录不参与匹配
- 不区分 PR 源分支或目标分支
- 已归因的 PR 在 GitHub 上自动打上
claude-code-assisted标签
ROI 量化三步法
第一步：建立基线
启用前 N 周的平均数据：
- 每周合并 PR 数
- 每 PR 平均代码行数
- 人均代码产出
第二步：对比变化
启用后同期：PRs with CC (%) 增长、PRs per user 变化、Lines accepted 趋势
第三步：计算效率提升
效率提升 = (启用后 PRs per user) / (基线 PRs per user) - 1
成本节省 = 节省的工程师时间 x 工程师时薪
API 用户的用量追踪
API 计费用户通过 platform.claude.com/claude-code 查看用量、消费和团队洞察。
注意：通过 Claude Console API 或第三方集成的用量不计入 Teams/Enterprise 贡献指标。
原文：Track team usage with analytics | 来源：Anthropic 官方文档