Conan の代替ツール
A native macOS app that turns Claude Code into a live dashboard, surfacing every prompt, tool call, skill and token in real time, with context tracking.
Conan provides a real-time visual HUD for Claude Code to assist with debugging and monitoring. However, its limitations are clear: it only runs on macOS, requires Claude Code and an Anthropic API key, and its functionality is confined to visualization. If you're restricted by platform, prefer not to depend on Claude Code, or need more robust debugging/collaboration capabilities, the following tools are worthy alternatives. Based on verified data, we've selected six candidates covering open-source AI agents, architecture visualization, log analysis, multi-agent collaboration, and more.
クイック比較
| ツール | 料金 | 評価 | おすすめ対象 |
|---|---|---|---|
| Conan (オリジナル) | フリーミアム | 4.3 | - |
| MiMo Code | 無料 | 4.3 | Developers who need a cross-platform, open-source, infinite-context AI coding agent that doesn't rely on a specific API. |
| JigsawML | フリーミアム | 4.5 | Team leads or auditors who need to visualize project architecture to comprehend AI-generated code. |
| Aladeen | 無料 | 4.1 | Developers who want to quickly identify common failure modes in AI agents. |
| DeepRise | フリーミアム | 4.3 | Development teams that need multi-agent collaboration and tracking of each agent's status. |
| AI Context Brain | 無料 | 3.7 | Developers who want to reduce repeated context descriptions to AI and improve AI comprehension accuracy. |
| partyline | フリーミアム | 4.3 | Scenarios where you need to debug in real time with teammates or AI in the terminal. |
MiMo Code is the Xiaomi team open-source terminal AI coding agent, released under MIT, pairing a persistent memory system and Compose-mode workflow with support for the built-in MiMo V2.5 model and external providers like DeepSeek, Kimi, and GLM.
代替として優れている理由
MiMo Code is an open-source, free terminal AI agent with a unique checkpoint mechanism that supports infinite context. It runs fully locally with no dependency on Claude Code or macOS, making it a direct replacement for the underlying coding agent that Conan monitors.
おすすめ対象
Developers who need a cross-platform, open-source, infinite-context AI coding agent that doesn't rely on a specific API.
こんな場合に最適
You are limited by Conan's macOS-only and Claude Code requirement and want a free, self-hosted AI agent with visibility into its runtime state.
長所
- MIT license permits free commercial modification and distribution
- Persistent memory and Compose mode support long multi-step tasks
- Works with multiple external models (DeepSeek, Kimi, GLM) plus MiMo V2.5
短所
- Terminal-first UX has a steeper learning curve than a GUI IDE plug-in
- Free access to MiMo V2.5 is time-limited rather than permanent
- As a young project (V0.1.0), edge cases still surface in complex tasks
JigsawML is an architectural intelligence platform that maps a codebase and tracks changes so teams can see what AI code assistants are actually modifying.
代替として優れている理由
JigsawML automatically generates interactive architecture diagrams from code and cloud environments, helping to understand the structure of AI-generated code. This fills the gap where Conan only shows the call process without revealing code relationships.
おすすめ対象
Team leads or auditors who need to visualize project architecture to comprehend AI-generated code.
こんな場合に最適
You want more than real-time token/tool calls—you need an intuitive overview of the overall architecture and dependencies of AI code, and you can accept the initial analysis wait time.
長所
- Positions itself around a real pain point of AI-assisted coding
- Focus on visualization can help onboard new team members
- Change tracking gives an audit trail for AI-generated edits
短所
- Public landing page reveals little concrete detail
- Pricing, integrations and supported stacks are not disclosed
Aladeen is a local, read-only tool that reads session logs from AI coding agents (Claude Code, Codex, Gemini, opencode), buckets failures by shape, and shows you where your runs keep getting stuck. No API keys, no telemetry, and it never runs anything. Built-in statistics: 199 sessions ingested, 37 recurring failure patterns, one error repeated 21 times across 3 projects, one session edited a single file 1,710 times in 2 minutes.
代替として優れている理由
Aladeen performs local read-only analysis of AI agent logs, automatically identifying repeated failure patterns for quick post-mortem diagnosis. It complements Conan's real-time monitoring, requires no GUI, and protects privacy.
おすすめ対象
Developers who want to quickly identify common failure modes in AI agents.
こんな場合に最適
You care more about discovering error patterns from logs after the fact than real-time visualization, and you want a fully local tool that needs no API key.
長所
- Read-only operation, safe and side-effect-free
- 100% local, no data leak risk
- No API keys, no telemetry
短所
- Limited public information, only demo page available
- Pricing and detailed documentation not mentioned
- Support for additional agents or custom log formats not specified
DeepRise is an open-source, multi-agent system for autonomous software development, released under the MIT license and installable locally. Instead of a single assistant, a Super Agent directs a swarm of specialized, long-running agents that plan, build, test, and improve software in parallel across the whole development lifecycle.
代替として優れている理由
DeepRise dynamically creates multiple agents and visualizes their execution status across writing, testing, and deployment. This is more comprehensive than Conan's single visualization and suitable for complex projects.
おすすめ対象
Development teams that need multi-agent collaboration and tracking of each agent's status.
こんな場合に最適
Your project requires multiple long-running AI agents working together, and you want execution status visualization similar to Conan, while accepting higher token consumption and potential task drift.
長所
- Open source under the MIT license, so teams can self-host and inspect it
- Coordinates many specialized agents in parallel across the full dev lifecycle
- Agents keep context across files and iterations for long-running tasks
短所
- As a young open-source project, public documentation is still limited
- Autonomous multi-agent runs still need human review before shipping
- No official managed or hosted option is documented
AI Context Brain gives AI assistants instant understanding of your codebase by scanning your repository and building a structured, living project memory. It saves you from re-explaining architecture, services, routes, and conventions in every session. Works with Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, VS Code, Aider, and more. Currently in public beta, actively improving based on community feedback. Limited public info; see official site for details.
代替として優れている理由
AI Context Brain automatically scans a repository to generate structured project context and updates it in real time. This helps AI assistants (including Claude Code) better understand the code, reduces repetitive explanations, and indirectly improves transparency.
おすすめ対象
Developers who want to reduce repeated context descriptions to AI and improve AI comprehension accuracy.
こんな場合に最適
You feel Conan only shows token/tool calls and isn't enough—you want Claude Code or other AIs to better 'understand' your project, and you're willing to use it for free during the public beta.
長所
- Scans codebase to build structured project memory
- Reduces repeated context re-explanation
- Supports multiple mainstream AI coding tools
短所
- Limited public information; feature details not fully disclosed
- Pricing not clearly stated
- Still in beta; stability unknown
Partyline runs a software assembly line of AI coding agents on your own machines, splitting plan, build, and review across parallel git worktrees.
代替として優れている理由
partyline provides an encrypted shared terminal that supports human and AI agent collaboration in the same session. It starts with a single command and is suitable for real-time discussion and debugging, offering transparency similar to Conan but extended to team collaboration.
おすすめ対象
Scenarios where you need to debug in real time with teammates or AI in the terminal.
こんな場合に最適
You want not only to see AI's real-time operations yourself but also to share the terminal session with others (or AI) to troubleshoot together, and you don't mind the initial AI configuration work.
長所
- Agents run on your own machines and model keys never leave your environment
- Supports Claude, Codex, Gemini, and open-weight models
- Parallel git worktrees keep the main branch clean
短所
- Only macOS and Linux are supported at launch
- Command-line workflow assumes developer comfort with terminals
選び方
If you need a cross-platform, open-source, free AI coding agent, MiMo Code is the most straightforward alternative (no Claude Code required). To understand the overall architecture of AI-generated code rather than real-time calls, JigsawML's automatic architecture diagrams are better suited. For lightweight post-mortem failure pattern identification, Aladeen's read-only log analysis is ideal. For complex multi-agent projects, DeepRise offers execution state visualization. To reduce repeatedly explaining project context to AI, AI Context Brain can generate structured memories automatically. If you need a shared terminal for debugging with humans or AI, partyline's encrypted sessions are more convenient.
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