Dataset Viewer

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Cannot get the split names for the config 'default' of the dataset.

Exception:    SplitsNotFoundError
Message:      The split names could not be parsed from the dataset config.
Traceback:    Traceback (most recent call last):
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/inspect.py", line 286, in get_dataset_config_info
                  for split_generator in builder._split_generators(
                                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/packaged_modules/webdataset/webdataset.py", line 83, in _split_generators
                  raise ValueError(
              ValueError: The TAR archives of the dataset should be in WebDataset format, but the files in the archive don't share the same prefix or the same types.
              
              The above exception was the direct cause of the following exception:
              
              Traceback (most recent call last):
                File "/src/services/worker/src/worker/job_runners/config/split_names.py", line 66, in compute_split_names_from_streaming_response
                  for split in get_dataset_split_names(
                               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/inspect.py", line 340, in get_dataset_split_names
                  info = get_dataset_config_info(
                         ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
                File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/datasets/inspect.py", line 291, in get_dataset_config_info
                  raise SplitsNotFoundError("The split names could not be parsed from the dataset config.") from err
              datasets.inspect.SplitsNotFoundError: The split names could not be parsed from the dataset config.

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YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card

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🚀 CodeBurn & Claude Code CLI 에어갭(오프라인) 통합 설치 및 사용 가이드

이 저장소는 외부 인터넷과 단절된 에어갭(Air-gapped) 폐쇄망 환경에서 AI 코딩 생산성 도구들을 성공적으로 구축 및 운용하기 위해 설계된 통합 배포 가이드와 최신 윈도우 실행 파일, 그리고 Langfuse 모니터링 환경 설정 파일을 제공합니다.

📂 저장소 주요 제공 파일 구성

Claude Code CLI - SDI Setup 1.0.0.exe: 윈도우 환경 전용 Claude Code CLI SDI(Single Desktop Interface) 데스크톱 설치 프로그램 (단독 설치 실행 파일).
claude-code-sdi-offline-v1.0.0.zip: 에어갭 환경을 위해 Node.js, Python, Claude Code 및 자동 연동 설정 파일 등이 패키징된 통합 오프라인 설치 ZIP.
CodeBurn-0.9.12-Setup-x64.exe: 로컬 CLI/TUI 레벨에서 AI 토큰 소모량을 실시간으로 기민하게 모니터링할 수 있는 경량 도구(CodeBurn) 설치 파일.
langfuse-airgap/ (폴더): amd64 아키텍처 규격의 완전한 Langfuse v3 및 LiteLLM 모니터링 서버 컨테이너 세트와 환경 설정 파일.

🛠️ 1. Windows Claude Code CLI (SDI) 래퍼 설치 및 사용법

Windows 환경의 Claude Code CLI SDI(Single Desktop Interface) 버전은 기존 웹 터미널이나 일반 CLI 환경에서 발생하던 TUI 깨짐을 방지하고, 에어갭 상태에서 랭퓨즈 및 파이썬 모니터링 훅이 자동으로 작동하도록 커스터마이징된 윈도우 전용 데스크톱 솔루션입니다.

A. 설치 방법

단독 설치: 인터넷은 연결되어 있고 Claude Code 윈도우 터미널만 편리하게 이용하려는 경우 Claude Code CLI - SDI Setup 1.0.0.exe를 실행하여 설치합니다.
완전 오프라인(에어갭) 설치:
- claude-code-sdi-offline-v1.0.0.zip을 다운로드하여 대상 윈도우 PC로 복사합니다.
- 원하는 설치 디렉토리에 압축을 해제합니다.
- 폴더 내부의 install.bat를 우클릭하여 **'관리자 권한으로 실행'**합니다.
- 스크립트가 로컬 Node.js, Python, Claude Code 및 자동 설정 파일(.claude/settings.json, langfuse-config.json, langfuse_hook.py)을 원클릭으로 완벽히 구성합니다.

B. 주요 특징 및 핵심 개선 사항

TUI 레이아웃 자동 보정 (Auto-Fit): 렌더러와 터미널 간 지연 불일치로 인해 터미널 로드 초기에 TUI 상단 및 박스 라인이 깨지는 현상을 해결하기 위해 다단계 지연 보정 루프(즉시, 50ms, 250ms, 800ms)를 적용하여 창 크기 변화 없이 최적의 레이아웃을 즉시 유지합니다.
Zero-Configuration 자동 감지: 복잡한 수동 경로 이스케이프 없이 설정이 생성되며, 랭퓨즈 서버 IP와 키 정보(langfuse-config.json)를 자동으로 읽어 동작하므로 오류 없이 즉시 트레이싱을 시작할 수 있습니다.
PTY 안정화: Windows PTY 미기동 상태나 비정상 종료 시 시스템 멈춤 없이 경고 팝업을 띄우고 메인 윈도우로 포커스를 돌려 안전성을 유지합니다.

C. 전용 단축키 가이드

Ctrl + Shift + S: 선택 세션 분석 - 현재 실행 중인 에이전트의 대화 세션 로그를 분석하여 즉각적인 사용 현황을 확인합니다.
Ctrl + T: 토큰 절감 분석 - 최근 대화 세션에서 프롬프트 캐싱을 통해 절감한 토큰 양과 비용을 계산하여 리포트합니다.
Ctrl + Shift + C: 화면 강제 청소 - TUI 상의 흔적을 말끔히 지우고 터미널 화면을 깔끔하게 복원합니다.

📊 2. Langfuse Observability 서버 구축 가이드 (amd64)

외부 폐쇄망 내에서 AI API 요청을 관찰하고 토큰 사용 비용을 심층 분석하기 위해 Langfuse 서버와 LiteLLM 프록시 세트를 Docker 기반으로 배포합니다.

A. 핵심 설정 파일 정보 (amd64 기준)

docker-compose.yml: Langfuse v3, LiteLLM, Postgres, ClickHouse, Redis, MinIO 서비스를 통합 정의한 오프라인 맞춤형 설정입니다.
litellm_config.yaml: LiteLLM 프록시를 통해 내부 LLM API 엔드포인트와 토큰 라우팅, 프롬프트 캐싱 동작 방식을 설정합니다.
hooks/langfuse_hook.py: Claude Code CLI에서 보낸 API 메타데이터 및 토큰 사용 내역을 수집하여 외부 모듈 의존성 없이 순수 파이썬 표준 라이브러리만으로 Langfuse 서버에 직접 안전하게 전송합니다.

B. 배포 절차

허깅페이스 langfuse-airgap/ 폴더 내의 파일들을 에어갭 서버에 복사합니다.
도커 이미지 로딩: images/ 디렉토리에 포함된 각 서비스의 .tar 파일을 로드합니다.
```
# deploy.sh 실행 또는 수동 로드
./deploy.sh
```
.env 파일에 맞추어 docker compose up -d를 실행합니다.
포트 구성:
- Langfuse Web UI: http://<서버IP>:3000
- LiteLLM Proxy API: http://<서버IP>:4000

💡 3. 모니터링 도구 비교 및 역할 정의 (시너지 효과)

AI 코딩 환경의 비용과 성능을 효율적으로 관리하기 위해 CodeBurn과 Langfuse는 서로 보완적인 역할을 수행합니다.

분류	🏎️ CodeBurn (경량 실시간 TUI)	🔍 Langfuse (심층 웹 관찰 플랫폼)
주요 역할	로컬 터미널 내에서 빠르고 간편하게 오늘 사용한 토큰 사용량과 현재 누적 금액을 TUI 대시보드로 즉시 확인	대화의 모든 흐름, 단가 계산, 트레이스 세부 내역, 모델 응답 속도를 웹 콘솔을 통해 다차원 분석
사용 환경	터미널 내부 CLI/TUI 화면	별도 구축된 웹 브라우저 UI 및 대시보드
강점	로컬에서 즉시 실행 가능, 설정이 가벼움	LLM Observability 전문 도구로 심층 디버깅 및 비용 관리 가능
시너지 효과	실시간 비용 제한(Guardrail)은 CodeBurn으로 즉각 제어하고, 주간/월간 비용 패턴과 모델별 세부 성과 분석은 Langfuse를 통해 모니터링하여 전체적인 비용 최적화를 달성합니다.

⚙️ 4. 트러블슈팅 및 팁

TUI 화면 깨짐 발생 시: 일반 터미널 크기가 맞지 않아 발생할 수 있으므로, 창 크기를 조금 조절하거나 단축키 Ctrl + Shift + C를 사용해 화면 리셋을 트리거하십시오.
모니터링 데이터 미전송: ~/.claude/langfuse-config.json 파일에 지정된 host 경로가 실제 Langfuse 서버의 IP주소(http://<서버IP>:3000) 및 API 키와 정확히 매칭되는지 점검하십시오.
에러 백업 파일: Langfuse 서버 전송 실패 시 데이터는 유실되지 않고 로컬 ~/.claude/langfuse_hook_backup.jsonl에 백업되어 나중에 서버가 정상 복구되면 복원할 수 있습니다.

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