ソース：Claude Code、Codex、GitHub Copilot、IBM Bob、Google Antigravity¶

interlatch sources（またはダッシュボードの Sources タブ）で、各コーディングエージェントについて次の情報を確認できます：検出されたかどうか、バージョン、ディスク上のセッション数と記録・分析済みの数、記録方法、フックと MCP サーバーが設定されているか。接続と切断はダッシュボード、または interlatch connect <agent> / interlatch disconnect <agent> で行います（claude、codex、codex-cloud、copilot、bob、antigravity。記録済みのセッションは常に残ります）。どのソースも同じセッションモデルに変換されるため、すべてのエージェントのセッションがダッシュボード、分析、ナレッジベース、用語集、MCP ツールを共有します。

Codex（~/.codex）は任意で接続します。接続すると：

設定ファイルに sources.codex_dirs を記録し、~/.codex/sessions（ロールアウト）、session_index.jsonl、Codex 自身のメモリーノートをアーカイブします。ロールアウトは同じセッションモデルに変換されます：プロンプト（IDE コンテキストの外枠は外します）、応答、ツール呼び出し（exec_command、apply_patch、write_stdin、Web、MCP、サブエージェント。コードモードの exec スクリプトは呼び出したツール名で表示）、ファイル編集（FileChange 項目またはパッチ）、実際の終了コード（結果チャンク、CommandExecution 項目、 wait で完了した長時間実行セル）、応答ごとのトークン使用量、コンパクション、中断。
Codex に MCP サーバーを登録します（codex mcp add interlatch）。これで Codex も、Claude のものを含むすべてのセッションを検索できます。
Codex Desktop が取り込んだ Claude Code のセッションを復元します：Claude Code が元のトランスクリプトをすでに削除していた場合、 Codex 側のコピーが完全なセッションになります（source = codex-import）。重複はスキップされます。

Codex にはセッション終了フックがなく（唯一の notify 枠も他のアプリが使っている場合があります）、Codex のセッションはアイドルになった後、 15 分ごとのバックグラウンド同期で取り込まれます。GPT のトークン費用は OpenAI の定価で計算し、価格が公開されていない新しい GPT モデルは GPT-5 の料金で見積もります。

Codex Cloud（chatgpt.com/codex のタスク）は、ネットワークに接続するため別に接続します（interlatch connect codex-cloud）。同期のたびに Codex のログイン（codex login）で codex cloud list を実行し、新しいタスクや変わったタスクには codex cloud diff を実行します。各タスクは Codex のセッション（source = codex-cloud）になり、タイトル、リポジトリ、状態、変更ファイルと行数、差分、タスクへのリンクが入ります。リポジトリ名がローカルのプロジェクトと一致すれば、そのプロジェクトにまとまります。Codex CLI はクラウドタスクの会話を返さないため、これらのセッションにはプロンプトがなく、分析もされません。タスクと差分は ~/.interlatch/archive/codex-cloud/ にアーカイブされ、クラウド側でタスクが消えても残ります。一覧の取得に失敗した場合（未ログイン、オフライン）は Sources のカードに理由が出て、次の同期で再試行します。

GitHub Copilot は任意で接続します（interlatch connect copilot）。2 つの保存先を記録します：

~/.copilot/session-state/<id>/events.jsonl の Copilot エージェントセッション（Copilot CLI と VS Code の Copilot エージェントホスト）：プロンプト、応答、推論、結果と所要時間付きのツール呼び出し、行数の合計。呼び出しごとのトークン使用量（キャッシュの内訳付き）は ~/.copilot/session-store.db から取得し、SQLite のスナップショットとしてアーカイブします。
VS Code の Copilot Chat：User/workspaceStorage/<hash>/chatSessions/*.jsonl。各ファイルはパッチのログで、最終的なチャットに再生されます。エージェントループからツール呼び出し、結果、編集が得られ、空のチャットパネルはスキップされます。これらのログはキャッシュ済みの入力とそれ以外を区別しないため、トークン数はありますが費用の見積もりはありません。

接続すると、VS Code（User/mcp.json）と Copilot CLI（~/.copilot/mcp-config.json）にも MCP サーバーが登録されます。どちらのファイルも事前に ~/.interlatch/backups/ にバックアップされ、ファイル内の他のサーバー設定はそのまま残ります。

IBM Bob は任意で接続します（interlatch connect bob）。~/.bob/db/bob.db からタスクとメッセージを読み取り専用で読み込み、そのデータベースの SQLite スナップショットをアーカイブします。~/.bob 内のそれ以外（ログイン状態など）は読みません。 Bob IDE と Bob Shell（bob コマンド）はどちらもこのデータベースにタスクを保存するため、両方のタスクが記録されます。 IDE はそれ以外の会話ファイルをローカルに保存しません。接続すると、Bob 2.x と Bob Shell が読む ~/.bob/settings/mcp.json と、古い Bob IDE 向けの ~/.bob/settings/mcp_settings.json に MCP サーバーが登録されます。 mcp.json がまだない場合は、Bob 自身と同じように先に mcp_settings.json からコピーするので、ほかの MCP サーバーも引き継がれます。

Google Antigravity は任意で接続します（interlatch connect antigravity）。Antigravity は各会話を ~/.gemini/antigravity/conversations/ に独自の形式（古いバージョンでは暗号化、新しいバージョンでは SQLite データベース）で保存し、それとは別に、エージェントの成果物の隣へ平文のステップログ brain/<id>/.system_generated/logs/transcript_full.jsonl （古いバージョンでは transcript.jsonl）を書き出します。Interlatch はこのログから、プロンプト（成果物の承認を含む）、返答、思考、ツール呼び出しとその結果・所要時間、バックグラウンドタスクの通知、モデル呼び出しごとのトークン数を読み込みます。新しいバージョンの会話データベース（読み取り専用で開きます）からはワークスペースのフォルダー、git のブランチとリモート、モデルを、annotations/<id>.pbtxt からはタイトルを加えます。ログと、タスク・計画・ウォークスルーの Markdown ファイルをアーカイブします（生成された画像は対象外）。暗号化された形式にしかない会話は読み込めず、その件数は Sources のカードに表示されます。Antigravity は料金を記録しないため、Gemini モデルのセッションにはトークン数だけが表示され、費用は出ません。接続すると、Antigravity のグローバルな MCP 設定 ~/.gemini/config/mcp_config.json に MCP サーバーが登録されます。

claude.ai と ChatGPT のチャットは Mac に保存されないため、データのエクスポートから取り込みます。claude.ai は 設定 › プライバシー › データをエクスポート、ChatGPT は 設定 › データコントロール › データをエクスポート を開くと、届いたメールのリンクから .zip をダウンロードできます。Sources ページの Import export…（カード Chat exports）、または interlatch import <zip> で取り込みます（展開したフォルダーや conversations.json も使えます）。どちらのサービスのものかは中身から判別します。各チャットはセッション（エージェント claude-ai または chatgpt、source = claude-ai-export または chatgpt-export）になり、プロンプト、応答、思考、ツール呼び出し（claude.ai のアーティファクト、ChatGPT の Python・ブラウズ・画像生成とその出力）、添付ファイルや画像の注記が入ります。claude.ai のプロジェクト内のチャットは claude.ai/<プロジェクト>、それ以外は claude.ai、ChatGPT のチャットは chatgpt.com にまとまります。ChatGPT のチャットは画面に表示される分岐に沿って読むため、編集前のプロンプトや再生成で切り替えた回答は含まれません。新しいエクスポートはいつでも取り込めます。新しいチャットと変更されたチャットだけが追加されます。読み込んでアーカイブするのはチャット（conversations.json と、プロジェクト名のための claude.ai の projects.json）だけで、アカウントのファイル（users.json、user.json）と ChatGPT の chat.html は開きません。ダッシュボードからアップロードした zip は取り込み後に削除します。取り込んだチャットは自動では分析しません（何年分ものチャットを分析するとプランの上限を一度に使い切るため）。選別して（下記）価値のあるチャットを分析待ちに入れるか、Sessions の一覧で分析したいチャットにチェックを入れて Analyze を選ぶ（Select all matching でフィルターに合うチャットをすべて選べます）か、チャットを開いて Analyze now を選びます。--analyze を付けて取り込むとすべて分析待ちに入ります。エクスポートにはトークン数がないため、費用は表示されません。Claude Code on the web のセッションは claude.ai のエクスポートに含まれません。 claude --teleport <id> で Mac に通常の Claude Code のトランスクリプトとして取り込めます。

取り込んだチャットの選別¶

チャット履歴の大半は、調べもの、文章の書き直し、日常の質問で、分析しても何も残りません。選別はチャットを 分析する価値あり（worth analyzing）、たぶん（maybe）、価値なし（not worth it）に分け、それぞれにトピックと一行の理由を付けます。これで分析を役に立つチャットに回せます。エクスポートのカード（Sources › Chat exports）で Screen N chats を選ぶか、interlatch screen を実行します（--sample 200 でまず無作為の 200 件で試す、 --dry-run は件数を数えるだけ）。

読むのは各チャットの冒頭だけです：タイトル、日付、最初と最後のプロンプト、最初の返答の書き出し。分析に送るものと同じく秘密情報は伏せます。
確実なものはモデルを呼ばずにルールで決めます：エクスポートに返答がない（多くは画像の依頼）、分析するには短すぎる、貼り付けた文章の翻訳・要約・校正だけを頼む 1〜2 プロンプトのチャット。
残りは analysis.screen_model（既定は Haiku）が 1 回の呼び出しで 60 件ずつ読みます。分析が残すもの（修正、判断、自分のプロジェクトや仕事についての事実、好み）と、記録したコーディングセッションから取った取り組み中のプロジェクトを伝えるので、自分のシステム、勤務先、顧客についてのチャットが一般的な質問より上に来ます。誤って「価値なし」にしたチャットは二度と分析されないため、仕事に関わるものは少なくとも「たぶん」にするよう指示しています。
ChatGPT のチャット約 3,400 件で 60 回ほどの呼び出しです。Claude の場合、表示される費用は API 定価換算で数ドルで、プランから差し引かれます。

選別では何も分析しません。Queue N worth analyzing（または interlatch screen --queue、「たぶん」も含めるなら --maybe）で背景の分析待ちに入り、15 分ごとに数件ずつ新しい順に分析されます。選別結果の件数は Sessions の一覧（フィルター Screening）にリンクしており、分析されるまで各チャットに結果と理由が表示されます。「たぶん」はそこで見直して、必要なものを Analyze してください。コマンドラインでは interlatch screen --list analyze|maybe|skip で同じものを表示します。チャットの選別は一度だけで、新しいエクスポートで変わったときにやり直します。分析待ちに入れたチャットは分析待ちのままです。

Claude Desktop、Cursor、Windsurf、Gemini CLI は記録しませんが、MCP サーバーは使えます。MCP サーバーを参照してください。