Introduktion

Hvad er PRECC?

PRECC (Forudsigelig fejlkorrektion for Claude Code) er et Rust-værktøj, der opfanger Claude Code bash-kommandoer via den officielle PreToolUse hook-mekanisme. Det retter fejl før de sker, sparer tokens og eliminerer genforsøgsløkker.

Gratis for community-brugere.

Problemet

Claude Code spilder betydelige tokens på undgåelige fejl:

• Forkert mappe-fejl – At køre cargo build i en overmappe uden Cargo.toml og derefter genforsøge efter at have læst fejlen.
• Genforsøgsløkker – En fejlet kommando producerer omfattende output, Claude læser det, ræsonnerer over det og prøver igen. Hver cyklus brænder hundredvis af tokens.
• Omfattende output – Kommandoer som find eller ls -R udskriver tusindvis af linjer, som Claude skal behandle.

De fire søjler

Kontekstkorrektion (cd-prepend)

Registrerer når kommandoer som cargo build eller npm test køres i den forkerte mappe og sætter cd /correct/path && foran før udførelse.

GDB-fejlfinding

Opdager muligheder for at vedhæfte GDB til dybere fejlfinding af segfaults og nedbrud og leverer strukturerede fejlfindingsoplysninger i stedet for rå core dumps.

Sessionsudvinding

Udvinder Claude Code sessionslogs for fejl-rettelse-par. Når samme fejl gentager sig, kender PRECC allerede rettelsen og anvender den automatisk.

Automatiseringsfærdigheder

Et bibliotek af indbyggede og udvundne færdigheder, der matcher kommandomønstre og omskriver dem. Færdigheder er defineret som TOML-filer eller SQLite-rækker, hvilket gør dem lette at inspicere, redigere og dele.

Sådan fungerer det (30-sekunders version)

1. Claude Code er ved at køre en bash-kommando.
2. PreToolUse hook sender kommandoen til precc-hook som JSON via stdin.
3. precc-hook kører kommandoen gennem pipelinen (færdigheder, mappekorrektion, komprimering) på under 3 millisekunder.
4. Den korrigerede kommando returneres som JSON via stdout.
5. Claude Code udfører den korrigerede kommando i stedet.

Trivielle fejl bliver slået sammen; årsagen til omskrivningen følger med i hook-svaret, så hver korrektion kan revideres — den er ikke tavs.

Sikkerhedsgrænse

PRECC omskriver kun, når semantisk ækvivalens bevisligt bevares eller er brugerverificerbar. Destruktive kommandoer (rm, git push --force, git reset --hard) omskrives aldrig, selv hvis en færdighed matcher. Hver mutation skal være afgrænset — den omskrevne kommando skal stadig indeholde den originale kommandos kerne-tokens. Uafgrænsede omskrivninger tilbageføres automatisk. Hver anvendt omskrivning logges og vises, så du kan revidere, deaktivere eller fortryde den.

Adaptiv komprimering

Hvis en kommando fejler efter komprimering, springer PRECC automatisk komprimering over ved genforsøget, så Claude får det fulde ukomprimerede output til fejlfinding.

Live brugsstatistik

Nuværende version –:

crates.io downloads count CI, docs.rs and mirror traffic — they are not a measure of unique users.

Besparelser per version

Disse tal opdateres automatisk fra anonymiseret telemetri.

Links

• GitHub: https://github.com/peri-a-i/precc-cc
• Hjemmeside: https://peria.ai
• Dokumentation: https://precc.cc

Installation

Hurtig installation (Linux / macOS)

curl -fsSL https://peria.ai/install.sh | bash

Dette downloader den seneste release-binærfil til din platform, verificerer SHA256-checksummen og placerer den i ~/.local/bin/.

Efter installation, initialiser PRECC:

precc init

precc init registrerer PreToolUse hook i Claude Code, opretter datamapper og initialiserer færdighedsdatabasen.

Installationsmuligheder

SHA256-verificering

Som standard verificerer installationsprogrammet binærens checksum mod den publicerede SHA256-sum. For at springe verificering over (anbefales ikke):

curl -fsSL https://peria.ai/install.sh | bash -s -- --no-verify

Brugerdefineret installationspræfiks

Installer til en brugerdefineret placering:

curl -fsSL https://peria.ai/install.sh | bash -s -- --prefix /opt/precc

OpenCLI (–opencli) — WebFetch token savings

PRECC can also install OpenCLI, a third-party Node.js tool that turns ~148 websites (HackerNews, Reddit, arxiv, bilibili, zhihu, x.com, …) into structured-output commands. When installed, PRECC’s two built-in webfetch-opencli-* skills auto-rewrite raw curl/wget calls into the corresponding opencli <site> command for 5–50× smaller output.

precc init --opencli

This runs npm install -g @jackwener/opencli (requires Node.js 20+) and prints the URL for OpenCLI’s optional Chrome extension. The extension is only needed to reuse logged-in cookies on private pages; public sources work without it.

Skipping --opencli keeps PRECC fully self-contained — the auto-rewrite skill inlines a command -v opencli check that falls back to the original command when OpenCLI isn’t installed, so the skill is safe to ship default-on.

The Chrome extension requests broad permissions (debugger, <all_urls>, cookies). Operators should review them before installing it; --opencli only handles the npm package, not the extension.

Ledsagerværktøjer (–extras)

PRECC leveres med valgfri ledsagerværktøjer. Installer dem med --extras:

curl -fsSL https://peria.ai/install.sh | bash -s -- --extras

Dette installerer:

Windows (PowerShell)

irm https://peria.ai/install.ps1 | iex

Derefter initialiser:

precc init

Manuel installation

1. Download release-binærfilen til din platform fra GitHub Releases.
2. Verificer SHA256-checksummen mod .sha256-filen i udgivelsen.
3. Placer binærfilen i en mappe i din PATH (f.eks. ~/.local/bin/).
4. Kør precc init.

Opdatering

precc update

Tving opdatering til en specifik version:

precc update --force --version 0.3.0

Aktiver automatiske opdateringer:

precc update --auto

Installation under OpenClaw / ClawHub

PRECC leveres med et plugin-manifest i plugins/openclaw/openclaw.plugin.json (id precc-token-saver). Når en offentlig udgivelse offentliggøres, sender GitHub Actions-arbejdsgangen clawhub-publish.yml skill-bundtet til ClawHub-registret, så slutbrugere kan installere PRECC via ClawHub CLI’en i stedet for curl-installationsprogrammet:

# ClawHub CLI
clawhub install precc

# Or pin the plugin manifest (id: precc-token-saver) via OpenClaw's
# plugin marketplace UI or its CLI equivalent.

Sådan vises besparelser under OpenClaw

Hver PRECC-rapportflade, der fungerer under Claude Code, fungerer også under OpenClaw — precc savings, precc savings --all, den lokaliserede statuslinje (sæt PRECC_LANG=zh, og linjen vises på dit sprog) og den lokale omskrivningsrevisionslog læser alle fra de samme SQLCipher-databaser på din maskine. En separat specifikation i docs/symposium-plan/openclaw-savings-reporting.md beskriver et fremtidigt struktureret preccSavings-felt i hvert hook-svar plus en énlinjes notifikation ved sessionsafslutning ved en standardtærskel på $0.05; den del er endnu ikke leveret.

Verifikation af installation

$ precc --version
precc 0.3.0

$ precc savings
Session savings: 0 tokens (no commands intercepted yet)

Hvis precc ikke findes, sørg for at ~/.local/bin er i din PATH.

Hurtigstart

Kom i gang med PRECC på 5 minutter.

Trin 1: Installer

curl -fsSL https://peria.ai/install.sh | bash

Trin 2: Initialiser

$ precc init
[precc] Hook registered with Claude Code
[precc] Created ~/.local/share/precc/
[precc] Initialized heuristics.db with 8 built-in skills
[precc] Ready.

Trin 3: Verificer at hook er aktiv

$ precc skills list
  # Name               Type      Triggers
  1 cargo-wrong-dir    built-in  cargo build/test/clippy outside Rust project
  2 git-wrong-dir      built-in  git * outside a repo
  3 go-wrong-dir       built-in  go build/test outside Go module
  4 make-wrong-dir     built-in  make without Makefile in cwd
  5 npm-wrong-dir      built-in  npm/npx/pnpm/yarn outside Node project
  6 python-wrong-dir   built-in  python/pytest/pip outside Python project
  7 jj-translate       built-in  git * in jj-colocated repo
  8 asciinema-gif      built-in  asciinema rec

Trin 4: Brug Claude Code normalt

Åbn Claude Code og arbejd som normalt. PRECC kører stille i baggrunden. Når Claude udfører en kommando der ville fejle, retter PRECC den før udførelse.

Eksempel: Cargo-build i forkert mappe

Antag at dit projekt er i ~/projects/myapp/ og Claude udfører:

cargo build

fra ~/projects/ (et niveau for højt, ingen Cargo.toml der).

Uden PRECC: Claude får fejlen could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory, læser den, ræsonnerer og prøver igen med cd myapp && cargo build. Pris: ~2.000 tokens spildt.

Med PRECC: Hook registrerer den manglende Cargo.toml, finder den i myapp/ og omskriver kommandoen til:

cd /home/user/projects/myapp && cargo build

Claude ser aldrig en fejl. Nul tokens spildt.

Trin 5: Tjek dine besparelser

Efter en session, se hvor mange tokens PRECC har sparet:

$ precc savings
Session Token Savings
=====================
Total estimated savings: 4,312 tokens

Breakdown:
  Pillar 1 (cd prepends):       2,104 tokens  (3 corrections)
  Pillar 4 (skill activations):   980 tokens  (2 activations)
  RTK rewrites:                 1,228 tokens  (5 rewrites)

Næste skridt

• Færdigheder – Se alle tilgængelige færdigheder og hvordan du opretter dine egne.
• Hook Pipeline – Forstå hvad der sker under motorhjelmen.
• Besparelser – Detaljeret tokenbesparelsesanalyse.

Licens

PRECC tilbyder to niveauer: Community (gratis) og Pro.

Community-niveau (gratis)

Community-niveauet inkluderer:

• Alle indbyggede færdigheder (mappekorrektion, jj-oversættelse osv.)
• Hook pipeline med fuld Pillar 1 og Pillar 4 understøttelse
• Grundlæggende precc savings-oversigt
• Sessionsanalyse med precc ingest
• Ubegrænset lokal brug

Pro-niveau

Pro låser op for yderligere funktioner:

• Detaljeret besparelsesoversigt – precc savings --all med per-kommando-analyse
• GIF-optagelse – precc gif til oprettelse af animerede terminal-GIF’er
• IP-geofence-overholdelse – Til regulerede miljøer
• E-mail-rapporter – precc mail report til afsendelse af analyser
• GitHub Actions-analyse – precc gha til fejlfinding af fejlede workflows
• Kontekstkomprimering – precc compress til optimering af CLAUDE.md
• Prioriteret support

Aktivering af licens

$ precc license activate XXXX-XXXX-XXXX-XXXX --email you@example.com
[precc] License activated for you@example.com
[precc] Plan: Pro
[precc] Expires: 2027-04-03

Kontrol af licensstatus

$ precc license status
License: Pro
Email:   you@example.com
Expires: 2027-04-03
Status:  Active

GitHub Sponsors-aktivering

Hvis du sponsorerer PRECC via GitHub Sponsors, aktiveres din licens automatisk via din GitHub-e-mail. Ingen nøgle nødvendig – sørg bare for at din sponsor-e-mail matcher:

$ precc license status
License: Pro (GitHub Sponsors)
Email:   you@example.com
Status:  Active (auto-renewed)

Enhedsfingeraftryk

Hver licens er bundet til et enhedsfingeraftryk. Se dit med:

$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...

Hvis du har brug for at overføre din licens til en ny maskine, deaktiver først:

precc license deactivate

Aktiver derefter på den nye maskine.

Licens udløbet?

Når en Pro-licens udløber, vender PRECC tilbage til Community-niveauet. Alle indbyggede færdigheder og kernefunktionalitet fortsætter med at virke. Kun Pro-specifikke funktioner bliver utilgængelige. Se FAQ for flere detaljer.

Hook Pipeline

Binærfilen precc-hook er kernen i PRECC. Den sidder mellem Claude Code og shellen og behandler hver bash-kommando på under 5 millisekunder.

Hvordan Claude Code kalder hook

Claude Code understøtter PreToolUse hooks – eksterne programmer der kan inspicere og ændre værktøjsinput før udførelse. Når Claude er ved at køre en bash-kommando, sender den JSON til precc-hook på stdin og læser svaret fra stdout.

Pipeline-faser

Claude Code
    |
    v
+---------------------------+
| 1. Parse JSON stdin       |  Read the command from Claude Code
+---------------------------+
    |
    v
+---------------------------+
| 2. Skill matching         |  Query heuristics.db for matching skills (Pillar 4)
+---------------------------+
    |
    v
+---------------------------+
| 3. Directory correction   |  Resolve correct working directory (Pillar 1)
+---------------------------+
    |
    v
+---------------------------+
| 4. GDB check              |  Detect debug opportunities (Pillar 2)
+---------------------------+
    |
    v
+---------------------------+
| 5. RTK rewriting          |  Apply command rewrites for token savings
+---------------------------+
    |
    v
+---------------------------+
| 6. Emit JSON stdout       |  Return modified command to Claude Code
+---------------------------+
    |
    v
  Shell executes corrected command

Eksempel: JSON input og output

Input (fra Claude Code)

{
  "tool_input": {
    "command": "cargo build"
  }
}

PRECC registrerer, at den aktuelle mappe ikke har Cargo.toml, men ./myapp/Cargo.toml findes.

Output (til Claude Code)

{
  "hookSpecificOutput": {
    "updatedInput": {
      "command": "cd /home/user/projects/myapp && cargo build"
    }
  }
}

Hvis ingen ændring er nødvendig, er updatedInput.command tom, og Claude Code bruger den originale kommando.

Fasedetaljer

Fase 1: Parse JSON

Læser det fulde JSON-objekt fra stdin. Udtrækker tool_input.command. Hvis parsing fejler, afsluttes hook øjeblikkeligt, og Claude Code bruger den originale kommando (fail-open design).

Fase 2: Færdighedsmatching

Forespørger SQLite-heuristikdatabasen for færdigheder, hvis triggermønster matcher kommandoen. Færdigheder kontrolleres i prioritetsrækkefølge. Både indbyggede TOML-færdigheder og lærte færdigheder evalueres.

Fase 3: Mappekorrektion

For build-kommandoer (cargo, go, make, npm, python osv.) kontrolleres, om den forventede projektfil findes i den aktuelle mappe. Hvis ikke, scannes nærliggende mapper for det nærmeste match, og cd <dir> && sættes foran.

Mappescanningen bruger et cachelagret filsystemindeks med et 5-sekunders TTL for at forblive hurtig.

Fase 4: GDB-kontrol

Hvis kommandoen sandsynligvis producerer et nedbrud (f.eks. kørsel af en debug-binærfil), kan PRECC foreslå eller indsætte GDB-wrappers for at fange struktureret debug-output i stedet for rå crash-logfiler.

Fase 5: RTK-omskrivning

Anvender RTK (Rewrite Toolkit)-regler der forkorter omstændelige kommandoer, undertrykker støjende output eller omstrukturerer kommandoer for tokeneffektivitet.

Fase 6: Udsend JSON

Serialiserer den ændrede kommando tilbage til JSON og skriver den til stdout. Hvis ingen ændringer blev foretaget, signalerer outputtet Claude Code at bruge den originale kommando.

Ydeevne

Hele pipeline fuldfører på under 5 millisekunder (p99). Nøgleoptimeringer:

• SQLite i WAL-tilstand for låsefri samtidige læsninger
• Prækompilerede regex-mønstre til færdighedsmatching
• Cachelagrede filsystemscanninger (5-sekunders TTL)
• Ingen netværkskald i den kritiske sti
• Fail-open: enhver fejl falder igennem til den originale kommando

Manuel test af hook

Du kan kalde hook direkte:

$ echo '{"tool_input":{"command":"cargo build"}}' | precc-hook
{"hookSpecificOutput":{"updatedInput":{"command":"cd /home/user/myapp && cargo build"}}}

Færdigheder

Færdigheder er mønstermatchingsreglerne som PRECC bruger til at registrere og korrigere kommandoer. De kan være indbyggede (leveret som TOML-filer) eller lært fra sessionslogfiler.

Indbyggede færdigheder

Liste over færdigheder

$ precc skills list
  # Name               Type      Triggers
  1 cargo-wrong-dir    built-in  cargo build/test/clippy outside Rust project
  2 git-wrong-dir      built-in  git * outside a repo
  3 go-wrong-dir       built-in  go build/test outside Go module
  4 make-wrong-dir     built-in  make without Makefile in cwd
  5 npm-wrong-dir      built-in  npm/npx/pnpm/yarn outside Node project
  6 python-wrong-dir   built-in  python/pytest/pip outside Python project
  7 jj-translate       built-in  git * in jj-colocated repo
  8 asciinema-gif      built-in  asciinema rec
  9 fix-pytest-path    mined     pytest with wrong test path

Færdighedsdetaljer

$ precc skills show cargo-wrong-dir
Name:        cargo-wrong-dir
Type:        built-in
Source:      skills/builtin/cargo-wrong-dir.toml
Description: Detects cargo commands run outside a Rust project and prepends
             cd to the directory containing the nearest Cargo.toml.
Trigger:     ^cargo\s+(build|test|clippy|run|check|bench|doc)
Action:      prepend_cd
Marker:      Cargo.toml
Activations: 12

Eksport af færdighed til TOML

$ precc skills export cargo-wrong-dir
[skill]
name = "cargo-wrong-dir"
description = "Prepend cd for cargo commands outside a Rust project"
trigger = "^cargo\\s+(build|test|clippy|run|check|bench|doc)"
action = "prepend_cd"
marker = "Cargo.toml"
priority = 10

Redigering af en færdighed

$ precc skills edit cargo-wrong-dir

Dette åbner færdighedsdefinitionen i din $EDITOR. Efter lagring genindlæses færdigheden automatisk.

Advise-kommandoen

precc skills advise analyserer din seneste session og foreslår nye færdigheder baseret på gentagne mønstre:

$ precc skills advise
Analyzed 47 commands from the last session.

Suggested skills:
  1. docker-wrong-dir: You ran `docker compose up` outside the project root 3 times.
     Suggested trigger: ^docker\s+compose
     Suggested marker: docker-compose.yml

  2. terraform-wrong-dir: You ran `terraform plan` outside the infra directory 2 times.
     Suggested trigger: ^terraform\s+(plan|apply|init)
     Suggested marker: main.tf

Accept suggestion [1/2/skip]?

Klyngning af færdigheder

$ precc skills cluster

Grupperer lignende lærte færdigheder for at identificere overflødige eller overlappende mønstre.

Lærte vs. indbyggede færdigheder

Indbyggede færdigheder leveres med PRECC og er defineret i skills/builtin/*.toml. De dækker de mest almindelige forkert-mappe-fejl.

Lærte færdigheder oprettes af precc ingest eller precc-learner-dæmonen fra dine sessionslogfiler. De gemmes i ~/.local/share/precc/heuristics.db og er specifikke for din arbejdsgang. Se Mining for detaljer.

Besparelser

PRECC sporer estimerede tokenbesparelser fra hver opfangning. Brug precc savings for at se, hvor meget spild PRECC har forhindret.

Hurtig oversigt

$ precc savings
Session Token Savings
=====================
Total estimated savings: <span data-stat="session_tokens_saved">8,741</span> tokens

Breakdown:
  Pillar 1 (cd prepends):         <span data-stat="session_p1_tokens">3,204</span> tokens  (<span data-stat="session_p1_count">6</span> corrections)
  Pillar 4 (skill activations):   <span data-stat="session_p4_tokens">1,560</span> tokens  (<span data-stat="session_p4_count">4</span> activations)
  RTK rewrites:                   <span data-stat="session_rtk_tokens">2,749</span> tokens  (<span data-stat="session_rtk_count">11</span> rewrites)
  Lean-ctx wraps:                 <span data-stat="session_lean_tokens">1,228</span> tokens  (<span data-stat="session_lean_count">2</span> wraps)

Detaljeret oversigt (Pro)

$ precc savings --all
Session Token Savings (Detailed)
================================
Total estimated savings: <span data-stat="session_tokens_saved">8,741</span> tokens

Command-by-command:
  #  Time   Command                          Saving   Source
  1  09:12  cargo build                      534 tk   cd prepend (cargo-wrong-dir)
  2  09:14  cargo test                       534 tk   cd prepend (cargo-wrong-dir)
  3  09:15  git status                       412 tk   cd prepend (git-wrong-dir)
  4  09:18  npm install                      824 tk   cd prepend (npm-wrong-dir)
  5  09:22  find . -name "*.rs"              387 tk   RTK rewrite (output truncation)
  6  09:25  cat src/main.rs                  249 tk   RTK rewrite (lean-ctx wrap)
  7  09:31  cargo clippy                     534 tk   cd prepend (cargo-wrong-dir)
  ...

Pillar Breakdown:
  Pillar 1 (context resolution):   <span data-stat="session_p1_tokens">3,204</span> tokens  <span data-stat="session_p1_pct">36.6</span>%
  Pillar 2 (GDB debugging):            0 tokens   0.0%
  Pillar 3 (mined preventions):        0 tokens   0.0%
  Pillar 4 (automation skills):    <span data-stat="session_p4_tokens">1,560</span> tokens  <span data-stat="session_p4_pct">17.8</span>%
  RTK rewrites:                    <span data-stat="session_rtk_tokens">2,749</span> tokens  <span data-stat="session_rtk_pct">31.5</span>%
  Lean-ctx wraps:                  <span data-stat="session_lean_tokens">1,228</span> tokens  <span data-stat="session_lean_pct">14.1</span>%

Hvordan besparelser estimeres

Hver korrektionstype har en estimeret tokenpris baseret på, hvad der ville være sket uden PRECC:

Disse er konservative estimater. Faktiske besparelser er ofte højere, fordi Claudes ræsonnement om fejl kan være omstændeligt.

Kumulative besparelser

Besparelser bevares på tværs af sessioner i PRECC-databasen. Over tid kan du spore den samlede effekt:

$ precc savings
Session Token Savings
=====================
Total estimated savings: <span data-stat="session_tokens_saved">8,741</span> tokens

Lifetime savings: <span data-stat="total_tokens_saved">142,389</span> tokens across <span data-stat="total_sessions">47</span> sessions

Statuslinje

Efter installation tilføjer PRECC en statusLine-post i ~/.claude/settings.json, så Claude Codes statuslinje viser live sessionsmetrikker:

$0.42 spent | 1.2M in/out | 📊 last cmd: −1.2K | PRECC: 7 fixes | 5.8ms avg | this session: 320 saved over 7 cmds (~$0.05) | lifetime: 8.9K saved over 217 cmds (~$2.85)

Sæt PRECC_LANG for at vise etiketterne på dit sprog — se kapitlet om lokalisering.

Hvert segment:

lifetime:-segmentet placeres sidst, så det bliver det første, der afkortes, hvis Claude Codes UI klipper linjen ved højre kant.

Hvorfor omkostninger og tokenantal ikke kan divideres

Det viste 1.2M in/out er ikke den nævner, der producerede $0.42 spent. Claude Codes cost.total_cost_usd beregnes ud fra API’ens fulde token-opdeling — basis-input, output, plus cache-læsninger og cache-oprettelser. De session-omfattende akkumulerede cache-token-tællinger eksponeres ikke i statusline-skemaet, så PRECC kan kun vise den synlige (ikke-cache) del.

I lange sessioner med mange genlæsninger af filer kan cache-læsninger være 10× det synlige tokenantal. Derfor ville sammenkobling som forhold være vildledende — PRECC viser dem i stedet som uafhængige segmenter.

Hvorfor PRECC ikke beregner omkostningerne

Omkostningstallet er autoritativt. PRECC læser cost.total_cost_usd ordret fra den JSON, som Claude Code piper til status-kommandoen via stdin. Det er det samme tal, som Claude Code trækker fra dit abonnements-/forbrugsbudget. Du kan til enhver tid verificere det med den indbyggede /cost-skråstregkommando — begge bør stemme overens.

Hvad driver omkostningerne

For Claude Opus 4.6:

De største drivere i lange sessioner er normalt output-tokens (den dyreste pr.-token-type, især på 1M-konteksttrinnet), gentagne cache-læsninger (billige enkeltvis, men ophobes hurtigt over mange runder) og cache-oprettelser (skrives én gang pr. fillæsning til ~1.25× basis-input-satsen). PRECC reducerer omkostningerne for synlige tokens ved at komprimere Bash-output (segmentet 📊 last cmd: viser besparelsen pr. kommando), men kan ikke reducere cache-læsninger af filer, som Claude allerede har indlæst.

Stabile sessions-tællinger

Segmentet “PRECC: N fixes” tæller hændelser siden den persisterede sessions-start, som skrives til ~/.local/share/precc/sessions/<session_id>.start ved den første statusline-opdatering i hver session. Dette gør tællingen monoton — den kan ikke falde midt i sessionen, selv hvis cost.total_duration_ms mangler ved en bestemt opdatering.

Automatisk opdateret livstidssnapshot

lifetime:-segmentet læser ~/.local/share/precc/.lifetime_summary.json, som omskrives ved hver PostToolUse-måling og ved hver precc savings-påkaldelse. this session:-segmentet læser den samme lifetime-fil, men trækker en pr.-session-basislinje fra, som persisteres ved den første opdatering i hver session. Ingen manuel opdatering nødvendig — filerne opdaterer sig selv.

Undertrykke statuslinjen

Hvis du hellere vil beholde din eksisterende statuslinje, så indstil din egen statusLine-kommando i ~/.claude/settings.json. PRECC’s installer vil registrere den brugerdefinerede værdi og lade den være ved efterfølgende opdateringer.

For kun at undertrykke 📊 PRECC-linjen pr. interaktion (i additionalContext), sæt PRECC_QUIET=1 i dit shell-miljø.

Related research

PRECC’s three savings mechanisms each have a counterpart in the recent literature. These are related work — the ideas PRECC’s design draws on. Their reported figures are their measurements, not PRECC’s: PRECC only ever quotes numbers measured on your own machine (see “measured, not estimated”, above).

• Output/trajectory trimming (PRECC’s diet + bash-output compression) — Reducing Cost of LLM Agents with Trajectory Reduction (AgentDiet), FSE 2026, arXiv:2509.23586. Removes redundant/expired trajectory content post-hoc; reports −39.9–59.7% input tokens. PRECC applies the same idea pre-execution and deterministically (no extra LLM call).
• Skills as programs (PRECC’s mined + builtin rewrite skills) — Harnessing LLM Agents with Skill Programs, arXiv:2605.17734. Frames reusable agent skills as executable program functions — the same analogy behind PRECC’s command-rewrite skills (a pattern → a deterministic rewrite).
• Context compression (PRECC’s compress + lean-ctx wrapping) — Compress the Context, Keep the Commitments: A Formal Framework for Verifiable LLM Context Compression, arXiv:2605.17304. Recent work on compressing context without losing required information — the property PRECC’s deterministic, cache-stable rewrites aim to preserve.

Komprimering

precc compress formindsker CLAUDE.md og andre kontekstfiler for at reducere tokenforbruget, når Claude Code indlæser dem. Dette er en Pro-funktion.

Grundlæggende brug

$ precc compress .
[precc] Scanning directory: .
[precc] Found 3 context files:
         CLAUDE.md (2,847 tokens -> 1,203 tokens, -57.7%)
         ARCHITECTURE.md (4,112 tokens -> 2,044 tokens, -50.3%)
         ALTERNATIVES.md (3,891 tokens -> 1,967 tokens, -49.5%)
[precc] Total: 10,850 tokens -> 5,214 tokens (-51.9%)
[precc] Files compressed. Use --revert to restore originals.

Testkørsel

Forhåndsvis hvad der ville ændre sig uden at ændre filer:

$ precc compress . --dry-run
[precc] Dry run -- no files will be modified.
[precc] CLAUDE.md: 2,847 tokens -> 1,203 tokens (-57.7%)
[precc] ARCHITECTURE.md: 4,112 tokens -> 2,044 tokens (-50.3%)
[precc] ALTERNATIVES.md: 3,891 tokens -> 1,967 tokens (-49.5%)
[precc] Total: 10,850 tokens -> 5,214 tokens (-51.9%)

Gendannelse

Originalerne sikkerhedskopieres automatisk. For at gendanne dem:

$ precc compress --revert
[precc] Restored 3 files from backups.

Hvad komprimeres

Kompressoren anvender flere transformationer:

• Fjerner overflødige mellemrum og tomme linjer
• Forkorter omstændelig formulering med bevarelse af betydning
• Kondenserer tabeller og lister
• Fjerner kommentarer og dekorativ formatering
• Bevarer alle kodeblokke, stier og tekniske identifikatorer

Det komprimerede output er stadig menneskelæsbart – det er ikke minificeret eller obfuskeret.

Specifikke filer

$ precc compress CLAUDE.md
[precc] CLAUDE.md: 2,847 tokens -> 1,203 tokens (-57.7%)

Rapporter

precc report genererer et analysedashboard der opsummerer PRECC-aktivitet og tokenbesparelser.

Generering af rapport

$ precc report
PRECC Report -- 2026-04-03
==========================

Sessions analyzed: 12
Commands intercepted: 87
Total token savings: 42,389

Top skills by activation:
  1. cargo-wrong-dir     34 activations   17,204 tokens saved
  2. npm-wrong-dir       18 activations    9,360 tokens saved
  3. git-wrong-dir       12 activations    4,944 tokens saved
  4. RTK rewrite         15 activations    3,750 tokens saved
  5. python-wrong-dir     8 activations    4,131 tokens saved

Savings by pillar:
  Pillar 1 (context resolution):  28,639 tokens  67.6%
  Pillar 4 (automation skills):    7,000 tokens  16.5%
  RTK rewrites:                    3,750 tokens   8.8%
  Lean-ctx wraps:                  3,000 tokens   7.1%

Recent corrections:
  2026-04-03 09:12  cargo build -> cd myapp && cargo build
  2026-04-03 09:18  npm test -> cd frontend && npm test
  2026-04-03 10:05  git status -> cd repo && git status
  ...

Afsendelse af rapport via e-mail

Send rapporten til en e-mailadresse (kræver mailopsætning, se Email):

$ precc report --email
[precc] Report sent to you@example.com

Modtageradressen læses fra ~/.config/precc/mail.toml. Du kan også bruge precc mail report EMAIL til at sende til en specifik adresse.

Rapportdata

Rapporter genereres fra den lokale PRECC-database i ~/.local/share/precc/history.db. Ingen data forlader din maskine medmindre du eksplicit sender rapporten via e-mail.

Analyse

PRECC analyserer Claude Code-sessionslogfiler for at lære fejl-rettelsesmønstre. Når den ser den samme fejl igen, anvender den rettelsen automatisk.

Indlæsning af sessionslogfiler

Indlæs en enkelt fil

$ precc ingest ~/.claude/logs/session-2026-04-03.jsonl
[precc] Parsing session-2026-04-03.jsonl...
[precc] Found 142 commands, 8 failure-fix pairs
[precc] Stored 8 patterns in history.db
[precc] 2 new skill candidates identified

Indlæs alle logfiler

$ precc ingest --all
[precc] Scanning ~/.claude/logs/...
[precc] Found 23 session files (14 new, 9 already ingested)
[precc] Parsing 14 new files...
[precc] Found 47 failure-fix pairs across 14 sessions
[precc] Stored 47 patterns in history.db
[precc] 5 new skill candidates identified

Tvungen genindlæsning

For at genbehandle filer der allerede er indlæst:

$ precc ingest --all --force
[precc] Re-ingesting all 23 session files...

Hvordan analyse virker

1. PRECC læser sessionens JSONL-logfil.
2. Den identificerer kommandopar, hvor den første kommando fejlede og den anden var et korrigeret genforsøg.
3. Den udtrækker mønsteret (hvad der gik galt) og rettelsen (hvad Claude gjorde anderledes).
4. Mønstre gemmes i ~/.local/share/precc/history.db.
5. Når et mønster når en tillidstærskel (set flere gange), bliver det en lært færdighed i heuristics.db.

Eksempelmønster

Failure: pytest tests/test_auth.py
Error:   ModuleNotFoundError: No module named 'myapp'
Fix:     cd /home/user/myapp && pytest tests/test_auth.py
Pattern: pytest outside project root -> prepend cd

precc-learner-dæmonen

precc-learner-dæmonen kører i baggrunden og overvåger automatisk nye sessionslogfiler:

$ precc-learner &
[precc-learner] Watching ~/.claude/logs/ for new sessions...
[precc-learner] Processing session-2026-04-03-1412.jsonl... 3 new patterns

Dæmonen bruger filsystemnotifikationer (inotify på Linux, FSEvents på macOS), så den reagerer øjeblikkeligt, når en session slutter.

Fra mønstre til færdigheder

Lærte mønstre forfremmes til færdigheder, når de opfylder disse kriterier:

• Set mindst 3 gange på tværs af sessioner
• Konsistent rettelsesmønster (samme type korrektion hver gang)
• Ingen falske positiver registreret

Du kan gennemgå færdighedskandidater med:

$ precc skills advise

Se Skills for detaljer om administration af færdigheder.

Datalagring

• Fejl-rettelsespar: ~/.local/share/precc/history.db
• Forfremmede færdigheder: ~/.local/share/precc/heuristics.db

Begge er SQLite-databaser i WAL-tilstand for sikker samtidig adgang.

E-mail

PRECC kan sende rapporter og filer via e-mail. Det kræver en engangskonfiguration af SMTP.

Opsætning

$ precc mail setup
SMTP host: smtp.gmail.com
SMTP port [587]: 587
Username: you@gmail.com
Password: ********
From address [you@gmail.com]: you@gmail.com
[precc] Mail configuration saved to ~/.config/precc/mail.toml
[precc] Sending test email to you@gmail.com...
[precc] Test email sent successfully.

Konfigurationsfil

Konfigurationen er gemt i ~/.config/precc/mail.toml:

[smtp]
host = "smtp.gmail.com"
port = 587
username = "you@gmail.com"
password = "app-password-here"
from = "you@gmail.com"
tls = true

Du kan redigere denne fil direkte:

$EDITOR ~/.config/precc/mail.toml

Til Gmail, brug en App-adgangskode i stedet for din kontoadgangskode.

Afsendelse af rapporter

$ precc mail report team@example.com
[precc] Generating report...
[precc] Sending to team@example.com...
[precc] Report sent.

Afsendelse af filer

$ precc mail send colleague@example.com output.log
[precc] Sending output.log to colleague@example.com...
[precc] Sent (14.2 KB).

SSH-relay-understøttelse

Hvis din maskine ikke kan nå en SMTP-server direkte (f.eks. bag en virksomhedsfirewall), understøtter PRECC videresendelse via en SSH-tunnel:

[smtp]
host = "localhost"
port = 2525

[ssh_relay]
host = "relay.example.com"
user = "you"
remote_port = 587
local_port = 2525

PRECC etablerer automatisk SSH-tunnelen før afsendelse.

GIF-optagelse

precc gif opretter animerede GIF-optagelser af terminalsessioner fra bash-scripts. Dette er en Pro-funktion.

Grundlæggende brug

$ precc gif script.sh 30s
[precc] Recording script.sh (max 30s)...
[precc] Running: echo "Hello, world!"
[precc] Running: cargo build --release
[precc] Running: cargo test
[precc] Recording complete.
[precc] Output: script.gif (1.2 MB, 24s)

Det første argument er et bash-script med kommandoerne der skal køres. Det andet argument er den maksimale optagelængde.

Script-format

Scriptet er en standard bash-fil:

#!/bin/bash
echo "Building project..."
cargo build --release
echo "Running tests..."
cargo test
echo "Done!"

Input-simulering

Til interaktive kommandoer, angiv inputværdier som yderligere argumenter:

$ precc gif interactive-demo.sh 60s "yes" "my-project" "3"

Hvert yderligere argument leveres som en linje stdin, når scriptet beder om input.

Output-muligheder

Outputfilen er som standard opkaldt efter scriptet (script.gif). GIF’en bruger et mørkt terminaltema med standard 80x24-dimensioner.

Hvorfor GIF i stedet for asciinema?

Den indbyggede færdighed asciinema-gif omskriver automatisk asciinema rec til precc gif. GIF-filer er mere portable – de vises inline i GitHub READMEs, Slack og e-mail uden at kræve en afspiller.

GitHub Actions-analyse

precc gha analyserer fejlede GitHub Actions-kørsler og foreslår rettelser. Dette er en Pro-funktion.

Brug

Angiv URL’en til en fejlet GitHub Actions-kørsel:

$ precc gha https://github.com/myorg/myrepo/actions/runs/12345678
[precc] Fetching run 12345678...
[precc] Run: CI / build (ubuntu-latest)
[precc] Status: failure
[precc] Failed step: Run cargo test

[precc] Log analysis:
  Error: test result: FAILED. 2 passed; 1 failed
  Failed test: tests::integration::test_database_connection
  Cause: thread 'tests::integration::test_database_connection' panicked at
         'called Result::unwrap() on an Err value: Connection refused'

[precc] Suggested fix:
  The test requires a database connection but the CI environment does not
  start a database service. Add a services block to your workflow:

    services:
      postgres:
        image: postgres:15
        ports:
          - 5432:5432
        env:
          POSTGRES_PASSWORD: test

Hvad det gør

1. Parser GitHub Actions-kørslens URL for at udtrække owner, repo og run-ID.
2. Henter kørslens logfiler via GitHub API (bruger GITHUB_TOKEN hvis sat, ellers offentlig adgang).
3. Identificerer det fejlede trin og udtrækker de relevante fejllinjer.
4. Analyserer fejlen og foreslår en rettelse baseret på almindelige CI-fejlmønstre.

Understøttede fejlmønstre

• Manglende servicecontainere (databaser, Redis osv.)
• Forkert runner-OS eller arkitektur
• Manglende miljøvariabler eller hemmeligheder
• Fejl ved installation af afhængigheder
• Test-timeouts
• Tilladelsesfejl
• Cache-misser der forårsager langsomme builds

Geofence

PRECC inkluderer IP-geofence-overensstemmelseskontrol for regulerede miljøer. Dette er en Pro-funktion.

Oversigt

Nogle organisationer kræver, at udviklingsværktøjer kun fungerer inden for godkendte geografiske regioner. PRECCs geofence-funktion verificerer, at den aktuelle maskines IP-adresse er inden for en tilladt regionliste.

Overensstemmelseskontrol

$ precc geofence check
[precc] Current IP: 203.0.113.42
[precc] Region: US-East (Virginia)
[precc] Status: COMPLIANT
[precc] Policy: us-east-1, us-west-2, eu-west-1

Hvis maskinen er uden for de tilladte regioner:

$ precc geofence check
[precc] Current IP: 198.51.100.7
[precc] Region: AP-Southeast (Singapore)
[precc] Status: NON-COMPLIANT
[precc] Policy: us-east-1, us-west-2, eu-west-1
[precc] Warning: Current region is not in the allowed list.

Opdatering af geofence-data

$ precc geofence refresh
[precc] Fetching updated IP geolocation data...
[precc] Updated. Cache expires in 24h.

Visning af geofence-info

$ precc geofence info
Geofence Configuration
======================
Policy file:    ~/.config/precc/geofence.toml
Allowed regions: us-east-1, us-west-2, eu-west-1
Cache age:      2h 14m
Last check:     2026-04-03 09:12:00 UTC
Status:         COMPLIANT

Rydning af cache

$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.

Konfiguration

Geofence-politikken er defineret i ~/.config/precc/geofence.toml:

[geofence]
allowed_regions = ["us-east-1", "us-west-2", "eu-west-1"]
check_on_init = true
block_on_violation = false

Sæt block_on_violation = true for at forhindre PRECC i at fungere uden for tilladte regioner.

Telemetri

PRECC understøtter opt-in anonym telemetri for at forbedre værktøjet. Ingen data indsamles medmindre du eksplicit samtykker.

Tilmelding

$ precc telemetry consent
[precc] Telemetry enabled. Thank you for helping improve PRECC.
[precc] You can revoke consent at any time with: precc telemetry revoke

Framelding

$ precc telemetry revoke
[precc] Telemetry disabled. No further data will be sent.

Statuskontrol

$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never

Forhåndsvisning af data der ville blive sendt

Før tilmelding kan du se præcis hvilke data der ville blive indsamlet:

$ precc telemetry preview
Telemetry payload (this session):
{
  "version": "0.3.0",
  "os": "linux",
  "arch": "x86_64",
  "skills_activated": 12,
  "commands_intercepted": 87,
  "pillars_used": [1, 4],
  "avg_hook_latency_ms": 2.3,
  "session_count": 1
}

Hvad der indsamles

• PRECC-version, OS og arkitektur
• Aggregerede tællinger: opfangede kommandoer, aktiverede færdigheder, anvendte pillar
• Gennemsnitlig hook-latens
• Sessionsantal

Hvad der IKKE indsamles

• Ingen kommandotekst eller argumenter
• Ingen filstier eller mappenavne
• Ingen projektnavne eller repository-URL’er
• Ingen personligt identificerbare oplysninger (PII)
• Ingen IP-adresser (serveren logger dem ikke)

Miljøvariabel-override

For at deaktivere telemetri uden at køre en kommando (nyttigt i CI eller delte miljøer):

export PRECC_NO_TELEMETRY=1

Dette har forrang over samtykkeindstillingen.

Datadestination

Telemetridata sendes til https://telemetry.peria.ai/v1/precc over HTTPS. Dataene bruges udelukkende til at forstå brugsmønstre og prioritere udvikling.

Forudsigelse af tokenomkostninger

PRECC leveres med et orakel til forudsigelse af tokenomkostninger, så planer med flere trin kan budgetteres i tokens i stedet for vægurstid. Log en forudsigelse før hvert trin, registrér det faktiske tal når arbejdet er afsluttet, og datasættet træner en indbygget forudsiger, der forbedres med tiden.

Log en forudsigelse

Angiv en enkeltlinjebeskrivelse af det planlagte trin. PRECC kategoriserer det (feat / fix / test / refactor / measurement / doc / chore / unknown), estimerer et tokenantal og udskriver et id, du bruger til at lukke sløjfen.

$ precc predict "Implement read-deltas with mtime check"
id=42 category=feat predicted=5680 tokens (confidence=0.50, model=trained-v1)
Record actual when done: precc predict --record 42 <actual_tokens>

Registrér det faktiske

Når trinnet er afsluttet, slå det faktiske tokenantal op i sessionens sidefod eller telemetri og indsend det via id’et.

$ precc predict --record 42 6300
Recorded actual=6300 tokens for prediction id=42.

Træn trained-v1

Når du har mindst ti lukkede forudsigelser, tilpasses trained-v1 ridge-regressionen på log10(actual) mod log10(beskrivelseslængde) plus en one-hot kategoridummy. Tilpasningen er på lukket form (Cholesky på normalligningerne med ridge λ=1) og kører på millisekunder.

$ precc predict --train
Trained trained-v1 on 22 closed predictions (λ=1).
  Model file : ~/.local/share/precc/predict_model.json
  Confidence : 0.50
  Intercept  :  +1.0016
  log_desc   :  +1.2339
  Categories :
    unknown       +0.4811
    doc           +0.4474
    measurement   +0.3422
    test          +0.1071
    refactor      +0.0326
    feat          +0.0071
    fix           -0.1096
    chore         -0.3063

Efter træning bruger hvert nyt precc predict-kald automatisk trained-v1, indtil du fjerner eller erstatter modelfilen. Gamle forudsigelser bevarer deres oprindelige model_version, så du kan sammenligne forudsigere over tid.

Inspicér forudsigerens nøjagtighed

precc predict --eval rapporterer den gennemsnitlige absolutte procentfejl (MAPE) samlet og pr. kategori, beregnet kun over lukkede forudsigelser (rækker med både forudsagte og faktiske værdier).

$ precc predict --eval
Predictions logged   : 30
With actuals (closed): 22
Mean predicted       :     1483 tokens
Mean actual          :    47238 tokens
MAPE (statistical)   :     76.4%

By category:
  category        n   predicted      actual    MAPE
  feat            6        4605        5250   26.2%
  unknown         4        1597       30526   52.6%
  test            4         924       38900   56.4%
  ...

List nylige forudsigelser

precc predict --list viser de seneste rækker i omvendt kronologisk rækkefølge. Åbne rækker (uden faktisk værdi) er klar til at blive lukket.

$ precc predict --list --limit 5
id    ts                   category       predicted     actual  conf description
30    2026-05-09 09:40:51  feat                5348          -  0.50 Run the synthetic-fleet pilot...
29    2026-05-09 08:56:48  test                1050          -  0.60 Train predictor: trained-v1...
28    2026-05-09 07:44:18  test                 915     150000  0.60 Implement minimal task-12...

Hvorfor tokens, ikke vægurstid

Tidsestimater er ikke målbare bagudrettet og kan ikke sammensættes på tværs af maskiner eller sessioner. Tokenantal er deterministiske, sammenlignelige og lader et mærket datasæt vokse, hvilket forbedrer forudsigeren for hver lukket sløjfe. Hele pointen med orakelet er at omdanne estimering fra et gættespil til en måling.

Hvor data ligger

Alle forudsigelsesdata gemmes lokalt på din maskine. Intet uploades.

~/.local/share/precc/
├── metrics.db                — predictions table (oracle DB)
└── predict_model.json        — trained-v1 coefficients (after `--train`)

Lokalisering

PRECC viser sin statuslinje og korte beskeder på 28 sprog. Oversættelserne er kompileret ind i binæren, så sprogvalg koster ikke ekstra I/O under hook’et.

Indstil sprog

Sæt miljøvariablen PRECC_LANG til en understøttet sprogkode. Den vinder over alle andre kilder.

$ PRECC_LANG=zh precc savings
$ export PRECC_LANG=ja

Vedvarende via consent.toml

Tilføj [ui] preferred_language = "ja" (eller en anden understøttet kode) i ~/.config/precc/consent.toml for at bevare valget på tværs af shells uden at eksportere en miljøvariabel.

# ~/.config/precc/consent.toml
[ui]
preferred_language = "ja"

Opløsningsrækkefølge

PRECC tjekker først PRECC_LANG, derefter [ui] preferred_language i consent.toml og falder til sidst tilbage til engelsk. Det første ikke-tomme signal vinder og caches i procesens levetid.

1. PRECC_LANG          (environment variable)
2. consent.toml        ([ui] preferred_language)
3. "en"                (default)

Dækning

Oversættelsestabellen har 28 sprogkolonner. Celler vi ikke kan verificere manuelt, efterlades tomme og falder tilbage til engelsk ved opslag i stedet for at vise opdigtet skrift. Hvis du kan forbedre en oversættelse, så send den opstrøms.

en  es  de  zh  fr  pt  ja  vi  nl  hu  ar  fa  tr  ko
th  my  mn  bo  pl  ru  zt  da  sv  fi  it  is2 ro  cs

Hvorfor det forbliver hurtigt

Oversættelser gemmes som compile-time const-arrays inde i precc-core-binæren, ikke i SQLite. Hook’et laver et enkelt opslag i hukommelsen, så oversættelse koster intet målbart i forhold til hook-budgettet på < 5 ms p99.

Mindmap

This page is auto-generated from mindmap.db — a SQLite snapshot of all recorded PRECC development sessions and git commits. Every row traces back to its source (commit:<sha>, session:<id>, or doc:<path>).

Overview

• Sessions analyzed: 22
• Messages: 14023
• Tool invocations: 5072
• Commits: 205
• Time range: 2026-03-20T07:04:14.787Z → 2026-04-19T11:50:10.153Z
• Effort (tokens):
  • input: 27928
  • output: 2750669
  • cache writes: 43349705
  • cache reads: 1936351239

Features

Dependencies (precc-core modules)

• advisor → db, promote, skills
• diet → lean_ctx
• metrics → db
• mining → skills
• mode_selector → db, mode
• multi_probe → diet, lean_ctx, mode, nushell, post_observe, rtk
• nushell → lean_ctx, mining, rtk
• promote → db, skills
• rtk → lean_ctx
• sharing → db, license, skills
• skill_advisor → mining, nushell
• skills → db
• telemetry → db, license, mining

Plans & Tasks

Plans (prompts requesting design/architecture)

• [proposed] indeed the measurement needs to be based on precc-cc’s established KPI’s. If the two ideas are so close, perhaps you can draft a plan to integrate them (algorithmatically) step-by-step, then start to use Rust (consistent with Precc) to impl… — session:905ff169 (2026-04-18)
• [proposed] 西班牙语网站上有人评价：中文翻譯（繁體）： — session:781fe484 (2026-04-16)
• [proposed] That’s a really solid framing — using pre-tool-call hooks as quality gates instead of just optimization is a big shift in mindset. You’re essentially moving from “make the model cheaper” to “make the system more correct,” whic… — session:ebd81938 (2026-04-05)
• [proposed] Plan the integration of both tools, make sure we don’t take their credit and maintain a clear interface so that once it evolves, we can get smaller changes to integrate with their future changes — session:43541885 (2026-03-31)
• [proposed] for the benchmark, we need to prepare a table to record the comparison for existing historical scenarios, as a “what-if” analysis because there is no way to measure the results for future usages. For this requirement, plan out a step-by-ste… — session:5761d7ca (2026-03-27)
• [proposed] while bash could be improved using RTK, would its replacement with nushell a better choice for Claude Code? If so, plan an option for replacing bash with nushell to gain better accuracy and hence potentially more token savings by some small… — session:5761d7ca (2026-03-27)

Tasks (TaskCreate / TodoWrite entries)

• completed: 89
• in_progress: 3
• deleted: 2

Most recent 30 tasks:

• [completed] Re-ingest and review residual pending — Run precc mindmap build after the fix, then classify the actually-pending tasks (done-but-unclosed vs genuinely-unfinished). — session:0925455d (2026-04-19)
• [completed] Fold TaskCreate/TaskUpdate + dedupe TodoWrite — Replay TaskCreate/TaskUpdate events per (session_id, taskId) to derive final status. For TodoWrite, keep only the last call per session. — session:0925455d (2026-04-19)
• [completed] Run ingest and produce MINDMAP.md — Execute ingest on local sessions + git, then render output to docs/MINDMAP.md. — session:0925455d (2026-04-19)
• [completed] Wire precc mindmap CLI subcommand — Add ingest/render subcommands to precc-cli. — session:0925455d (2026-04-19)
• [completed] Write mindmap render module — Query DB and render nested markdown mindmap with KPIs, features, plans, blockers. — session:0925455d (2026-04-19)
• [completed] Write mindmap ingest module — Parse JSONL sessions + git log, extract messages/tokens/commands/decisions into SQLite. — session:0925455d (2026-04-19)
• [completed] Design SQLite mindmap schema — Tables: sessions, messages, commands, features, plans, tasks, kpis, decisions, dependencies. Every row traces to source (session_id+uuid or commit sha). — session:0925455d (2026-04-19)
• [in_progress] Step 4: HeaderSlicePass + kernel corpus — Shallow-clone Linux kernel, adapt filter for kernel conventions (Fixes: tag, selftests/ and kunit test-surface detection, .c/.h classification). Measure how many recent fix commits ship with a test an… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Step 6: concurrency extraction — Add Pipeline::run_parallel_applies that parallelizes applies() via std::thread::scope when pass count ≥ threshold. Falls back to serial below threshold (thread-spawn overhead > savings). Benchmark s… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] [parallel] AST-aware #[test] extractor — Use syn (Rust) or tree-sitter-rust (Python) to detect added #[test] fns in a commit diff and emit a test-only patch. Gates fail→pass verification on this repo. Not blocking; parallel work for the Ru… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Step 7: precc skvm report tooling — Wire had_solid_hit into metrics log. Add precc skvm report that surfaces pass activation counts, cache hit rate, hook-latency percentiles. Read from metrics.db + skvm_solid_cache. Closes the observa… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Wire SolidificationPass into live hook — Add stage_solidification_lookup (front, short-circuits on hit) and stage_solidification_record (end) to Pipeline. Gate behind PRECC_SOLIDIFY. Add had_solid_hit flag. Open cache via db::open_metrics fo… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Step 3: solidification cache — skvm::solid module: Cache (SQLite-backed) with lookup/record, Key with normalization, SolidificationPass at pipeline front. Gated by PRECC_SOLIDIFY=1. Tests with in-memory DB. No wiring into live hook… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Wire CdPrependPass into hook’s stage_context — Replace the direct context::resolve/apply calls in precc-hook::Pipeline::stage_context with CdPrependPass via HookIR. Verify no hook tests regress; full cargo test green. — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Step 2: migrate cd_prepend through Pass trait — Re-express the existing cd-prepend stage as a Pass impl that reuses the current context resolution. Diff-test: on a fixture corpus, the new pass must produce byte-identical output to the legacy path. … — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Step 5 preview: CrateSlicePass sketch — Implement CrateSlicePass in precc-core::skvm::passes::crate_slice. Detects cargo <build\|test\|check\|clippy> without -p, reads cached cargo metadata, narrows to -p when unambiguous. Wire a minimal K… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Step 1: Pass trait + HookIR — precc-core::skvm::{pass, ir}. Pass trait with name/capability/applies/run. HookIR holds command, cwd, and mutable output. Capability enum: Detect|Rewrite|Slice|Verify. No behavior change; no passes re… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Step 0: baseline harness — Add precc-core::skvm::baseline module + precc report --skvm-baseline subcommand. Snapshots K1 (hook latency p50/p99), K3 (token savings total), activation counts from metrics.db into a named baselin… — session:905ff169 (2026-04-19)
• [completed] Build K3-only replay corpus — For each of the 82 fix-surface commits, derive ground-truth set of changed crates and emit realistic cargo commands. CrateSlicePass evaluation will read this corpus and measure narrowing precision/rec… — session:905ff169 (2026-04-18)
• [deleted] Run verifier over 33 candidates — Execute verifier, collect verdicts. Apply size gate to verified set. Emit precc_self_corpus.jsonl. — session:905ff169 (2026-04-18)
• [deleted] Write fail-at-parent verifier — Per candidate: git worktree at parent, apply only test-file diff, cargo test (expect added tests FAIL), reset + apply full commit, cargo test (expect PASS). Per-worktree CARGO_TARGET_DIR to avoid tras… — session:905ff169 (2026-04-18)
• [completed] Classify test surface of 33 candidates — Split candidates into pure_test_path (tests/ only) vs mixed_file_test (production + #[test] in same file). Reports count by class. Cheap, no cargo. — session:905ff169 (2026-04-18)
• [completed] Run first Terminal-bench batch (5 tasks) — Execute scripts/benchmark.sh –tasks 5 using OAuth token from subscription as ANTHROPIC_API_KEY. Verify arm A (vanilla) works, then arm B (PRECC), then compare.json. — session:781fe484 (2026-04-17)
• [completed] Add precc explain and precc undo — explain –since 1h: lists recent rewrites with diff + skill + confidence (reads stash + rewrite_log). undo <id>: re-disables the skill that produced rewrite id. — session:781fe484 (2026-04-16)
• [completed] Confidence decay on retry-after-rewrite — post_observe: if same command class is retried within 60s after a PRECC rewrite, decrement skill confidence by 0.05 (or count as false-correction event). Below SUGGEST_THRESHOLD (0.3) skill auto-disab… — session:781fe484 (2026-04-16)
• [completed] Add precc skills disable/enable per-project — CLI commands to disable a skill in the current project (writes to .precc/disabled-skills file at project root). Hook reads this list and skips matching skills. — session:781fe484 (2026-04-16)
• [completed] Make every rewrite visible via additionalContext — In precc-hook, whenever the pipeline produces a non-trivial rewrite (cd-prepend, skill, RTK, lean-ctx, nushell, diet), append a one-line summary “PRECC rewrote: <orig> -> <new> [reason]” to additional… — session:781fe484 (2026-04-16)
• [completed] Soften overstated claims in intro — Replace “Claude never sees the error. No tokens wasted.” with measured language matching README. Update strings_intro.sql and re-translate the new key for all 28 langs. — session:781fe484 (2026-04-16)
• [completed] Fix per-language html lang and dir — build-book.sh must rewrite book.toml language= and text-direction= per language so generated pages have correct lang/dir attributes. RTL for ar, fa. — session:781fe484 (2026-04-16)
• [completed] Rebuild book and verify — Run scripts/build-book.sh to regenerate introduction.md per language, verify first lines now show translations — session:781fe484 (2026-04-16)

Blockers (user-reported failure/stuck signals)

• look at all the historical session logs and executed commands to summarize a mark down document like Mindmap showing (1) the features, status, decisions, dependencies, and effort (tokens releated to its development); (2) the plans, tasks, s… — session:0925455d (2026-04-19)
• check if it is working? why precc savings –all doesn’t work? — session:ebd81938 (2026-04-13)
• i tried that url it doesn’t work? — session:ebd81938 (2026-04-08)
• why I can’t see the “last: “ messages? — session:ebd81938 (2026-04-08)
• not yet. I would wait to get more data from telemetry to update the website. But now you need to investigate on those “unmeasured” cases, why we cannot measure them? — session:ebd81938 (2026-04-07)
• regarding the live usage statistics https://precc.cc/en/#live-usage-statistics, we need to report the percentages based on the duration of releases, i.e., how much saving was made by which release (otherwise it is easy to mislead readers to… — session:ebd81938 (2026-04-06)
• https://precc.cc cannot find the server — session:ebd81938 (2026-04-05)
• can see key_id mk_1TDiUmFxhHEidPnDw5esdOMa, but cannot reveal or see the sk_live_… — session:d65ad15f (2026-04-01)
• PS C:\Users\y00577373> iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.ps1 | iex — session:10175339 (2026-03-30)
• why can’t you create peria-ai or peri-a-i organizations — session:10175339 (2026-03-28)
• the hello_world_do example has the following errors: NPU run failed. — session:3b5e2947 (2026-03-22)

Decisions & Rationale

• feat(bench): clean-subset metrics (exclude timeouts & infra failures) — When one arm times out or the agent fails to install, the resulting tokens/pass numbers aren’t measuring PRECC — they’re measuring tb’s source: commit:5bdd027d (commit 2026-04-17)
• fix(bench): drop –include-hook-events (causes 401 Invalid API key) — Adding --include-hook-events to the tb agent command caused Claude Code to return api_error_status=401 on first turn, even though the source: commit:025995d9 (commit 2026-04-17)
• feat: PRECC_MODE=benchmark toggle + pairwise benchmark harness — Problem (from reviewer): the “trivial vs semantic” error-shaping claim is rhetoric without a measurable boundary. A rewriter that saves tokens source: commit:50c5a30f (commit 2026-04-17)
• docs: update savings.md.tpl + README to match new statusline labels — - Σ → meas: throughout - New ‘bash X% of total’ segment row in segment table source: commit:2d366031 (commit 2026-04-08)
• feat: clearer statusline labels — meas:, drop confusing %, add bash share — Three statusline UX changes from user feedback: 1. Lifetime segment renamed from ‘Σ 8.9K (22% over 217)’ to source: commit:4cd837b7 (commit 2026-04-08)
• docs: explain statusline cost vs token semantics in book + README — Adds a ‘Status Bar’ section to docs/book/templates/savings.md.tpl and README.md explaining: source: commit:6028b64c (commit 2026-04-08)
• feat: v0.3.3 — companion tools default-on, install-script clarity — The single biggest change: install.sh now installs companion tools (lean-ctx, RTK, nushell, cocoindex-code) BY DEFAULT instead of source: commit:48fca046 (commit 2026-04-07)
• feat: quote-aware chain split + sysadmin tool whitelist (54.2% → 55.5%) — Three improvements that increase measurable Bash invocation coverage: 1. Quote-aware top-level chain split source: commit:f6580598 (commit 2026-04-07)
• fix: command_class env stripping, skill validation, ssh/journalctl/kubectl diet rules — 1. command_class strips env prefixes and noise: - RUST_BACKTRACE=1 cargo test → “cargo test” source: commit:f4220343 (commit 2026-04-07)
• feat: multi-mode adaptive compression with failure learning — New modules: - mode.rs: CompressionMode enum (basic/diet/nushell/lean-ctx/rtk/adaptive-expand) source: commit:81475afc (commit 2026-04-07)
• test: comprehensive tests for ccc and compress modules (319 → 386 tests) — ccc.rs: +20 tests covering edge cases for is_eligible (flags, whitespace, empty input), extract_pattern (no path, multiple flags, boundary length), source: commit:448430e2 (commit 2026-03-20)
• feat(gdb): re-enable Pillar 2 GDB hook suggestion — - Add open_history_readonly() to db.rs (same pattern as heuristics) - Add count_recent_failures() to gdb.rs: queries failure_fix_pairs for source: commit:a8428025 (commit 2026-02-26)
• fix(mining): correct summary counters and orphaned events on –force re-mine — Three bugs fixed: 1. mine_session returned Skipped for sessions with no Bash events even source: commit:3ef089d8 (commit 2026-02-22)
• 1. Compiled Rust Binary vs Shell Script — Decision: Replace the rtk-rewrite.sh shell script hook with a compiled Rust binary (precc-hook). Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 2. SQLite vs Key-Value Store — Decision: Use SQLite for both history.db and heuristics.db. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 3. Workspace of 4 Crates vs Monolith — Decision: Structure the project as a Cargo workspace with 4 crates: precc-core, precc-hook, precc-cli, precc-learner. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 4. GDB Hook Integration vs Standalone CLI — Decision: Implement GDB debugging as a CLI command (precc debug) rather than as an automatic hook rewrite. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 5. Background Daemon vs On-Demand Mining — Decision: Support both modes — precc-learner daemon for continuous mining, precc ingest for on-demand. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 6. Confidence Thresholds — Decision: Three-tier confidence system: auto-apply (≥ 0.7), suggest (0.3-0.7), hidden (< 0.3). Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 7. RTK Subsumption Strategy — Decision: Port RTK’s rewriting logic into precc-core as the final pipeline stage, rather than running both hooks in sequence. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 8. Skill Storage Format — Decision: TOML files for built-in skills, SQLite rows for mined/user skills. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 9. Session Log Format — Decision: Read Claude Code’s native JSONL format directly rather than converting to a custom format. Rationale: Claude Code already writes detailed session logs in JSONL format at ~/.claude/projects/*/. Creating a custom format would mean: source: doc:ALTERNATIVES.md

KPIs over time

Effort by session (top 10 by tokens)

Brug af PRECC med Cursor

PRECC blev bygget som et PreToolUse-hook til Claude Code, men det underliggende skill-bibliotek — cargo-wrong-dir, git-wrong-dir, npm-wrong-dir, jj-translate og lignende — er editor-agnostisk. Med et lille shell-uddrag kan du dirigere hver kommando, der skrives i Cursors integrerede terminal, gennem precc-hook, så de samme omskrivninger, der sparer tokens på Claude Code, også sparer dem på Cursor.

Requires precc ≥ 0.3.45. Earlier versions don’t plant the integration scripts under <data_dir>/integrations/cursor/. Run precc update to upgrade if you have an older release.

Hvad der er dækket

Integrationen opfanger kommandoer, du skriver i Cursors terminal. På zsh omskriver den automatisk kommandolinjen, før du trykker Enter; på bash kan den kun advare (DEBUG-trappen udløses, efter at kommandoen er færdiggjort). Kommandoer, som Cursors agent starter som bash -c-subprocesser, indlæser ikke din interaktive shells init, så hooket ser dem ikke; at lukke det hul kræver en PATH-shim, som endnu ikke findes i dette katalog. Cursors ikke-shell-værktøjskald (filændringer, kodesøgning) er også uden for omfanget.

Installation

zsh (auto-omskrivning)

source ~/.local/share/precc/integrations/cursor/precc-preexec.zsh

Kør precc init én gang — det placerer scriptet på stien ovenfor (bruger <data_dir> fra precc’s lager, så CLAUDE_CONFIG_DIR og anden profil-isolation respekteres). Tilføj derefter source-linjen til ~/.zshrc. precc-hook og jq skal være tilgængelige i PATH; scriptet udfører ingen handling, hvis nogen af dem mangler.

bash (kun advarsel)

source ~/.local/share/precc/integrations/cursor/precc-preexec.bash

Kør precc init én gang — det placerer scriptet på stien ovenfor. Tilføj derefter source-linjen til ~/.bashrc. DEBUG-fælden udskriver det foreslåede omskrevne udtryk til stderr uden at anvende det; du kan kopiere forslaget manuelt.

Verificer

I Cursors terminal: cd /tmp (et sted uden for et Rust-projekt), og indtast en Rust-build-kommando og tryk Enter. På zsh bør bufferen ændre sig på stedet til en PRECC-omskrevet form (typisk en cd PATH && …-lignende præfiksering). På bash bør du se en [precc] suggested rewrite: …-linje på stderr.

Forbehold

• Tilføjer precc-hook-latens pr. tastetryk. Hooket sigter mod <5 ms p50, men p99 er højere ved kolde caches; se hook-latens-noterne i denne bog.
• Ingen telemetri fra denne sti. Hooket rapporterer under den agent_class, det registrerer, som ikke vil være claude-code — dine Cursor-besparelser vil ikke fremgå af den offentlige statistikside.
• Omskrivningsbegrundelsen blinker via zle -M i ét tastetryk. Diskret, ikke modal.
• For agent-dækning er en PATH-shim (wrappere ved ~/.precc/bin/cargo, ~/.precc/bin/git, …) det planlagte næste skridt.

Kommandoreference

Komplet reference for alle PRECC-kommandoer.

precc init

Initialiser PRECC og registrer hook i Claude Code.

precc init

Options:
  (none)

Effects:
  - Registers PreToolUse:Bash hook with Claude Code
  - Creates ~/.local/share/precc/ data directory
  - Initializes heuristics.db with built-in skills
  - Prompts for telemetry consent

precc ingest

Analyser sessionslogfiler for fejl-rettelsesmønstre.

precc ingest [FILE] [--all] [--force]

Arguments:
  FILE            Path to a session log file (.jsonl)

Options:
  --all           Ingest all session logs from ~/.claude/logs/
  --force         Re-process files that were already ingested

Examples:
  precc ingest session.jsonl
  precc ingest --all
  precc ingest --all --force

precc skills

Administrer automatiseringsfærdigheder.

precc skills list

precc skills list

List all active skills (built-in and mined).

precc skills show

precc skills show NAME

Show detailed information about a specific skill.

Arguments:
  NAME            Skill name (e.g., cargo-wrong-dir)

precc skills export

precc skills export NAME

Export a skill definition as TOML.

Arguments:
  NAME            Skill name

precc skills edit

precc skills edit NAME

Open a skill definition in $EDITOR.

Arguments:
  NAME            Skill name

precc skills advise

precc skills advise

Analyze recent sessions and suggest new skills based on repeated patterns.

precc skills cluster

precc skills cluster

Group similar mined skills to identify redundant or overlapping patterns.

precc report

Generer en analyserapport.

precc report [--email]

Options:
  --email         Send the report via email (requires mail setup)

precc savings

Vis tokenbesparelser.

precc savings [--all]

Options:
  --all           Show detailed per-command breakdown (Pro)

precc compress

Komprimer kontekstfiler for at reducere tokenforbrug.

precc compress [DIR] [--dry-run] [--revert]

Arguments:
  DIR             Directory or file to compress (default: current directory)

Options:
  --dry-run       Preview changes without modifying files
  --revert        Restore files from backup

precc license

Administrer din PRECC-licens.

precc license activate

precc license activate KEY --email EMAIL

Arguments:
  KEY             License key (XXXX-XXXX-XXXX-XXXX)

Options:
  --email EMAIL   Email address associated with the license

precc license status

precc license status

Display current license status, plan, and expiration.

precc license deactivate

precc license deactivate

Deactivate the license on this machine.

precc license fingerprint

precc license fingerprint

Display the device fingerprint for this machine.

precc mail

E-mail-funktionalitet.

precc mail setup

precc mail setup

Interactive SMTP configuration. Saves to ~/.config/precc/mail.toml.

precc mail report

precc mail report EMAIL

Send a PRECC analytics report to the specified email address.

Arguments:
  EMAIL           Recipient email address

precc mail send

precc mail send EMAIL FILE

Send a file as an email attachment.

Arguments:
  EMAIL           Recipient email address
  FILE            Path to the file to send

precc update

Opdater PRECC til den nyeste version.

precc update [--force] [--version VERSION] [--auto]

Options:
  --force             Force update even if already on latest
  --version VERSION   Update to a specific version
  --auto              Enable automatic updates

precc telemetry

Administrer anonym telemetri.

precc telemetry consent

precc telemetry consent

Opt in to anonymous telemetry.

precc telemetry revoke

precc telemetry revoke

Opt out of telemetry. No further data will be sent.

precc telemetry status

precc telemetry status

Show current telemetry consent status.

precc telemetry preview

precc telemetry preview

Display the telemetry payload that would be sent (without sending it).

precc geofence

IP-geofence-overholdelse (Pro).

precc geofence check

precc geofence check

Check if the current machine is in an allowed region.

precc geofence refresh

precc geofence refresh

Refresh the IP geolocation cache.

precc geofence clear

precc geofence clear

Clear the geofence cache.

precc geofence info

precc geofence info

Display geofence configuration and current status.

precc gif

Optag animerede GIF’er fra bash-scripts (Pro).

precc gif SCRIPT LENGTH [INPUTS...]

Arguments:
  SCRIPT          Path to a bash script
  LENGTH          Maximum recording duration (e.g., 30s, 2m)
  INPUTS...       Optional input lines for interactive prompts

Examples:
  precc gif demo.sh 30s
  precc gif interactive.sh 60s "yes" "my-project"

precc gha

Analyser fejlede GitHub Actions-kørsler (Pro).

precc gha URL

Arguments:
  URL             GitHub Actions run URL

Example:
  precc gha https://github.com/org/repo/actions/runs/12345678

precc cache-hint

Vis cache-hint-information for det aktuelle projekt.

precc cache-hint

precc trial

Start en Pro-prøveperiode.

precc trial EMAIL

Arguments:
  EMAIL           Email address for the trial

precc nushell

Start en Nushell-session med PRECC-integration.

precc nushell

precc doctor

Self-diagnose a broken or silent install.

precc doctor

Self-diagnose the install: settings.json hook registration, hook binary
path + permissions, and when the hook last fired. Run this first when
`precc savings` reports 0 tokens saved on a fresh install.

Options:
  (none)

precc debug

Launch a GDB debugging session for a binary.

precc debug [BINARY] [ARGS...]

GDB-based debugging helper (Pillar 2).

Arguments:
  BINARY          Binary to debug
  ARGS...         Arguments to pass to the binary

precc explain

See what PRECC recently rewrote, and why.

precc explain [--since 1h] [--limit 20]

Show recent PRECC rewrites with their diff and the reasons each fired —
the audit trail for what PRECC changed.

Options:
  --since SINCE   Time window, e.g. "30m", "1h", "24h" (default: 1h)
  --limit LIMIT   Cap at N most-recent rewrites (default: 20)

precc undo

Undo a specific rewrite by its id.

precc undo ID

Revert a rewrite by id: re-disables the skill(s) that produced it.

Arguments:
  ID              Rewrite id from `precc explain` (16-hex-char hash)

precc recall

Search your cross-session knowledge mindmap.

precc recall QUERY [--kind KIND] [--limit 20]

Search the cross-session knowledge mindmap for past decisions, plans,
commits, blockers, and commands. Case-insensitive substring, newest first.

Arguments:
  QUERY           Query string

Options:
  --kind KIND     Restrict to: decision, plan, task, feature, blocker,
                  commit, command
  --limit LIMIT   Cap on hits returned (default: 20)

precc audit

Measure the token cost of your context surfaces.

precc audit <claude-md | claudeignore | positioning>

Measure the token cost of context surfaces. No opinions — just numbers.

Subcommands:
  claude-md       Bytes, estimated tokens, and per-section sizes of
                  CLAUDE.md (project + ~/.claude).
  claudeignore    Per-path bytes/tokens a .claudeignore could exclude from
                  Grep/Glob/Read (node_modules/, dist/, target/, …).
                  --write appends missing entries.
  positioning     Which positioning angles are backed by measured numbers.

precc analyze

Find command classes PRECC does not yet cover.

precc analyze frequencies

Count Bash command-class frequencies from session logs and report the
classes PRECC does not yet cover (rule-gap discovery).

Ofte stillede spørgsmål

Er PRECC sikkert at bruge?

Ja. PRECC bruger den officielle Claude Code PreToolUse hook-mekanisme – det samme udvidelsespunkt som Anthropic har designet til netop dette formål. Hook:

• Kører helt offline (ingen netværkskald i den kritiske sti)
• Fuldfører på under 5 millisekunder
• Er fail-open: hvis noget går galt, køres den originale kommando uændret
• Ændrer kun kommandoer, udfører dem aldrig selv
• Gemmer data lokalt i SQLite-databaser

Virker PRECC med andre AI-kodningsværktøjer?

PRECC er designet specifikt til Claude Code. Det bruger PreToolUse hook-protokollen fra Claude Code. Det virker ikke med Cursor, Copilot, Windsurf eller andre AI-kodningsværktøjer.

Hvilke data sender telemetrien?

Telemetri er kun opt-in. Når aktiveret, sender den:

• PRECC-version, OS og arkitektur
• Aggregerede tællinger (opfangede kommandoer, aktiverede færdigheder)
• Gennemsnitlig hook-latens

Den sender ikke kommandotekst, filstier, projektnavne eller personligt identificerbare oplysninger. Du kan forhåndsvise den nøjagtige payload med precc telemetry preview før tilmelding. Se Telemetry for alle detaljer.

Hvordan afinstallerer jeg PRECC?

PRECC is fully reversible — remove it in three steps:

1. Fjern hook-registreringen:

   # Delete the hook entry from Claude Code's settings
   # (precc init added it; removing it disables PRECC)
   

2. Fjern binærfilen:

   rm ~/.local/bin/precc ~/.local/bin/precc-hook ~/.local/bin/precc-learner
   

3. Fjern data (valgfrit):

   rm -rf ~/.local/share/precc/
   rm -rf ~/.config/precc/
   

Min licens er udløbet. Hvad sker der?

PRECC vender tilbage til Community-niveauet. Al kernefunktionalitet fortsætter med at virke:

• Indbyggede færdigheder forbliver aktive
• Hook pipeline kører normalt
• precc savings viser oversigtvisningen
• precc ingest og sessionsanalyse virker

Pro-funktioner bliver utilgængelige indtil fornyelse:

• precc savings --all (detaljeret oversigt)
• precc compress
• precc gif
• precc gha
• precc geofence
• E-mail-rapporter

Hook ser ikke ud til at køre. Hvordan fejlfinder jeg?

Run precc doctor first — it automates every check below. To diagnose by hand:

1. Kontroller at hook er registreret:

   precc init
   

2. Test hook manuelt:

   echo '{"tool_input":{"command":"cargo build"}}' | precc-hook
   

3. Kontroller at binærfilen er i din PATH:

   which precc-hook
   

4. Kontroller Claude Codes hook-konfiguration i ~/.claude/settings.json.

Gør PRECC Claude Code langsommere?

Nej. Hook fuldfører på under 5 millisekunder (p99). Dette er umærkeligt sammenlignet med den tid, Claude bruger på at ræsonnere og generere svar.

Kan jeg bruge PRECC i CI/CD?

PRECC er designet til interaktive Claude Code-sessioner. I CI/CD er der ingen Claude Code-instans at tilslutte. Dog kan precc gha analysere fejlede GitHub Actions-kørsler fra ethvert miljø.

Hvordan adskiller lærte færdigheder sig fra indbyggede?

Indbyggede færdigheder leveres med PRECC og dækker almindelige forkert-mappe-mønstre. Lærte færdigheder udvindes fra dine specifikke sessionslogfiler – de fanger mønstre unikke for din arbejdsgang. Begge gemmes i SQLite og evalueres identisk af hook pipeline.

Kan jeg dele færdigheder med mit team?

Ja. Eksporter enhver færdighed til TOML med precc skills export NAME og del filen. Teammedlemmer kan placere den i deres skills/-mappe eller importere den i deres heuristikdatabase.

Why do I see zero tokens saved?

If precc savings reports 0 tokens despite an active Claude Code session burning input/output tokens, the hook is not firing. Three causes account for almost every reported instance:

1. You are on v0.3.42 or v0.3.43. These releases shipped a data-path regression where the hook wrote metrics to a directory that the CLI then read from a different directory — both ran, but the savings number stayed at 0. Fixed in v0.3.44 (data paths routed through db::data_dir()). Upgrade with:

   precc update
   

2. Your settings.json is missing the hook entry. Run precc doctor (available in v0.3.53+). It checks each precondition of the hot path — settings file, hook entry, binary on $PATH, heuristics DB, recent invocations — and reports the first one that fails:

   precc doctor
   

   If doctor is not available because you are on an older release, run precc init to (re)register the hook.

3. Your session has not yet hit a skill trigger. PRECC only intercepts Bash commands matching one of the active skills. If your session has been pure file editing or pure web fetching against domains not covered by webfetch-opencli, you have not yet given the hook anything to compress or rewrite. This is normal. Run precc skills list to see what triggers exist.

If after upgrading and running precc doctor you still see zero savings, file an issue at https://github.com/peri-a-i/precc-cc/issues with the output of precc doctor.

My MCP server (e.g. lean-ctx) is pegging CPU. How do I kill it safely without taking Claude Code down with it?

PRECC does not ship or supervise MCP servers — but this is a recurring trap because some MCP binaries (notably lean-ctx) are also invoked as per-Bash-tool-call wrappers by the Claude Code harness, not just as long-running servers. A naive pkill <name> then matches many short-lived wrappers in addition to the server.

Identify the runaway PID, do not kill by name:

pgrep -f "^lean-ctx$" \
  | xargs -I{} ps -o pid,%cpu,etime,args -p {} \
  | sort -k2 -nr | head -3

The top row is the long-running server (large etime, high %cpu). Send SIGTERM to only that PID:

kill -TERM <pid>

Avoid these forms, all of which can also kill Claude Code or break in-flight tool calls:

• pkill lean-ctx — matches transient lean-ctx -c <cmd> wrappers spawned per Bash tool call.
• pkill -9 -f lean-ctx — same broad match, plus ungraceful exit leaves the MCP stdio half-open.
• pkill -g <pgid> / kill -- -<pgid> — kills the whole process group, which includes claude itself when the MCP server shares a session with it.

If after a clean SIGTERM the server does not exit within a few seconds, escalate with kill -KILL <pid> on the same single PID (still not by name). Claude Code will lose those MCP tools until you restart it; it should not exit on its own.

This advice is independent of PRECC — but PRECC users frequently run lean-ctx, so it is worth documenting here.

What is OpenCLI and do I need it?

OpenCLI is a third-party Node.js tool that turns ~148 websites into structured-output CLI commands (opencli hackernews top, opencli reddit search <q>, opencli arxiv search <q>, …). PRECC ships two built-in skills that work with it:

• webfetch-opencli-hint — fires on curl/wget/http/fetch against any of 11 OpenCLI-supported domains and suggest_fix-es the equivalent opencli <site> … command. Suggestion only; never modifies the command.
• webfetch-opencli-hackernews — auto-rewrites curl|wget news.ycombinator.com to opencli hackernews top with an inline command -v opencli fallback to the original command if OpenCLI isn’t installed.

You don’t need OpenCLI for PRECC to work. The hint skill costs nothing; the auto-rewrite skill is safe to ship default-on because of the fallback.

If you want OpenCLI’s WebFetch token savings, install it with:

precc init --opencli

That runs npm install -g @jackwener/opencli (Node.js 20+ required). For cookie-reuse on logged-in pages, also install OpenCLI’s Chrome extension separately — see the project README. The extension requests broad permissions (debugger, <all_urls>, cookies); review them before installing.

precc doctor reports OpenCLI’s presence on $PATH as an informational line:

i opencli: installed (webfetch-opencli skills will auto-rewrite)

or

i opencli: not installed (run `precc init --opencli` if you want WebFetch token savings)

Never marks doctor as failing — the integration is fully opt-in.

Andre sprog

• English
• 简体中文
• Español
• Français
• Русский
• العربية
• 繁體中文
• 日本語
• 한국어
• Tiếng Việt
• ไทย
• မြန်မာ
• Монгол
• བོད་སྐད
• فارسی
• Türkçe
• Português
• Deutsch
• Nederlands
• Magyar
• Polski
• Italiano
• Dansk
• Svenska
• Suomi
• Íslenska
• Română
• Čeština