Introducción
¿Qué es PRECC?
PRECC (Corrección predictiva de errores para Claude Code) es una herramienta Rust que intercepta los comandos bash de Claude Code a través del mecanismo oficial de hooks PreToolUse. Corrige errores antes de que ocurran, ahorrando tokens y eliminando bucles de reintento.
Gratuito para usuarios de la comunidad.
El problema
Claude Code desperdicia tokens significativos en errores prevenibles:
- Errores de directorio – Ejecutar
cargo builden un directorio padre sinCargo.toml, y reintentar después de leer el error. - Bucles de reintento – Un comando fallido produce salida verbose, Claude la lee, razona y reintenta. Cada ciclo quema cientos de tokens.
- Salida verbose – Comandos como
findols -Rgeneran miles de líneas que Claude debe procesar.
Los cuatro pilares
Corrección de contexto (cd-prepend)
Detecta cuando comandos como cargo build o npm test se ejecutan en el directorio incorrecto y antepone cd /ruta/correcta && antes de la ejecución.
Depuración GDB
Detecta oportunidades para adjuntar GDB para una depuración más profunda de segfaults y crashes, proporcionando información de depuración estructurada.
Minería de sesiones
Mina los registros de sesión de Claude Code en busca de pares fallo-corrección. Cuando el mismo error recurre, PRECC ya conoce la corrección y la aplica automáticamente.
Habilidades de automatización
Una biblioteca de habilidades integradas y minadas que coinciden con patrones de comandos y los reescriben. Las habilidades se definen como archivos TOML o filas SQLite.
Cómo funciona (versión de 30 segundos)
- Claude Code está a punto de ejecutar un comando bash.
- El hook PreToolUse envía el comando a
precc-hookcomo JSON por stdin. precc-hookejecuta el comando a través del pipeline (habilidades, corrección de directorio, compresión) en menos de 3 milisegundos.- El comando corregido se devuelve como JSON por stdout.
- Claude Code ejecuta el comando corregido.
Claude nunca ve el error. Sin tokens desperdiciados.
Compresión adaptativa
Si un comando falla después de la compresión, PRECC omite automáticamente la compresión en el reintento para que Claude obtenga la salida completa sin comprimir para depurar.
Estadísticas de uso en vivo
| Métrica | Valor |
|---|---|
| Invocaciones del hook | – |
| Tokens ahorrados | – |
| Ratio de ahorro | –% |
| Reescrituras RTK | – |
| Correcciones CD | – |
| Latencia del hook | – ms (p50) |
Las cifras son estimaciones. Cada fallo prevenido evita un ciclo completo de reintento: salida de error, razonamiento del modelo y comando de reintento. Estos números se actualizan automáticamente desde telemetría anonimizada.
Enlaces
- GitHub: https://github.com/peria-ai/precc-cc
- Sitio web: https://peria.ai
- Documentación: https://precc.cc
Instalación
Instalación rápida (Linux / macOS)
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash
Esto descarga el binario de la última versión para su plataforma, verifica la suma de comprobación SHA256 y lo coloca en ~/.local/bin/.
Después de la instalación, inicialice PRECC:
precc init
precc init registra el hook PreToolUse con Claude Code, crea los directorios de datos e inicializa la base de datos de habilidades.
Opciones de instalación
Verificación SHA256
Por defecto, el instalador verifica la suma de comprobación del binario contra la suma SHA256 publicada. Para omitir la verificación (no recomendado):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash -s -- --no-verify
Prefijo de instalación personalizado
Instalar en una ubicación personalizada:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash -s -- --prefix /opt/precc
Herramientas complementarias (–extras)
PRECC incluye herramientas complementarias opcionales. Instálelas con --extras:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash -s -- --extras
Esto instala:
| Herramienta | Propósito |
|---|---|
| RTK | Kit de reescritura de comandos |
| lean-ctx | Compresión de contexto para CLAUDE.md y archivos de prompt |
| nushell | Shell estructurado para pipelines avanzados |
| cocoindex-code | Indexación de código para una resolución de contexto más rápida |
Windows (PowerShell)
irm https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.ps1 | iex
Luego inicialice:
precc init
Instalación manual
- Descargue el binario de lanzamiento para su plataforma desde GitHub Releases.
- Verifique la suma de comprobación SHA256 contra el archivo
.sha256del lanzamiento. - Coloque el binario en un directorio de su
PATH(p. ej.,~/.local/bin/). - Ejecute
precc init.
Actualización
precc update
Forzar la actualización a una versión específica:
precc update --force --version 0.3.0
Habilitar actualizaciones automáticas:
precc update --auto
Verificación de la instalación
$ precc --version
precc 0.3.0
$ precc savings
Session savings: 0 tokens (no commands intercepted yet)
Si precc no se encuentra, asegúrese de que ~/.local/bin esté en su PATH.
Inicio rápido
Pon PRECC en marcha en 5 minutos.
Paso 1: Instalar
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash
Paso 2: Inicializar
$ precc init
[precc] Hook registered with Claude Code
[precc] Created ~/.local/share/precc/
[precc] Initialized heuristics.db with 8 built-in skills
[precc] Ready.
Paso 3: Verificar que el hook esté activo
$ 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
Paso 4: Usar Claude Code normalmente
Abre Claude Code y trabaja como siempre. PRECC se ejecuta silenciosamente en segundo plano. Cuando Claude emite un comando que fallaría, PRECC lo corrige antes de la ejecución.
Ejemplo: Cargo Build en directorio incorrecto
Supón que tu proyecto está en ~/projects/myapp/ y Claude ejecuta:
cargo build
desde ~/projects/ (un nivel demasiado alto, sin Cargo.toml allí).
Sin PRECC: Claude recibe el error could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory, lo lee, razona y reintenta con cd myapp && cargo build. Costo: ~2.000 tokens desperdiciados.
Con PRECC: El hook detecta el Cargo.toml faltante, lo encuentra en myapp/ y reescribe el comando a:
cd /home/user/projects/myapp && cargo build
Claude nunca ve un error. Cero tokens desperdiciados.
Paso 5: Comprueba tus ahorros
Después de una sesión, mira cuántos tokens ahorró PRECC:
$ 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)
Próximos pasos
- Habilidades – Ver todas las habilidades disponibles y cómo crear las tuyas.
- Pipeline del Hook – Entiende qué sucede bajo el capó.
- Ahorros – Análisis detallado de ahorro de tokens.
Licencia
PRECC ofrece dos niveles: Community (gratuito) y Pro.
Nivel Community (gratuito)
El nivel Community incluye:
- Todas las habilidades integradas (corrección de directorio, traducción jj, etc.)
- Pipeline de hooks con soporte completo de Pillar 1 y Pillar 4
- Resumen básico de
precc savings - Minería de sesiones con
precc ingest - Uso local ilimitado
Nivel Pro
Pro desbloquea funciones adicionales:
- Desglose detallado de ahorros –
precc savings --allcon análisis por comando - Grabación de GIF –
precc gifpara crear GIFs animados de terminal - Cumplimiento de geovalla IP – Para entornos regulados
- Informes por correo –
precc mail reportpara enviar analíticas - Análisis de GitHub Actions –
precc ghapara depuración de workflows fallidos - Compresión de contexto –
precc compresspara optimización de CLAUDE.md - Soporte prioritario
Activar una licencia
$ 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
Verificar el estado de la licencia
$ precc license status
License: Pro
Email: you@example.com
Expires: 2027-04-03
Status: Active
Activación por GitHub Sponsors
Si patrocinas PRECC a través de GitHub Sponsors, tu licencia se activa automáticamente con tu correo de GitHub. No se necesita clave – solo asegúrate de que tu correo de patrocinador coincida:
$ precc license status
License: Pro (GitHub Sponsors)
Email: you@example.com
Status: Active (auto-renewed)
Huella del dispositivo
Cada licencia está vinculada a una huella de dispositivo. Consulta la tuya con:
$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...
Si necesitas transferir tu licencia a una máquina nueva, desactívala primero:
precc license deactivate
Luego activa en la nueva máquina.
¿Licencia expirada?
Cuando una licencia Pro expira, PRECC vuelve al nivel Community. Todas las habilidades integradas y la funcionalidad principal siguen funcionando. Solo las funciones específicas de Pro dejan de estar disponibles. Consulta las FAQ para más detalles.
Pipeline del Hook
El binario precc-hook es el núcleo de PRECC. Se sitúa entre Claude Code y el shell, procesando cada comando bash en menos de 5 milisegundos.
Cómo Claude Code invoca el Hook
Claude Code soporta hooks PreToolUse – programas externos que pueden inspeccionar y modificar las entradas de herramientas antes de la ejecución. Cuando Claude está a punto de ejecutar un comando bash, envía JSON a precc-hook por stdin y lee la respuesta de stdout.
Etapas del Pipeline
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
Ejemplo: Entrada y salida JSON
Entrada (desde Claude Code)
{
"tool_input": {
"command": "cargo build"
}
}
PRECC detecta que el directorio actual no tiene Cargo.toml, pero ./myapp/Cargo.toml existe.
Salida (a Claude Code)
{
"hookSpecificOutput": {
"updatedInput": {
"command": "cd /home/user/projects/myapp && cargo build"
}
}
}
Si no se necesita modificación, updatedInput.command está vacío y Claude Code usa el comando original.
Detalles de las etapas
Etapa 1: Analizar JSON
Lee el objeto JSON completo desde stdin. Extrae tool_input.command. Si el análisis falla, el hook sale inmediatamente y Claude Code usa el comando original (diseño fail-open).
Etapa 2: Coincidencia de habilidades
Consulta la base de datos heurística SQLite para habilidades cuyo patrón de activación coincida con el comando. Las habilidades se verifican en orden de prioridad. Se evalúan tanto las habilidades TOML integradas como las minadas.
Etapa 3: Corrección de directorio
Para comandos de compilación (cargo, go, make, npm, python, etc.), verifica si el archivo de proyecto esperado existe en el directorio actual. Si no, escanea directorios cercanos buscando la coincidencia más cercana y antepone cd <dir> &&.
El escaneo de directorios usa un índice de sistema de archivos en caché con un TTL de 5 segundos para mantenerse rápido.
Etapa 4: Verificación GDB
Si el comando probablemente producirá un fallo (p. ej., ejecutar un binario de depuración), PRECC puede sugerir o inyectar envoltorios GDB para capturar salida de depuración estructurada en lugar de registros de fallos sin procesar.
Etapa 5: Reescritura RTK
Aplica reglas RTK (Rewrite Toolkit) que acortan comandos verbosos, suprimen salida ruidosa o reestructuran comandos para eficiencia de tokens.
Etapa 6: Emitir JSON
Serializa el comando modificado de vuelta a JSON y lo escribe en stdout. Si no se realizaron cambios, la salida señala a Claude Code que use el comando original.
Rendimiento
Todo el pipeline se completa en menos de 5 milisegundos (p99). Optimizaciones clave:
- SQLite en modo WAL para lecturas concurrentes sin bloqueo
- Patrones regex precompilados para coincidencia de habilidades
- Escaneos de sistema de archivos en caché (TTL de 5 segundos)
- Sin llamadas de red en la ruta crítica
- Fail-open: cualquier error pasa al comando original
Probar el Hook manualmente
Puedes invocar el hook directamente:
$ echo '{"tool_input":{"command":"cargo build"}}' | precc-hook
{"hookSpecificOutput":{"updatedInput":{"command":"cd /home/user/myapp && cargo build"}}}
Habilidades
Las habilidades son las reglas de coincidencia de patrones que PRECC usa para detectar y corregir comandos. Pueden ser integradas (distribuidas como archivos TOML) o extraídas de registros de sesión.
Habilidades integradas
| Habilidad | Se activa con | Acción |
|---|---|---|
cargo-wrong-dir | cargo build/test/clippy fuera de un proyecto Rust | Anteponer cd al directorio del Cargo.toml más cercano |
git-wrong-dir | git * fuera de un repositorio git | Anteponer cd al directorio .git más cercano |
go-wrong-dir | go build/test fuera de un módulo Go | Anteponer cd al directorio del go.mod más cercano |
make-wrong-dir | make sin un Makefile en el directorio actual | Anteponer cd al directorio del Makefile más cercano |
npm-wrong-dir | npm/npx/pnpm/yarn fuera de un proyecto Node | Anteponer cd al directorio del package.json más cercano |
python-wrong-dir | python/pytest/pip fuera de un proyecto Python | Anteponer cd al proyecto Python más cercano |
jj-translate | git * en un repositorio jj-colocado | Reescribir al comando jj equivalente |
asciinema-gif | asciinema rec | Reescribir a precc gif |
Listar habilidades
$ 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
Mostrar detalles de la habilidad
$ 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
Exportar una habilidad a 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
Editar una habilidad
$ precc skills edit cargo-wrong-dir
Esto abre la definición de la habilidad en tu $EDITOR. Después de guardar, la habilidad se recarga automáticamente.
El comando Advise
precc skills advise analiza tu sesión reciente y sugiere nuevas habilidades basadas en patrones repetidos:
$ 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]?
Agrupar habilidades
$ precc skills cluster
Agrupa habilidades extraídas similares para ayudar a identificar patrones redundantes o superpuestos.
Habilidades extraídas vs. integradas
Las habilidades integradas se distribuyen con PRECC y están definidas en skills/builtin/*.toml. Cubren los errores de directorio incorrecto más comunes.
Las habilidades extraídas son creadas por precc ingest o el demonio precc-learner a partir de tus registros de sesión. Se almacenan en ~/.local/share/precc/heuristics.db y son específicas de tu flujo de trabajo. Ver Minería para más detalles.
Ahorros
PRECC rastrea el ahorro estimado de tokens de cada intercepción. Usa precc savings para ver cuánto desperdicio ha evitado PRECC.
Resumen rápido
$ 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)
Desglose detallado (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>%
Cómo se estiman los ahorros
Cada tipo de corrección tiene un costo estimado de tokens basado en lo que habría ocurrido sin PRECC:
| Tipo de corrección | Ahorro estimado | Razonamiento |
|---|---|---|
| cd prepend | ~500 tokens | Salida de error + razonamiento de Claude + reintento |
| Activación de habilidad | ~400 tokens | Salida de error + razonamiento de Claude + reintento |
| RTK rewrite | ~250 tokens | Salida verbose que Claude tendría que leer |
| Lean-ctx wrap | ~600 tokens | Contenido de archivo grande comprimido |
| Prevención minada | ~500 tokens | Patrón de fallo conocido evitado |
Estas son estimaciones conservadoras. Los ahorros reales suelen ser mayores porque el razonamiento de Claude sobre errores puede ser extenso.
Ahorros acumulados
Los ahorros se mantienen entre sesiones en la base de datos de PRECC. Con el tiempo, puedes rastrear el impacto total:
$ 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
Comprimir
precc compress reduce CLAUDE.md y otros archivos de contexto para disminuir el uso de tokens cuando Claude Code los carga. Esta es una función Pro.
Uso básico
$ 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.
Ejecución de prueba
Vista previa de lo que cambiaría sin modificar archivos:
$ 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%)
Reversión
Los originales se respaldan automáticamente. Para restaurarlos:
$ precc compress --revert
[precc] Restored 3 files from backups.
Qué se comprime
El compresor aplica varias transformaciones:
- Elimina espacios en blanco redundantes y líneas vacías
- Acorta frases verbosas preservando el significado
- Condensa tablas y listas
- Elimina comentarios y formato decorativo
- Preserva todos los bloques de código, rutas e identificadores técnicos
La salida comprimida sigue siendo legible para humanos – no está minificada ni ofuscada.
Apuntar a archivos específicos
$ precc compress CLAUDE.md
[precc] CLAUDE.md: 2,847 tokens -> 1,203 tokens (-57.7%)
Informes
precc report genera un panel analítico que resume la actividad de PRECC y el ahorro de tokens.
Generar un informe
$ 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
...
Enviar un informe por correo
Envía el informe a una dirección de correo (requiere configuración de correo, ver Email):
$ precc report --email
[precc] Report sent to you@example.com
La dirección del destinatario se lee de ~/.config/precc/mail.toml. También puedes usar precc mail report EMAIL para enviar a una dirección específica.
Datos del informe
Los informes se generan desde la base de datos local de PRECC en ~/.local/share/precc/history.db. Ningún dato sale de tu máquina a menos que envíes el informe por correo explícitamente.
Minería
PRECC mina los registros de sesión de Claude Code para aprender patrones de fallo-corrección. Cuando ve el mismo error de nuevo, aplica la corrección automáticamente.
Ingesta de registros de sesión
Ingestar un solo archivo
$ 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
Ingestar todos los registros
$ 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
Forzar reingesta
Para reprocesar archivos que ya fueron ingestados:
$ precc ingest --all --force
[precc] Re-ingesting all 23 session files...
Cómo funciona la minería
- PRECC lee el archivo de registro JSONL de la sesión.
- Identifica pares de comandos donde el primero falló y el segundo fue un reintento corregido.
- Extrae el patrón (qué salió mal) y la corrección (qué hizo Claude de manera diferente).
- Los patrones se almacenan en
~/.local/share/precc/history.db. - Cuando un patrón alcanza un umbral de confianza (visto varias veces), se convierte en una habilidad minada en
heuristics.db.
Ejemplo de patrón
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
El daemon precc-learner
El daemon precc-learner se ejecuta en segundo plano y vigila automáticamente los nuevos registros de sesión:
$ precc-learner &
[precc-learner] Watching ~/.claude/logs/ for new sessions...
[precc-learner] Processing session-2026-04-03-1412.jsonl... 3 new patterns
El daemon usa notificaciones del sistema de archivos (inotify en Linux, FSEvents en macOS) por lo que reacciona inmediatamente cuando termina una sesión.
De patrones a habilidades
Los patrones minados se gradúan a habilidades cuando cumplen estos criterios:
- Vistos al menos 3 veces en diferentes sesiones
- Patrón de corrección consistente (mismo tipo de corrección cada vez)
- Sin falsos positivos detectados
Puedes revisar los candidatos a habilidades con:
$ precc skills advise
Consulte Skills para detalles sobre la gestión de habilidades.
Almacenamiento de datos
- Pares de fallo-corrección:
~/.local/share/precc/history.db - Habilidades graduadas:
~/.local/share/precc/heuristics.db
Ambas son bases de datos SQLite en modo WAL para acceso concurrente seguro.
Correo electrónico
PRECC puede enviar informes y archivos por correo electrónico. Esto requiere una configuración SMTP única.
Configuración
$ 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.
Archivo de configuración
La configuración se almacena en ~/.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
Puede editar este archivo directamente:
$EDITOR ~/.config/precc/mail.toml
Para Gmail, use una Contraseña de aplicación en lugar de su contraseña de cuenta.
Envío de informes
$ precc mail report team@example.com
[precc] Generating report...
[precc] Sending to team@example.com...
[precc] Report sent.
Envío de archivos
$ precc mail send colleague@example.com output.log
[precc] Sending output.log to colleague@example.com...
[precc] Sent (14.2 KB).
Soporte de retransmisión SSH
Si su máquina no puede acceder directamente a un servidor SMTP (por ejemplo, detrás de un firewall corporativo), PRECC soporta la retransmisión a través de un túnel SSH:
[smtp]
host = "localhost"
port = 2525
[ssh_relay]
host = "relay.example.com"
user = "you"
remote_port = 587
local_port = 2525
PRECC establecerá el túnel SSH automáticamente antes de enviar.
Grabación GIF
precc gif crea grabaciones GIF animadas de sesiones de terminal a partir de scripts bash. Esta es una función Pro.
Uso básico
$ 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)
El primer argumento es un script bash que contiene los comandos a ejecutar. El segundo argumento es la duración máxima de la grabación.
Formato del script
El script es un archivo bash estándar:
#!/bin/bash
echo "Building project..."
cargo build --release
echo "Running tests..."
cargo test
echo "Done!"
Simulación de entrada
Para comandos interactivos, proporcione valores de entrada como argumentos adicionales:
$ precc gif interactive-demo.sh 60s "yes" "my-project" "3"
Cada argumento adicional se proporciona como una línea de stdin cuando el script solicita entrada.
Opciones de salida
El archivo de salida se nombra según el script por defecto (script.gif). El GIF usa un tema de terminal oscuro con dimensiones estándar 80x24.
¿Por qué GIF en lugar de asciinema?
La habilidad integrada asciinema-gif reescribe automáticamente asciinema rec a precc gif. Los archivos GIF son más portátiles: se muestran en línea en READMEs de GitHub, Slack y correo electrónico sin necesidad de un reproductor.
Análisis de GitHub Actions
precc gha analiza ejecuciones fallidas de GitHub Actions y sugiere correcciones. Esta es una función Pro.
Uso
Pase la URL de una ejecución fallida de GitHub Actions:
$ 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
Qué hace
- Analiza la URL de ejecución de GitHub Actions para extraer el propietario, repositorio e ID de ejecución.
- Obtiene los registros de ejecución a través de la API de GitHub (usa
GITHUB_TOKENsi está configurado, de lo contrario acceso público). - Identifica el paso fallido y extrae las líneas de error relevantes.
- Analiza el error y sugiere una corrección basada en patrones comunes de fallos de CI.
Patrones de fallo soportados
- Contenedores de servicio faltantes (bases de datos, Redis, etc.)
- SO o arquitectura del ejecutor incorrectos
- Variables de entorno o secretos faltantes
- Fallos de instalación de dependencias
- Tiempos de espera de pruebas
- Errores de permisos
- Fallos de caché que causan compilaciones lentas
Geocerca
PRECC incluye verificación de cumplimiento de geocerca IP para entornos regulados. Esta es una función Pro.
Descripción general
Algunas organizaciones requieren que las herramientas de desarrollo solo operen dentro de regiones geográficas aprobadas. La función de geocerca de PRECC verifica que la dirección IP de la máquina actual esté dentro de una lista de regiones permitidas.
Verificación de cumplimiento
$ 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
Si la máquina está fuera de las regiones permitidas:
$ 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.
Actualización de datos de geocerca
$ precc geofence refresh
[precc] Fetching updated IP geolocation data...
[precc] Updated. Cache expires in 24h.
Ver información de geocerca
$ 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
Borrar caché
$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.
Configuración
La política de geocerca se define en ~/.config/precc/geofence.toml:
[geofence]
allowed_regions = ["us-east-1", "us-west-2", "eu-west-1"]
check_on_init = true
block_on_violation = false
Establezca block_on_violation = true para evitar que PRECC opere cuando esté fuera de las regiones permitidas.
Telemetría
PRECC admite telemetría anónima opcional para ayudar a mejorar la herramienta. No se recopilan datos a menos que usted consienta explícitamente.
Activar
$ precc telemetry consent
[precc] Telemetry enabled. Thank you for helping improve PRECC.
[precc] You can revoke consent at any time with: precc telemetry revoke
Desactivar
$ precc telemetry revoke
[precc] Telemetry disabled. No further data will be sent.
Verificar estado
$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never
Vista previa de lo que se enviaría
Antes de activar, puede ver exactamente qué datos se recopilarían:
$ 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
}
Qué se recopila
- Versión de PRECC, SO y arquitectura
- Conteos agregados: comandos interceptados, habilidades activadas, pilares utilizados
- Latencia promedio del hook
- Cantidad de sesiones
Qué NO se recopila
- Sin texto de comandos ni argumentos
- Sin rutas de archivos ni nombres de directorios
- Sin nombres de proyectos ni URLs de repositorios
- Sin información personal identificable (PII)
- Sin direcciones IP (el servidor no las registra)
Anulación por variable de entorno
Para desactivar la telemetría sin ejecutar un comando (útil en CI o entornos compartidos):
export PRECC_NO_TELEMETRY=1
Esto tiene prioridad sobre la configuración de consentimiento.
Destino de los datos
Los datos de telemetría se envían a https://telemetry.peria.ai/v1/precc mediante HTTPS. Los datos se utilizan únicamente para comprender patrones de uso y priorizar el desarrollo.
Referencia de comandos
Referencia completa de todos los comandos de PRECC.
precc init
Inicializar PRECC y registrar el hook con 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
Minar registros de sesión en busca de patrones de fallo-corrección.
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
Gestionar habilidades de automatización.
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
Generar un informe analítico.
precc report [--email]
Options:
--email Send the report via email (requires mail setup)
precc savings
Mostrar ahorro de tokens.
precc savings [--all]
Options:
--all Show detailed per-command breakdown (Pro)
precc compress
Comprimir archivos de contexto para reducir el uso de tokens.
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
Gestionar su licencia PRECC.
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
Funcionalidad de correo electrónico.
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
Actualizar PRECC a la última versión.
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
Gestionar telemetría anónima.
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
Cumplimiento de geovalla IP (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
Grabar GIFs animados desde scripts bash (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
Analizar ejecuciones fallidas de GitHub Actions (Pro).
precc gha URL
Arguments:
URL GitHub Actions run URL
Example:
precc gha https://github.com/org/repo/actions/runs/12345678
precc cache-hint
Mostrar información de sugerencias de caché para el proyecto actual.
precc cache-hint
precc trial
Iniciar una prueba Pro.
precc trial EMAIL
Arguments:
EMAIL Email address for the trial
precc nushell
Iniciar una sesión Nushell con integración PRECC.
precc nushell
Preguntas frecuentes
¿Es seguro usar PRECC?
Sí. PRECC usa el mecanismo oficial de hooks PreToolUse de Claude Code – el mismo punto de extensión que Anthropic diseñó exactamente para este propósito. El hook:
- Se ejecuta completamente sin conexión (sin llamadas de red en la ruta crítica)
- Se completa en menos de 5 milisegundos
- Es fail-open: si algo sale mal, el comando original se ejecuta sin modificar
- Solo modifica comandos, nunca los ejecuta por sí mismo
- Almacena datos localmente en bases de datos SQLite
¿PRECC funciona con otras herramientas de codificación IA?
PRECC está diseñado específicamente para Claude Code. Depende del protocolo de hooks PreToolUse que proporciona Claude Code. No funciona con Cursor, Copilot, Windsurf u otras herramientas de codificación IA.
¿Qué datos envía la telemetría?
La telemetría es solo por suscripción. Cuando está habilitada, envía:
- Versión de PRECC, SO y arquitectura
- Conteos agregados (comandos interceptados, habilidades activadas)
- Latencia promedio del hook
No envía texto de comandos, rutas de archivos, nombres de proyectos ni información personal identificable. Puede previsualizar la carga exacta con precc telemetry preview antes de suscribirse. Vea Telemetría para más detalles.
¿Cómo desinstalo PRECC?
??faq_uninstall_a_intro??
-
Eliminar el registro del hook:
# Delete the hook entry from Claude Code's settings # (precc init added it; removing it disables PRECC) -
Eliminar el binario:
rm ~/.local/bin/precc ~/.local/bin/precc-hook ~/.local/bin/precc-learner -
Eliminar datos (opcional):
rm -rf ~/.local/share/precc/ rm -rf ~/.config/precc/
Mi licencia expiró. ¿Qué sucede?
PRECC vuelve al nivel Community. Toda la funcionalidad principal sigue funcionando:
- Las habilidades integradas permanecen activas
- El pipeline del hook funciona normalmente
precc savingsmuestra la vista resumidaprecc ingesty la minería de sesiones funcionan
Las funciones Pro dejan de estar disponibles hasta que renueve:
precc savings --all(desglose detallado)precc compressprecc gifprecc ghaprecc geofence- Informes por correo electrónico
El hook no parece estar ejecutándose. ¿Cómo depuro?
??faq_debug_a_intro??
-
Verifique que el hook esté registrado:
precc init -
Pruebe el hook manualmente:
echo '{"tool_input":{"command":"cargo build"}}' | precc-hook -
Verifique que el binario esté en su PATH:
which precc-hook -
Verifique la configuración del hook de Claude Code en
~/.claude/settings.json.
¿PRECC ralentiza Claude Code?
No. El hook se completa en menos de 5 milisegundos (p99). Esto es imperceptible comparado con el tiempo que Claude dedica a razonar y generar respuestas.
¿Puedo usar PRECC en CI/CD?
PRECC está diseñado para sesiones interactivas de Claude Code. En CI/CD, no hay una instancia de Claude Code a la que engancharse. Sin embargo, precc gha puede analizar ejecuciones fallidas de GitHub Actions desde cualquier entorno.
¿En qué se diferencian las habilidades minadas de las integradas?
Las habilidades integradas vienen con PRECC y cubren patrones comunes de directorio incorrecto. Las habilidades minadas se aprenden de sus registros de sesión específicos – capturan patrones únicos de su flujo de trabajo. Ambas se almacenan en SQLite y se evalúan de forma idéntica por el pipeline del hook.
¿Puedo compartir habilidades con mi equipo?
Sí. Exporte cualquier habilidad a TOML con precc skills export NAME y comparta el archivo. Los miembros del equipo pueden colocarlo en su directorio skills/ o importarlo a su base de datos de heurísticas.