مقدمه

PRECC چیست؟

PRECC (تصحیح خطای پیش‌بینانه برای Claude Code) یک ابزار Rust است که دستورات bash مربوط به Claude Code را از طریق سازوکار رسمی PreToolUse hook رهگیری می‌کند. خطاها را پیش از وقوع اصلاح می‌کند، توکن‌ها را ذخیره و حلقه‌های تلاش مجدد را حذف می‌کند.

رایگان برای کاربران جامعه.

مسئله

Claude Code توکن‌های قابل توجهی را روی اشتباهات قابل پیشگیری هدر می‌دهد:

• خطاهای دایرکتوری اشتباه – اجرای cargo build در یک دایرکتوری والد بدون Cargo.toml، سپس تلاش مجدد پس از خواندن خطا.
• حلقه‌های تلاش مجدد – یک دستور ناموفق خروجی پرحجمی تولید می‌کند، Claude آن را می‌خواند، روی آن استدلال می‌کند و دوباره تلاش می‌کند. هر چرخه صدها توکن مصرف می‌کند.
• خروجی پرحجم – دستوراتی مانند find یا ls -R هزاران خط را چاپ می‌کنند که Claude باید پردازش کند.

چهار ستون

اصلاح زمینه (cd-prepend)

تشخیص می‌دهد زمانی که دستوراتی مانند cargo build یا npm test در پوشه اشتباه اجرا می‌شوند و cd /مسیر/درست && را قبل از اجرا اضافه می‌کند.

اشکال‌زدایی GDB

فرصت‌های اتصال GDB را برای اشکال‌زدایی عمیق‌تر segfault و کرش‌ها تشخیص می‌دهد و به جای core dump خام، اطلاعات اشکال‌زدایی ساختاریافته ارائه می‌دهد.

استخراج جلسه

گزارش‌های جلسه Claude Code را برای جفت‌های خطا-اصلاح استخراج می‌کند. وقتی همان اشتباه تکرار می‌شود، PRECC از قبل اصلاح را می‌داند و به‌طور خودکار اعمال می‌کند.

مهارت‌های خودکارسازی

کتابخانه‌ای از مهارت‌های توکار و استخراج‌شده که الگوهای دستوری را مطابقت داده و بازنویسی می‌کنند. مهارت‌ها به صورت فایل‌های TOML یا ردیف‌های SQLite تعریف می‌شوند که بازرسی، ویرایش و اشتراک‌گذاری آن‌ها را آسان می‌کند.

چگونه کار می‌کند (نسخه ۳۰ ثانیه‌ای)

1. Claude Code در آستانه اجرای یک دستور bash است.
2. PreToolUse hook دستور را به صورت JSON از طریق stdin به precc-hook ارسال می‌کند.
3. precc-hook دستور را در کمتر از ۳ میلی‌ثانیه از طریق پایپ‌لاین (مهارت‌ها، تصحیح دایرکتوری، فشرده‌سازی) اجرا می‌کند.
4. دستور تصحیح‌شده به صورت JSON از طریق stdout بازگردانده می‌شود.
5. Claude Code به جای دستور اصلی، دستور تصحیح‌شده را اجرا می‌کند.

خطاهای جزئی ادغام می‌شوند؛ دلیل بازنویسی همراه پاسخ hook ارسال می‌شود تا هر اصلاح قابل بررسی باشد، نه خاموش.

مرز ایمنی

PRECC فقط زمانی بازنویسی می‌کند که تعادل معنایی به‌طور قابل اثبات حفظ شود یا توسط کاربر قابل تأیید باشد. دستورات مخرب (rm، git push --force، git reset --hard) هرگز بازنویسی نمی‌شوند، حتی اگر مهارتی مطابقت داشته باشد. هر تغییر باید محدود باشد — دستور بازنویسی‌شده باید همچنان شامل توکن‌های اصلی دستور اولیه باشد. بازنویسی‌های نامحدود به‌طور خودکار بازگردانده می‌شوند. هر بازنویسی اعمال‌شده ثبت و نمایش داده می‌شود تا بتوانید آن را بررسی، غیرفعال یا لغو کنید.

فشرده‌سازی تطبیقی

اگر یک دستور پس از فشرده‌سازی شکست بخورد، PRECC به طور خودکار فشرده‌سازی را در تلاش بعدی رد می‌کند تا Claude خروجی کامل غیرفشرده را برای اشکال‌زدایی دریافت کند.

آمار استفاده زنده

نسخه فعلی –:

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

صرفه‌جویی بر اساس نسخه

این اعداد به‌طور خودکار از تله‌متری ناشناس به‌روزرسانی می‌شوند.

پیوندها

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

نصب

نصب سریع (Linux / macOS)

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

این فایل باینری آخرین نسخه را برای پلتفرم شما دانلود می‌کند، جمع‌آزمای SHA256 را تأیید می‌کند و آن را در ~/.local/bin/ قرار می‌دهد.

پس از نصب، PRECC را مقداردهی اولیه کنید:

precc init

precc init هوک PreToolUse را در Claude Code ثبت می‌کند، پوشه‌های داده را ایجاد می‌کند و پایگاه داده مهارت‌ها را مقداردهی اولیه می‌کند.

گزینه‌های نصب

تأیید SHA256

به طور پیش‌فرض، نصب‌کننده جمع‌آزمای باینری را با SHA256 منتشر شده تأیید می‌کند. برای رد شدن از تأیید (توصیه نمی‌شود):

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

پیشوند نصب سفارشی

نصب در مسیر دلخواه:

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.

ابزارهای همراه (–extras)

PRECC با ابزارهای همراه اختیاری ارائه می‌شود. آنها را با --extras نصب کنید:

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

این موارد زیر را نصب می‌کند:

Windows (PowerShell)

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

سپس مقداردهی اولیه کنید:

precc init

نصب دستی

1. فایل باینری نسخه مربوط به پلتفرم خود را از GitHub Releases دانلود کنید.
2. جمع‌آزمای SHA256 را با فایل .sha256 در نسخه تأیید کنید.
3. فایل باینری را در پوشه‌ای در PATH خود قرار دهید (مثلاً ~/.local/bin/).
4. precc init را اجرا کنید.

به‌روزرسانی

precc update

به‌روزرسانی اجباری به نسخه مشخص:

precc update --force --version 0.3.0

فعال‌سازی به‌روزرسانی خودکار:

precc update --auto

نصب در OpenClaw / ClawHub

PRECC یک مانیفست افزونه در plugins/openclaw/openclaw.plugin.json (با شناسه precc-token-saver) ارائه می‌کند. هنگامی که یک نسخه عمومی منتشر می‌شود، گردش‌کار GitHub Actions به نام clawhub-publish.yml بسته مهارت‌ها را به رجیستری ClawHub می‌فرستد تا کاربران نهایی بتوانند PRECC را به‌جای نصب‌کننده curl از طریق CLI ClawHub نصب کنند:

# ClawHub CLI
clawhub install precc

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

نحوه نمایش صرفه‌جویی‌ها در OpenClaw

هر سطح گزارش‌گیری PRECC که زیر Claude Code کار می‌کند، زیر OpenClaw نیز کار می‌کند — precc savings، precc savings --all، خط وضعیت محلی‌سازی‌شده (با تنظیم PRECC_LANG=zh خط به زبان شما نمایش داده می‌شود) و گزارش حسابرسی محلی بازنویسی، همگی از همان پایگاه‌های داده SQLCipher روی دستگاه شما می‌خوانند. مشخصاتی جداگانه در docs/symposium-plan/openclaw-savings-reporting.md یک فیلد ساختاریافته آینده با نام preccSavings در هر پاسخ هوک به‌علاوه یک اعلان تک‌خطی پایان نشست با آستانه پیش‌فرض $0.05 را توصیف می‌کند؛ این بخش هنوز ارائه نشده است.

تأیید نصب

$ precc --version
precc 0.3.0

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

اگر precc پیدا نشد، مطمئن شوید که ~/.local/bin در PATH شما قرار دارد.

شروع سریع

PRECC را در ۵ دقیقه راه‌اندازی کنید.

مرحله ۱: نصب

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

مرحله ۲: مقداردهی اولیه

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

مرحله ۳: بررسی فعال بودن هوک

$ 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

مرحله ۴: از Claude Code به طور عادی استفاده کنید

Claude Code را باز کنید و طبق معمول کار کنید. PRECC بی‌صدا در پس‌زمینه اجرا می‌شود. وقتی Claude دستوری صادر می‌کند که شکست می‌خورد، PRECC آن را قبل از اجرا اصلاح می‌کند.

مثال: اجرای Cargo Build در پوشه اشتباه

فرض کنید پروژه شما در ~/projects/myapp/ است و Claude دستور زیر را صادر می‌کند:

cargo build

از ~/projects/ (یک سطح بالاتر، بدون Cargo.toml در آنجا).

بدون PRECC: Claude خطای could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory را دریافت می‌کند، می‌خواند، استدلال می‌کند و با cd myapp && cargo build دوباره تلاش می‌کند. هزینه: حدود ۲۰۰۰ توکن هدر رفته.

با PRECC: هوک Cargo.toml گمشده را تشخیص می‌دهد، آن را در myapp/ پیدا می‌کند و دستور را بازنویسی می‌کند به:

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

Claude هرگز خطایی نمی‌بیند. صفر توکن هدر رفته.

مرحله ۵: صرفه‌جویی خود را بررسی کنید

پس از یک جلسه، ببینید PRECC چند توکن صرفه‌جویی کرده است:

$ 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)

مراحل بعدی

• مهارت‌ها – مشاهده همه مهارت‌های موجود و نحوه ایجاد مهارت‌های خود.
• خط لوله هوک – بفهمید در پشت صحنه چه اتفاقی می‌افتد.
• صرفه‌جویی – تحلیل دقیق صرفه‌جویی توکن.

مجوز

PRECC دو سطح ارائه می‌دهد: Community (رایگان) و Pro.

سطح Community (رایگان)

سطح Community شامل:

• تمام مهارت‌های داخلی (اصلاح دایرکتوری اشتباه، ترجمه jj و غیره)
• خط لوله hook با پشتیبانی کامل Pillar 1 و Pillar 4
• خلاصه پایه precc savings
• استخراج جلسه با precc ingest
• استفاده محلی نامحدود

سطح Pro

Pro ویژگی‌های اضافی را باز می‌کند:

• جزئیات صرفه‌جویی – precc savings --all با تحلیل هر دستور
• ضبط GIF – precc gif برای ایجاد GIF متحرک ترمینال
• انطباق geofence IP – برای محیط‌های تحت نظارت
• گزارش‌های ایمیلی – precc mail report برای ارسال تحلیل‌ها
• تحلیل GitHub Actions – precc gha برای رفع اشکال گردش کار ناموفق
• فشرده‌سازی زمینه – precc compress برای بهینه‌سازی CLAUDE.md
• پشتیبانی اولویت‌دار

فعال‌سازی مجوز

$ 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

بررسی وضعیت مجوز

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

فعال‌سازی GitHub Sponsors

اگر PRECC را از طریق GitHub Sponsors حمایت می‌کنید، مجوز شما به‌طور خودکار از طریق ایمیل GitHub فعال می‌شود. نیازی به کلید نیست – فقط مطمئن شوید ایمیل حامی مطابقت دارد:

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

اثر انگشت دستگاه

هر مجوز به اثر انگشت دستگاه متصل است. خود را ببینید با:

$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...

اگر نیاز به انتقال مجوز به ماشین جدید دارید، ابتدا غیرفعال کنید:

precc license deactivate

سپس در ماشین جدید فعال کنید.

مجوز منقضی شده؟

وقتی مجوز Pro منقضی شود، PRECC به سطح Community برمی‌گردد. تمام مهارت‌های داخلی و عملکردهای اصلی به کار خود ادامه می‌دهند. فقط ویژگی‌های خاص Pro غیرقابل دسترس می‌شوند. برای جزئیات بیشتر سوالات متداول را ببینید.

خط لوله هوک

باینری precc-hook هسته PRECC است. بین Claude Code و شل قرار می‌گیرد و هر دستور bash را در کمتر از ۵ میلی‌ثانیه پردازش می‌کند.

نحوه فراخوانی هوک توسط Claude Code

Claude Code از هوک‌های PreToolUse پشتیبانی می‌کند – برنامه‌های خارجی که می‌توانند ورودی‌های ابزار را قبل از اجرا بررسی و تغییر دهند. وقتی Claude قصد اجرای دستور bash را دارد، JSON را به precc-hook از طریق stdin ارسال و پاسخ را از stdout می‌خواند.

مراحل خط لوله

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

مثال: ورودی و خروجی JSON

ورودی (از Claude Code)

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

PRECC تشخیص می‌دهد که دایرکتوری فعلی Cargo.toml ندارد، اما ./myapp/Cargo.toml وجود دارد.

خروجی (به Claude Code)

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

اگر نیازی به تغییر نباشد، updatedInput.command خالی است و Claude Code از دستور اصلی استفاده می‌کند.

جزئیات مراحل

مرحله ۱: تجزیه JSON

شیء JSON کامل را از stdin می‌خواند. tool_input.command را استخراج می‌کند. اگر تجزیه شکست بخورد، هوک فوراً خارج می‌شود و Claude Code از دستور اصلی استفاده می‌کند (طراحی fail-open).

مرحله ۲: تطبیق مهارت‌ها

پایگاه داده اکتشافی SQLite را برای مهارت‌هایی که الگوی فعال‌سازی آنها با دستور مطابقت دارد جستجو می‌کند. مهارت‌ها به ترتیب اولویت بررسی می‌شوند.

مرحله ۳: اصلاح دایرکتوری

برای دستورات ساخت (cargo، go، make، npm، python و غیره)، بررسی می‌کند که آیا فایل پروژه مورد انتظار در دایرکتوری فعلی وجود دارد. اگر نه، دایرکتوری‌های نزدیک را برای نزدیک‌ترین تطابق اسکن و cd <dir> && را در ابتدا اضافه می‌کند.

اسکن دایرکتوری از یک شاخص سیستم فایل کش شده با TTL پنج ثانیه‌ای برای حفظ سرعت استفاده می‌کند.

مرحله ۴: بررسی GDB

اگر احتمال دارد دستور باعث خرابی شود (مثلاً اجرای باینری debug)، PRECC می‌تواند wrapper‌های GDB را پیشنهاد یا تزریق کند تا خروجی debug ساختاریافته به جای لاگ‌های خرابی خام ثبت شود.

مرحله ۵: بازنویسی RTK

قوانین RTK (جعبه ابزار بازنویسی) را اعمال می‌کند که دستورات طولانی را کوتاه، خروجی‌های پر سر و صدا را سرکوب یا دستورات را برای بهره‌وری توکن بازسازی می‌کند.

مرحله ۶: ارسال JSON

دستور تغییریافته را به JSON سریال‌سازی کرده و روی stdout می‌نویسد. اگر تغییری ایجاد نشده باشد، خروجی به Claude Code سیگنال می‌دهد که از دستور اصلی استفاده کند.

عملکرد

کل خط لوله در کمتر از ۵ میلی‌ثانیه (p99) تکمیل می‌شود. بهینه‌سازی‌های کلیدی:

• SQLite در حالت WAL برای خواندن همزمان بدون قفل
• الگوهای regex از پیش کامپایل شده برای تطبیق مهارت‌ها
• اسکن‌های سیستم فایل کش شده (TTL پنج ثانیه‌ای)
• بدون فراخوانی شبکه در مسیر اصلی
• Fail-open: هر خطایی به دستور اصلی بازمی‌گردد

تست دستی هوک

می‌توانید هوک را مستقیماً فراخوانی کنید:

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

مهارت‌ها

مهارت‌ها قوانین تطبیق الگو هستند که PRECC برای شناسایی و اصلاح دستورات استفاده می‌کند. آن‌ها می‌توانند داخلی (به صورت فایل‌های TOML) یا استخراج‌شده از لاگ‌های جلسه باشند.

مهارت‌های داخلی

فهرست مهارت‌ها

$ 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

نمایش جزئیات مهارت

$ 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

صادرکردن مهارت به 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

ویرایش مهارت

$ precc skills edit cargo-wrong-dir

این تعریف مهارت را در $EDITOR شما باز می‌کند. پس از ذخیره، مهارت به طور خودکار بارگذاری مجدد می‌شود.

دستور Advise

precc skills advise جلسه اخیر شما را تحلیل می‌کند و مهارت‌های جدید را بر اساس الگوهای تکراری پیشنهاد می‌دهد:

$ 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]?

خوشه‌بندی مهارت‌ها

$ precc skills cluster

مهارت‌های استخراج‌شده مشابه را گروه‌بندی می‌کند تا الگوهای تکراری یا هم‌پوشان را شناسایی کند.

مهارت‌های استخراج‌شده در مقابل داخلی

مهارت‌های داخلی همراه PRECC ارائه می‌شوند و در skills/builtin/*.toml تعریف شده‌اند. آن‌ها رایج‌ترین خطاهای پوشه نادرست را پوشش می‌دهند.

مهارت‌های استخراج‌شده توسط precc ingest یا دیمن precc-learner از لاگ‌های جلسه شما ایجاد می‌شوند. در ~/.local/share/precc/heuristics.db ذخیره می‌شوند و مختص گردش کار شما هستند. برای جزئیات استخراج را ببینید.

صرفه‌جویی

PRECC صرفه‌جویی تخمینی توکن‌ها را از هر رهگیری پیگیری می‌کند. از precc savings برای مشاهده میزان اتلاف جلوگیری‌شده استفاده کنید.

خلاصه سریع

$ 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)

جزئیات کامل (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>%

نحوه تخمین صرفه‌جویی

هر نوع اصلاح دارای هزینه تخمینی توکن بر اساس آنچه بدون PRECC رخ می‌داد است:

اینها تخمین‌های محتاطانه هستند. صرفه‌جویی واقعی اغلب بیشتر است زیرا استدلال Claude درباره خطاها می‌تواند طولانی باشد.

صرفه‌جویی تجمعی

صرفه‌جویی‌ها در پایگاه داده PRECC بین جلسات باقی می‌مانند. با گذشت زمان، می‌توانید تأثیر کلی را پیگیری کنید:

$ 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

نوار وضعیت

پس از نصب، PRECC یک ورودی statusLine در ~/.claude/settings.json اضافه می‌کند تا نوار وضعیت Claude Code معیارهای زنده جلسه را نشان دهد:

$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)

PRECC_LANG را تنظیم کنید تا برچسب‌ها به زبان شما نمایش داده شوند — به فصل بومی‌سازی مراجعه کنید.

هر بخش:

بخش lifetime: در انتها قرار می‌گیرد تا اگر رابط Claude Code نوار را از لبه راست برش دهد، اولین موردی باشد که حذف می‌شود.

چرا هزینه و تعداد توکن قابل تقسیم نیستند

1.2M in/out نمایش‌داده‌شده مخرج کسری نیست که $0.42 spent را تولید کرده باشد. cost.total_cost_usd از Claude Code از تفکیک کامل توکن‌های API محاسبه می‌شود — ورودی پایه، خروجی، به‌علاوه خواندن کش و ایجاد کش. تعداد توکن‌های تجمعی کش در کل جلسه در طرح statusline ارائه نمی‌شود، بنابراین PRECC فقط می‌تواند بخش قابل‌مشاهده (غیرکش) را نمایش دهد.

در جلسات طولانی با خواندن مکرر فایل‌ها، خواندن کش می‌تواند ۱۰ برابر تعداد توکن قابل‌مشاهده باشد. به همین دلیل جفت‌کردن آن‌ها به‌صورت نسبت گمراه‌کننده خواهد بود — PRECC در عوض آن‌ها را به‌عنوان بخش‌های مستقل نمایش می‌دهد.

چرا PRECC هزینه را محاسبه نمی‌کند

عدد هزینه معتبر است. PRECC مقدار cost.total_cost_usd را به‌صورت کلمه‌به‌کلمه از JSON که Claude Code از طریق stdin به دستور وضعیت می‌فرستد می‌خواند. این همان عددی است که Claude Code از بودجه اشتراک/استفاده شما کسر می‌کند. می‌توانید هر زمان با دستور اسلش داخلی /cost آن را بررسی کنید — هر دو باید مطابق باشند.

چه چیزی هزینه را تعیین می‌کند

برای Claude Opus 4.6:

بزرگ‌ترین عوامل در جلسات طولانی معمولاً توکن‌های خروجی (گران‌ترین نوع در هر توکن، به‌ویژه در سطح زمینه 1M)، خواندن‌های مکرر کش (به‌تنهایی ارزان اما در طول چندین نوبت به‌سرعت انباشته می‌شوند) و ایجاد کش (یک‌بار به ازای هر خواندن فایل با نرخ ~1.25× نرخ پایه ورودی) هستند. PRECC با فشرده‌سازی خروجی Bash هزینه توکن‌های قابل‌مشاهده را کاهش می‌دهد (بخش 📊 last cmd: صرفه‌جویی به ازای هر دستور را نشان می‌دهد)، اما نمی‌تواند خواندن‌های کش از فایل‌هایی را که Claude قبلاً بارگذاری کرده کاهش دهد.

شمارش‌های پایدار جلسه

بخش “PRECC: N fixes” رویدادها را از شروع پایدارشده جلسه می‌شمارد که در اولین به‌روزرسانی statusline هر جلسه در ~/.local/share/precc/sessions/<session_id>.start نوشته می‌شود. این باعث می‌شود شمارش یکنواخت باشد — حتی اگر cost.total_duration_ms در یک به‌روزرسانی خاص وجود نداشته باشد، در میانه جلسه کاهش نمی‌یابد.

عکس فوری مادام‌العمر با به‌روزرسانی خودکار

بخش lifetime: فایل ~/.local/share/precc/.lifetime_summary.json را می‌خواند که در هر اندازه‌گیری PostToolUse و در هر فراخوانی precc savings بازنویسی می‌شود. بخش this session: همان فایل lifetime را می‌خواند اما یک خط پایه به‌ازای هر جلسه را که در اولین به‌روزرسانی هر جلسه پایدار شده، کسر می‌کند. نیازی به به‌روزرسانی دستی نیست — فایل‌ها خودشان به‌روز می‌شوند.

حذف نوار وضعیت

اگر ترجیح می‌دهید نوار وضعیت فعلی خود را نگه دارید، دستور statusLine خود را در ~/.claude/settings.json تنظیم کنید. نصب‌کننده PRECC مقدار سفارشی را تشخیص می‌دهد و در به‌روزرسانی‌های بعدی آن را دست‌نخورده باقی می‌گذارد.

برای حذف فقط خط 📊 PRECC در هر تعامل (در additionalContext)، PRECC_QUIET=1 را در محیط شل خود تنظیم کنید.

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.

فشرده‌سازی

precc compress فایل CLAUDE.md و سایر فایل‌های زمینه را کوچک می‌کند تا مصرف توکن هنگام بارگذاری توسط Claude Code کاهش یابد. این یک ویژگی Pro است.

استفاده پایه

$ 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.

اجرای آزمایشی

پیش‌نمایش تغییرات بدون اصلاح فایل‌ها:

$ 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%)

بازگردانی

فایل‌های اصلی به‌طور خودکار پشتیبان‌گیری می‌شوند. برای بازیابی آنها:

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

چه چیزی فشرده می‌شود

فشرده‌ساز چندین تبدیل اعمال می‌کند:

• فضاهای خالی و خطوط خالی اضافی را حذف می‌کند
• عبارات طولانی را کوتاه می‌کند و معنی را حفظ می‌کند
• جداول و فهرست‌ها را فشرده می‌کند
• نظرات و قالب‌بندی تزئینی را حذف می‌کند
• تمام بلوک‌های کد، مسیرها و شناسه‌های فنی را حفظ می‌کند

خروجی فشرده همچنان قابل خواندن است – فشرده‌سازی یا مبهم‌سازی نشده است.

هدف‌گیری فایل‌های خاص

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

گزارش‌ها

precc report یک داشبورد تحلیلی تولید می‌کند که فعالیت PRECC و صرفه‌جویی توکن را خلاصه می‌کند.

ایجاد گزارش

$ 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
  ...

ارسال گزارش با ایمیل

گزارش را به آدرس ایمیل ارسال کنید (نیاز به تنظیمات ایمیل دارد، به Email مراجعه کنید):

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

آدرس گیرنده از ~/.config/precc/mail.toml خوانده می‌شود. همچنین می‌توانید از precc mail report EMAIL برای ارسال به آدرس خاص استفاده کنید.

داده‌های گزارش

گزارش‌ها از پایگاه داده محلی PRECC در ~/.local/share/precc/history.db تولید می‌شوند. هیچ داده‌ای از دستگاه شما خارج نمی‌شود مگر اینکه صراحتاً گزارش را ایمیل کنید.

استخراج

PRECC لاگ‌های جلسات Claude Code را استخراج می‌کند تا الگوهای خطا-اصلاح را بیاموزد. وقتی همان اشتباه را دوباره می‌بیند، اصلاح را به‌طور خودکار اعمال می‌کند.

دریافت لاگ‌های جلسه

دریافت یک فایل

$ 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

دریافت همه لاگ‌ها

$ 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

اجبار دریافت مجدد

برای پردازش مجدد فایل‌هایی که قبلاً دریافت شده‌اند:

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

نحوه کار استخراج

1. PRECC فایل لاگ JSONL جلسه را می‌خواند.
2. جفت دستوراتی را شناسایی می‌کند که دستور اول شکست خورده و دومی تلاش مجدد اصلاح‌شده بود.
3. الگو (چه اشتباهی رخ داد) و اصلاح (چه کاری متفاوت انجام شد) را استخراج می‌کند.
4. الگوها در ~/.local/share/precc/history.db ذخیره می‌شوند.
5. وقتی الگویی به آستانه اطمینان برسد، به مهارت استخراج‌شده در heuristics.db تبدیل می‌شود.

نمونه الگو

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

دیمن precc-learner

دیمن precc-learner در پس‌زمینه اجرا می‌شود و به‌طور خودکار لاگ‌های جلسه جدید را زیر نظر می‌گیرد:

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

دیمن از اعلان‌های سیستم فایل (inotify در لینوکس، FSEvents در macOS) استفاده می‌کند و بلافاصله پس از پایان جلسه واکنش نشان می‌دهد.

از الگوها به مهارت‌ها

الگوهای استخراج‌شده زمانی به مهارت ارتقا می‌یابند که این معیارها را برآورده کنند:

• حداقل 3 بار در جلسات مختلف دیده شده
• الگوی اصلاح سازگار (همان نوع اصلاح هر بار)
• هیچ مثبت کاذبی شناسایی نشده

می‌توانید نامزدهای مهارت را بررسی کنید:

$ precc skills advise

برای جزئیات مدیریت مهارت‌ها به Skills مراجعه کنید.

ذخیره‌سازی داده

• جفت‌های خطا-اصلاح: ~/.local/share/precc/history.db
• مهارت‌های ارتقا یافته: ~/.local/share/precc/heuristics.db

هر دو پایگاه داده SQLite در حالت WAL برای دسترسی همزمان امن هستند.

ایمیل

PRECC می‌تواند گزارش‌ها و فایل‌ها را از طریق ایمیل ارسال کند. این نیاز به تنظیم یکباره SMTP دارد.

راه‌اندازی

$ 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.

فایل پیکربندی

پیکربندی در ~/.config/precc/mail.toml ذخیره می‌شود:

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

می‌توانید این فایل را مستقیماً ویرایش کنید:

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

برای Gmail، از رمز عبور برنامه به جای رمز عبور حساب خود استفاده کنید.

ارسال گزارش‌ها

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

ارسال فایل‌ها

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

پشتیبانی از رله SSH

اگر دستگاه شما نمی‌تواند مستقیماً به سرور SMTP دسترسی پیدا کند (مثلاً پشت فایروال شرکتی)، PRECC از رله از طریق تونل SSH پشتیبانی می‌کند:

[smtp]
host = "localhost"
port = 2525

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

PRECC قبل از ارسال به طور خودکار تونل SSH را برقرار می‌کند.

ضبط GIF

precc gif ضبط‌های GIF متحرک از جلسات ترمینال از اسکریپت‌های bash ایجاد می‌کند. این یک ویژگی Pro است.

استفاده پایه

$ 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)

آرگومان اول یک اسکریپت bash حاوی دستورات اجرایی است. آرگومان دوم حداکثر طول ضبط است.

فرمت اسکریپت

اسکریپت یک فایل bash استاندارد است:

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

شبیه‌سازی ورودی

برای دستورات تعاملی، مقادیر ورودی را به عنوان آرگومان‌های اضافی ارائه دهید:

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

هر آرگومان اضافی به عنوان یک خط stdin هنگامی که اسکریپت ورودی درخواست می‌کند ارائه می‌شود.

گزینه‌های خروجی

فایل خروجی به طور پیش‌فرض بر اساس نام اسکریپت نام‌گذاری می‌شود (script.gif). GIF از تم تاریک ترمینال با ابعاد استاندارد 80x24 استفاده می‌کند.

چرا GIF به جای asciinema؟

مهارت داخلی asciinema-gif به طور خودکار asciinema rec را به precc gif بازنویسی می‌کند. فایل‌های GIF قابل حمل‌تر هستند – بدون نیاز به پخش‌کننده در GitHub README، Slack و ایمیل نمایش داده می‌شوند.

تحلیل GitHub Actions

precc gha اجراهای ناموفق GitHub Actions را تحلیل کرده و اصلاحات پیشنهاد می‌دهد. این یک ویژگی Pro است.

استفاده

URL اجرای ناموفق GitHub Actions را ارسال کنید:

$ 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

عملکرد

1. URL اجرای GitHub Actions را تحلیل کرده و مالک، مخزن و شناسه اجرا را استخراج می‌کند.
2. لاگ‌های اجرا را از طریق API GitHub دریافت می‌کند (در صورت تنظیم از GITHUB_TOKEN استفاده می‌کند، در غیر این صورت دسترسی عمومی).
3. مرحله ناموفق را شناسایی کرده و خطوط خطای مربوطه را استخراج می‌کند.
4. خطا را تحلیل کرده و بر اساس الگوهای رایج خرابی CI اصلاحی پیشنهاد می‌دهد.

الگوهای خرابی پشتیبانی‌شده

• کانتینرهای سرویس گمشده (پایگاه‌های داده، Redis و غیره)
• سیستم‌عامل یا معماری runner نادرست
• متغیرهای محیطی یا secrets گمشده
• خرابی‌های نصب وابستگی
• وقفه‌های زمانی تست
• خطاهای مجوز
• عدم وجود کش که باعث ساخت کند می‌شود

حصار جغرافیایی

PRECC شامل بررسی انطباق حصار جغرافیایی IP برای محیط‌های تحت نظارت است. این یک ویژگی Pro است.

مرور کلی

برخی سازمان‌ها نیاز دارند که ابزارهای توسعه فقط در مناطق جغرافیایی تایید شده کار کنند. ویژگی حصار جغرافیایی PRECC تأیید می‌کند که آدرس IP دستگاه فعلی در لیست مناطق مجاز قرار دارد.

بررسی انطباق

$ 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

اگر دستگاه خارج از مناطق مجاز باشد:

$ 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.

بروزرسانی داده‌های حصار جغرافیایی

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

مشاهده اطلاعات حصار جغرافیایی

$ 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

پاک کردن حافظه پنهان

$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.

پیکربندی

سیاست حصار جغرافیایی در ~/.config/precc/geofence.toml تعریف شده است:

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

مقدار block_on_violation = true را تنظیم کنید تا از عملکرد PRECC در خارج از مناطق مجاز جلوگیری شود.

تله‌متری

PRECC از تله‌متری ناشناس اختیاری برای بهبود ابزار پشتیبانی می‌کند. هیچ داده‌ای بدون رضایت صریح شما جمع‌آوری نمی‌شود.

فعال‌سازی

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

غیرفعال‌سازی

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

بررسی وضعیت

$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never

پیش‌نمایش داده‌هایی که ارسال خواهد شد

قبل از فعال‌سازی، می‌توانید دقیقاً ببینید چه داده‌هایی جمع‌آوری خواهد شد:

$ 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
}

آنچه جمع‌آوری می‌شود

• نسخه PRECC، سیستم‌عامل و معماری
• شمارش‌های تجمیعی: دستورات رهگیری‌شده، مهارت‌های فعال‌شده، ستون‌های استفاده‌شده
• میانگین تأخیر هوک
• تعداد جلسات

آنچه جمع‌آوری نمی‌شود

• بدون متن دستور یا آرگومان
• بدون مسیر فایل یا نام پوشه
• بدون نام پروژه یا آدرس مخزن
• بدون اطلاعات شناسایی شخصی (PII)
• بدون آدرس IP (سرور آنها را ثبت نمی‌کند)

بازنویسی متغیر محیطی

برای غیرفعال کردن تله‌متری بدون اجرای دستور (مفید در CI یا محیط‌های مشترک):

export PRECC_NO_TELEMETRY=1

این بر تنظیمات رضایت اولویت دارد.

مقصد داده‌ها

داده‌های تله‌متری از طریق HTTPS به https://telemetry.peria.ai/v1/precc ارسال می‌شود. داده‌ها فقط برای درک الگوهای استفاده و اولویت‌بندی توسعه استفاده می‌شود.

پیش‌بینی هزینه توکن

PRECC یک پیشگوی پیش‌بینی هزینه توکن دارد تا برنامه‌های چندمرحله‌ای بتوانند بر حسب توکن بودجه‌بندی شوند، نه زمان دیواری. پیش از هر مرحله یک پیش‌بینی ثبت کنید، پس از پایان کار مقدار واقعی را وارد کنید، و مجموعه داده یک پیش‌بین داخلی را آموزش می‌دهد که با گذر زمان بهبود می‌یابد.

ثبت یک پیش‌بینی

یک توصیف یک‌خطی از مرحله برنامه‌ریزی‌شده وارد کنید. PRECC آن را دسته‌بندی می‌کند (feat / fix / test / refactor / measurement / doc / chore / unknown)، تعداد توکن را تخمین می‌زند و یک id چاپ می‌کند که برای بستن حلقه استفاده خواهید کرد.

$ 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>

ثبت مقدار واقعی

پس از پایان مرحله، تعداد واقعی توکن را از فوتر جلسه یا تله‌متری بیابید و از طریق id آن را بازگردانید.

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

آموزش trained-v1

به محض اینکه دست‌کم ده پیش‌بینی بسته‌شده دارید، رگرسیون ridge با نام trained-v1 را روی log10(actual) در برابر log10(طول توصیف) به اضافه یک متغیر مجازی one-hot برای دسته برازش کنید. برازش به‌صورت بسته است (Cholesky روی معادلات نرمال با ridge λ=1) و در چند میلی‌ثانیه اجرا می‌شود.

$ 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

پس از آموزش، هر فراخوانی جدید precc predict به‌طور خودکار از trained-v1 استفاده می‌کند تا زمانی که فایل مدل را حذف یا جایگزین کنید. پیش‌بینی‌های قدیمی model_version اصلی خود را حفظ می‌کنند تا بتوانید پیش‌بین‌ها را در طول زمان مقایسه کنید.

بررسی دقت پیش‌بین

precc predict --eval میانگین خطای درصدی مطلق (MAPE) را در کل و به تفکیک هر دسته گزارش می‌دهد و فقط روی پیش‌بینی‌های بسته‌شده (سطرهایی که هم مقدار پیش‌بینی‌شده و هم مقدار واقعی دارند) محاسبه می‌شود.

$ 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%
  ...

فهرست پیش‌بینی‌های اخیر

precc predict --list سطرهای اخیر را به ترتیب زمانی معکوس نمایش می‌دهد. سطرهای باز (بدون مقدار واقعی) آماده بسته‌شدن هستند.

$ 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...

چرا توکن، نه زمان دیواری

تخمین‌های زمانی پس از وقوع قابل اندازه‌گیری نیستند و بین ماشین‌ها یا جلسات قابل ترکیب نیستند. شمارش توکن قطعی و قابل مقایسه است و مجموعه داده برچسب‌خورده‌ای را گسترش می‌دهد که با هر حلقه بسته‌شده، پیش‌بین را بهبود می‌بخشد. هدف اصلی این پیشگو این است که تخمین را از یک بازی حدس به یک اندازه‌گیری تبدیل کند.

محل ذخیره داده‌ها

تمام داده‌های پیش‌بینی به‌صورت محلی روی دستگاه شما ذخیره می‌شوند. هیچ چیزی آپلود نمی‌شود.

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

بومی‌سازی

PRECC خط وضعیت و پیام‌های کوتاه را به ۲۸ زبان نمایش می‌دهد. ترجمه‌ها درون باینری کامپایل شده‌اند، بنابراین انتخاب زبان هنگام اجرای قلاب هیچ ورودی/خروجی اضافی ایجاد نمی‌کند.

تنظیم زبان

متغیر محیطی PRECC_LANG را روی یک کد زبان پشتیبانی‌شده تنظیم کنید. این مقدار بر هر منبع دیگری اولویت دارد.

$ PRECC_LANG=zh precc savings
$ export PRECC_LANG=ja

پایدارسازی از طریق consent.toml

[ui] preferred_language = "ja" (یا هر کد پشتیبانی‌شده دیگری) را به ~/.config/precc/consent.toml اضافه کنید تا بدون export کردن متغیر محیطی، انتخاب در میان شل‌ها حفظ شود.

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

ترتیب تشخیص

PRECC ابتدا PRECC_LANG و سپس [ui] preferred_language در consent.toml را بررسی می‌کند و در نهایت به انگلیسی برمی‌گردد. اولین مقدار غیرتهی برنده می‌شود و در طول عمر فرآیند کش می‌شود.

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

پوشش

جدول ترجمه شامل ۲۸ ستون زبان است. خانه‌هایی که نمی‌توانیم به‌صورت دستی تأیید کنیم خالی می‌مانند و هنگام جست‌وجو به انگلیسی برمی‌گردند، نه آنکه متن جعلی نمایش دهیم. اگر می‌توانید ترجمه‌ای را بهبود بخشید، لطفاً به مخزن اصلی ارسال کنید.

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

چرا همچنان سریع است

ترجمه‌ها به‌صورت آرایه‌های const در زمان کامپایل درون باینری precc-core ذخیره می‌شوند، نه در SQLite. قلاب فقط یک جست‌وجوی آرایه در حافظه انجام می‌دهد، بنابراین هزینه ترجمه در برابر بودجهٔ قلاب < ۵ میلی‌ثانیه (p99) قابل اندازه‌گیری نیست.

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)

استفاده از PRECC با Cursor

PRECC به عنوان یک قلاب PreToolUse برای Claude Code ساخته شده است، اما کتابخانهٔ مهارت‌های زیرین آن — cargo-wrong-dir، git-wrong-dir، npm-wrong-dir، jj-translate و موارد مشابه — مستقل از ویرایشگر است. با یک قطعه‌کد کوچک شِل می‌توانید هر فرمانی را که در پایانهٔ یکپارچهٔ Cursor تایپ می‌شود از طریق precc-hook مسیریابی کنید تا همان بازنویسی‌هایی که در Claude Code توکن صرفه‌جویی می‌کنند، در Cursor هم چنین کنند.

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.

آنچه پوشش داده می‌شود

این یکپارچه‌سازی فرمان‌هایی را می‌گیرد که شما در پایانهٔ Cursor تایپ می‌کنید. در zsh پیش از فشردن Enter، خط فرمان به‌صورت خودکار بازنویسی می‌شود؛ در bash تنها امکان هشدار وجود دارد (تلهٔ DEBUG پس از قطعی‌شدن فرمان فعال می‌شود). فرمان‌هایی که عامل Cursor به‌صورت زیرفرایندهای bash -c اجرا می‌کند، مقداردهی اولیهٔ شِل تعاملی شما را بارگذاری نمی‌کنند، بنابراین قلاب آن‌ها را نمی‌بیند؛ پر کردن این شکاف نیازمند یک شیم PATH است که هنوز در این دایرکتوری وجود ندارد. فراخوانی‌های ابزار غیر-شِل Cursor (ویرایش فایل، جست‌وجوی کد) نیز خارج از محدودهٔ این یکپارچه‌سازی هستند.

نصب

zsh (بازنویسی خودکار)

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

یک بار precc init را اجرا کنید — این دستور اسکریپت را در مسیر بالا قرار می‌دهد (از <data_dir> ذخیره‌سازی precc استفاده می‌کند، بنابراین CLAUDE_CONFIG_DIR و سایر جداسازی‌های پروفایل رعایت می‌شوند). سپس خط source را به ~/.zshrc اضافه کنید. precc-hook و jq باید در PATH موجود باشند؛ در صورت نبود هرکدام، اسکریپت بدون هیچ اثری به‌درستی از کار می‌افتد.

bash (فقط هشدار)

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

یک بار precc init را اجرا کنید — این دستور اسکریپت را در مسیر بالا قرار می‌دهد. سپس خط source را به ~/.bashrc اضافه کنید. تله DEBUG بازنویسی پیشنهادی را بدون اعمال آن در stderr چاپ می‌کند؛ می‌توانید پیشنهاد را به‌صورت دستی کپی کنید.

راستی‌آزمایی

در پایانهٔ Cursor، با cd /tmp (یا هر جایی خارج از یک پروژهٔ Rust) شروع کنید و یک فرمان ساخت Rust تایپ کرده سپس Enter را بزنید. در zsh بافر باید در همان جا به شکل بازنویسی‌شده توسط PRECC تغییر کند (معمولاً افزودن پیشوندی به سبک cd PATH && …). در bash باید خطی به شکل [precc] suggested rewrite: … در stderr ببینید.

هشدارها و محدودیت‌ها

• تأخیر precc-hook به ازای هر کلید را اضافه می‌کند. قلاب هدف <5 ms p50 را دنبال می‌کند، اما p99 روی کش سرد بالاتر است؛ به یادداشت‌های تأخیر قلاب در همین کتاب مراجعه کنید.
• هیچ سنجش از راه دوری از این مسیر گزارش نمی‌شود. قلاب با هر agent_class که تشخیص دهد گزارش می‌دهد، که claude-code نخواهد بود — صرفه‌جویی‌های Cursor شما در صفحهٔ آمار عمومی ظاهر نخواهند شد.
• دلیل بازنویسی برای یک فشار کلید از طریق zle -M نمایان می‌شود. آرام، نه مدال.
• برای پوشش عامل، یک شیم PATH (پوشش‌دهنده‌ها در ~/.precc/bin/cargo، ~/.precc/bin/git، …) گام بعدی برنامه‌ریزی‌شده است.

مرجع دستورات

مرجع کامل برای تمام دستورات PRECC.

precc init

مقداردهی اولیه PRECC و ثبت هوک با 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

استخراج الگوهای شکست-اصلاح از لاگ‌های جلسه.

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

مدیریت مهارت‌های خودکارسازی.

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

تولید گزارش تحلیلی.

precc report [--email]

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

precc savings

نمایش صرفه‌جویی توکن.

precc savings [--all]

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

precc compress

فشرده‌سازی فایل‌های زمینه برای کاهش مصرف توکن.

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

مدیریت مجوز PRECC شما.

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

عملکرد ایمیل.

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

به‌روزرسانی PRECC به آخرین نسخه.

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

مدیریت تله‌متری ناشناس.

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

رعایت حصار جغرافیایی 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

ضبط GIF متحرک از اسکریپت‌های 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

تحلیل اجراهای ناموفق 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

نمایش اطلاعات راهنمای حافظه پنهان برای پروژه فعلی.

precc cache-hint

precc trial

شروع آزمایشی Pro.

precc trial EMAIL

Arguments:
  EMAIL           Email address for the trial

precc nushell

راه‌اندازی یک جلسه Nushell با ادغام PRECC.

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).

سوالات متداول

آیا PRECC برای استفاده امن است؟

بله. PRECC از مکانیزم رسمی hook PreToolUse کد Claude استفاده می‌کند – همان نقطه توسعه‌ای که Anthropic دقیقاً برای این منظور طراحی کرده است. هوک:

• کاملاً آفلاین اجرا می‌شود (بدون فراخوانی شبکه در مسیر حساس)
• در کمتر از ۵ میلی‌ثانیه تکمیل می‌شود
• fail-open است: اگر مشکلی پیش بیاید، دستور اصلی بدون تغییر اجرا می‌شود
• فقط دستورات را تغییر می‌دهد، هرگز خودش اجرا نمی‌کند
• داده‌ها را به صورت محلی در پایگاه داده SQLite ذخیره می‌کند

آیا PRECC با سایر ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی کار می‌کند؟

PRECC به طور خاص برای Claude Code طراحی شده است. به پروتکل hook PreToolUse که Claude Code ارائه می‌دهد متکی است. با Cursor، Copilot، Windsurf یا سایر ابزارهای کدنویسی هوش مصنوعی کار نمی‌کند.

تله‌متری چه داده‌هایی ارسال می‌کند؟

تله‌متری فقط اختیاری است. وقتی فعال شود، ارسال می‌کند:

• نسخه PRECC، سیستم‌عامل و معماری
• شمارش‌های تجمیعی (دستورات رهگیری‌شده، مهارت‌های فعال‌شده)
• میانگین تأخیر هوک

متن دستور، مسیر فایل، نام پروژه یا اطلاعات شناسایی شخصی ارسال نمی‌کند. قبل از فعال‌سازی می‌توانید بار دقیق را با precc telemetry preview مشاهده کنید. برای جزئیات تله‌متری را ببینید.

چگونه PRECC را حذف کنم؟

PRECC is fully reversible — remove it in three steps:

1. حذف ثبت هوک:

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

2. حذف فایل باینری:

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

3. حذف داده‌ها (اختیاری):

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

مجوز من منقضی شده. چه اتفاقی می‌افتد؟

PRECC به سطح Community بازمی‌گردد. تمام عملکردهای اصلی همچنان کار می‌کنند:

• مهارت‌های داخلی فعال می‌مانند
• خط لوله hook به طور عادی اجرا می‌شود
• precc savings نمای خلاصه را نشان می‌دهد
• precc ingest و استخراج جلسات کار می‌کنند

ویژگی‌های Pro تا تمدید غیرفعال می‌شوند:

• precc savings --all (جزئیات کامل)
• precc compress
• precc gif
• precc gha
• precc geofence
• گزارش‌های ایمیلی

به نظر می‌رسد هوک اجرا نمی‌شود. چگونه اشکال‌زدایی کنم؟

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

1. بررسی کنید که هوک ثبت شده باشد:

   precc init
   

2. هوک را به صورت دستی تست کنید:

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

3. بررسی کنید که فایل باینری در PATH شما باشد:

   which precc-hook
   

4. پیکربندی hook در ~/.claude/settings.json را بررسی کنید.

آیا PRECC باعث کندی Claude Code می‌شود؟

خیر. هوک در کمتر از ۵ میلی‌ثانیه (p99) تکمیل می‌شود. این در مقایسه با زمانی که Claude صرف استدلال و تولید پاسخ می‌کند نامحسوس است.

آیا می‌توانم از PRECC در CI/CD استفاده کنم؟

PRECC برای جلسات تعاملی Claude Code طراحی شده است. در CI/CD، نسخه‌ای از Claude Code برای اتصال وجود ندارد. با این حال، precc gha می‌تواند اجراهای ناموفق GitHub Actions را از هر محیطی تحلیل کند.

مهارت‌های استخراج‌شده چه تفاوتی با مهارت‌های داخلی دارند؟

مهارت‌های داخلی با PRECC ارائه می‌شوند و الگوهای رایج پوشه اشتباه را پوشش می‌دهند. مهارت‌های استخراج‌شده از لاگ‌های جلسه خاص شما آموخته می‌شوند. هر دو در SQLite ذخیره و به طور یکسان توسط خط لوله hook ارزیابی می‌شوند.

آیا می‌توانم مهارت‌ها را با تیمم به اشتراک بگذارم؟

بله. هر مهارتی را با precc skills export NAME به TOML صادر کنید و فایل را به اشتراک بگذارید.

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.

زبان‌های دیگر

• 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