Introduction

What is PRECC?

PRECC (Correction prédictive des erreurs pour Claude Code) is a Rust tool that intercepts Claude Code bash commands via the official PreToolUse hook mechanism. It fixes errors before they happen, saving tokens and eliminating retry loops.

Gratuit pour les utilisateurs communautaires.

The Problem

Claude Code wastes significant tokens on preventable mistakes:

• Wrong-directory errors – Running cargo build in a parent directory that has no Cargo.toml, then retrying after reading the error.
• Retry loops – A failed command produces verbose output, Claude reads it, reasons about it, and retries. Each cycle burns hundreds of tokens.
• Verbose output – Commands like find or ls -R dump thousands of lines that Claude must process.

The Four Pillars

Correction de contexte (cd-prepend)

Détecte quand des commandes comme cargo build ou npm test sont exécutées dans le mauvais répertoire et ajoute cd /bon/chemin && avant l’exécution.

GDB Debugging

Detects opportunities to attach GDB for deeper debugging of segfaults and crashes, providing structured debug information instead of raw core dumps.

Session Mining

Mines Claude Code session logs for failure-fix pairs. When the same mistake recurs, PRECC already knows the fix and applies it automatically.

Automation Skills

A library of built-in and mined skills that match command patterns and rewrite them. Skills are defined as TOML files or SQLite rows, making them easy to inspect, edit, and share.

How It Works (30-Second Version)

1. Claude Code is about to run a bash command.
2. The PreToolUse hook sends the command to precc-hook as JSON on stdin.
3. precc-hook runs the command through the pipeline (skills, directory correction, compression) in under 3 milliseconds.
4. The corrected command is returned as JSON on stdout.
5. Claude Code executes the corrected command instead.

Claude never sees the error. No tokens wasted.

Adaptive Compression

Si une commande échoue après compression, PRECC ignore automatiquement la compression lors de la prochaine tentative pour que Claude obtienne la sortie complète non compressée pour le débogage.

Live Usage Statistics

Les chiffres sont des estimations. Chaque échec évité épargne un cycle complet de nouvelle tentative : sortie d’erreur, raisonnement du modèle et commande de nouvelle tentative. These numbers update automatically from anonymized telemetry.

Links

• GitHub: https://github.com/peria-ai/precc-cc
• Website: https://peria.ai
• Documentation: https://precc.cc

Installation

Installation rapide (Linux / macOS)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash

Cela télécharge le dernier binaire pour votre plateforme, vérifie la somme de contrôle SHA256 et le place dans ~/.local/bin/.

Après l’installation, initialisez PRECC :

precc init

precc init enregistre le hook PreToolUse avec Claude Code, crée les répertoires de données et initialise la base de données des compétences.

Options d’installation

Vérification SHA256

Par défaut, l’installateur vérifie la somme de contrôle du binaire par rapport à la somme SHA256 publiée. Pour ignorer la vérification (non recommandé) :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash -s -- --no-verify

Préfixe d’installation personnalisé

Installer dans un emplacement personnalisé :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash -s -- --prefix /opt/precc

Outils compagnons (–extras)

PRECC est livré avec des outils compagnons optionnels. Installez-les avec --extras :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash -s -- --extras

Cela installe :

Windows (PowerShell)

irm https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.ps1 | iex

Puis initialisez :

precc init

Installation manuelle

1. Téléchargez le binaire pour votre plateforme depuis GitHub Releases.
2. Vérifiez la somme de contrôle SHA256 par rapport au fichier .sha256 de la version.
3. Placez le binaire dans un répertoire de votre PATH (par ex., ~/.local/bin/).
4. Exécutez precc init.

Mise à jour

precc update

Forcer la mise à jour vers une version spécifique :

precc update --force --version 0.3.0

Activer les mises à jour automatiques :

precc update --auto

Vérification de l’installation

$ precc --version
precc 0.3.0

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

Si precc n’est pas trouvé, assurez-vous que ~/.local/bin est dans votre PATH.

Démarrage rapide

Lancez PRECC en 5 minutes.

Étape 1 : Installation

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/peria-ai/precc-cc/main/scripts/install.sh | bash

Étape 2 : Initialisation

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

Étape 3 : Vérifier que le hook est actif

$ 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

Étape 4 : Utiliser Claude Code normalement

Ouvrez Claude Code et travaillez normalement. PRECC s’exécute silencieusement en arrière-plan. Quand Claude émet une commande qui échouerait, PRECC la corrige avant l’exécution.

Exemple : Cargo Build dans le mauvais répertoire

Supposons que votre projet est dans ~/projects/myapp/ et Claude exécute :

cargo build

depuis ~/projects/ (un niveau trop haut, pas de Cargo.toml là).

Sans PRECC : Claude reçoit l’erreur could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory, la lit, raisonne, puis réessaie avec cd myapp && cargo build. Coût : ~2 000 tokens gaspillés.

Avec PRECC : Le hook détecte le Cargo.toml manquant, le trouve dans myapp/ et réécrit la commande en :

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

Claude ne voit jamais d’erreur. Zéro token gaspillé.

Étape 5 : Vérifier vos économies

Après une session, voyez combien de tokens PRECC a économisé :

$ 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)

Étapes suivantes

• Compétences – Voir toutes les compétences disponibles et comment créer les vôtres.
• Pipeline du hook – Comprenez ce qui se passe sous le capot.
• Économies – Analyse détaillée des économies de tokens.

Licence

PRECC propose deux niveaux : Community (gratuit) et Pro.

Niveau Community (gratuit)

Le niveau Community comprend :

• Toutes les compétences intégrées (correction de répertoire, traduction jj, etc.)
• Pipeline de hooks avec support complet Pillar 1 et Pillar 4
• Résumé de base de precc savings
• Exploration de sessions avec precc ingest
• Utilisation locale illimitée

Niveau Pro

Pro débloque des fonctionnalités supplémentaires :

• Ventilation détaillée des économies – precc savings --all avec analyse par commande
• Enregistrement GIF – precc gif pour créer des GIFs animés de terminal
• Conformité géobarrière IP – Pour les environnements réglementés
• Rapports par e-mail – precc mail report pour envoyer des analyses
• Analyse GitHub Actions – precc gha pour le débogage des workflows échoués
• Compression de contexte – precc compress pour l’optimisation de CLAUDE.md
• Support prioritaire

Activer une licence

$ 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

Vérifier le statut de la licence

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

Activation GitHub Sponsors

Si vous parrainez PRECC via GitHub Sponsors, votre licence est activée automatiquement via votre e-mail GitHub. Pas de clé requise – assurez-vous simplement que votre e-mail de parrainage correspond :

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

Empreinte de l’appareil

Chaque licence est liée à une empreinte d’appareil. Consultez la vôtre avec :

$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...

Si vous devez transférer votre licence sur une nouvelle machine, désactivez d’abord :

precc license deactivate

Puis activez sur la nouvelle machine.

Licence expirée ?

Lorsqu’une licence Pro expire, PRECC revient au niveau Community. Toutes les compétences intégrées et les fonctionnalités de base continuent de fonctionner. Seules les fonctionnalités Pro deviennent indisponibles. Voir la FAQ pour plus de détails.

Pipeline du Hook

Le binaire precc-hook est le cœur de PRECC. Il se place entre Claude Code et le shell, traitant chaque commande bash en moins de 5 millisecondes.

Comment Claude Code invoque le Hook

Claude Code prend en charge les hooks PreToolUse – des programmes externes qui peuvent inspecter et modifier les entrées d’outils avant l’exécution. Quand Claude est sur le point d’exécuter une commande bash, il envoie du JSON à precc-hook sur stdin et lit la réponse depuis stdout.

Étapes du 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

Exemple : Entrée et sortie JSON

Entrée (depuis Claude Code)

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

PRECC détecte que le répertoire actuel n’a pas de Cargo.toml, mais ./myapp/Cargo.toml existe.

Sortie (vers Claude Code)

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

Si aucune modification n’est nécessaire, updatedInput.command est vide et Claude Code utilise la commande originale.

Détails des étapes

Étape 1 : Analyser le JSON

Lit l’objet JSON complet depuis stdin. Extrait tool_input.command. Si l’analyse échoue, le hook se termine immédiatement et Claude Code utilise la commande originale (conception fail-open).

Étape 2 : Correspondance des compétences

Interroge la base de données heuristique SQLite pour les compétences dont le modèle de déclenchement correspond à la commande. Les compétences sont vérifiées par ordre de priorité. Les compétences TOML intégrées et les compétences extraites sont évaluées.

Étape 3 : Correction de répertoire

Pour les commandes de build (cargo, go, make, npm, python, etc.), vérifie si le fichier projet attendu existe dans le répertoire actuel. Sinon, analyse les répertoires voisins pour trouver la correspondance la plus proche et ajoute cd <dir> && en préfixe.

L’analyse de répertoire utilise un index de système de fichiers en cache avec un TTL de 5 secondes pour rester rapide.

Étape 4 : Vérification GDB

Si la commande est susceptible de produire un crash (ex. exécution d’un binaire de débogage), PRECC peut suggérer ou injecter des wrappers GDB pour capturer une sortie de débogage structurée au lieu de logs de crash bruts.

Étape 5 : Réécriture RTK

Applique les règles RTK (Rewrite Toolkit) qui raccourcissent les commandes verbeuses, suppriment les sorties bruyantes ou restructurent les commandes pour l’efficacité des tokens.

Étape 6 : Émettre le JSON

Sérialise la commande modifiée en JSON et l’écrit sur stdout. Si aucun changement n’a été effectué, la sortie signale à Claude Code d’utiliser la commande originale.

Performance

L’ensemble du pipeline s’exécute en moins de 5 millisecondes (p99). Optimisations clés :

• SQLite en mode WAL pour des lectures concurrentes sans verrou
• Modèles regex précompilés pour la correspondance des compétences
• Scans du système de fichiers en cache (TTL de 5 secondes)
• Aucun appel réseau dans le chemin critique
• Fail-open : toute erreur retombe sur la commande originale

Tester le Hook manuellement

Vous pouvez invoquer le hook directement :

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

Compétences

Les compétences sont les règles de correspondance de motifs que PRECC utilise pour détecter et corriger les commandes. Elles peuvent être intégrées (livrées en fichiers TOML) ou extraites des journaux de session.

Compétences intégrées

Lister les compétences

$ 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

Afficher les détails d’une compétence

$ 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

Exporter une compétence en 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

Modifier une compétence

$ precc skills edit cargo-wrong-dir

Cela ouvre la définition de la compétence dans votre $EDITOR. Après sauvegarde, la compétence est rechargée automatiquement.

La commande Advise

precc skills advise analyse votre session récente et suggère de nouvelles compétences basées sur des motifs répétés :

$ 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]?

Regrouper les compétences

$ precc skills cluster

Regroupe les compétences extraites similaires pour aider à identifier les motifs redondants ou chevauchants.

Compétences extraites vs. intégrées

Les compétences intégrées sont livrées avec PRECC et définies dans skills/builtin/*.toml. Elles couvrent les erreurs de mauvais répertoire les plus courantes.

Les compétences extraites sont créées par precc ingest ou le démon precc-learner à partir de vos journaux de session. Elles sont stockées dans ~/.local/share/precc/heuristics.db et sont spécifiques à votre flux de travail. Voir Extraction pour les détails.

Économies

PRECC suit les économies de tokens estimées à chaque interception. Utilisez precc savings pour voir combien de gaspillage PRECC a évité.

Résumé rapide

$ 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)

Ventilation détaillée (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>%

Comment les économies sont estimées

Chaque type de correction a un coût estimé en tokens basé sur ce qui se serait passé sans PRECC :

Ce sont des estimations conservatrices. Les économies réelles sont souvent plus élevées car le raisonnement de Claude sur les erreurs peut être verbose.

Économies cumulées

Les économies persistent entre les sessions dans la base de données PRECC. Au fil du temps, vous pouvez suivre l’impact 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

Compression

precc compress réduit CLAUDE.md et d’autres fichiers de contexte pour diminuer l’utilisation de tokens lorsque Claude Code les charge. C’est une fonctionnalité Pro.

Utilisation de base

$ 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.

Exécution à blanc

Aperçu des modifications sans modifier les fichiers :

$ 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%)

Restauration

Les originaux sont sauvegardés automatiquement. Pour les restaurer :

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

Ce qui est compressé

Le compresseur applique plusieurs transformations :

• Supprime les espaces et lignes vides redondants
• Raccourcit les formulations verbales tout en préservant le sens
• Condense les tableaux et listes
• Supprime les commentaires et le formatage décoratif
• Préserve tous les blocs de code, chemins et identifiants techniques

La sortie compressée est toujours lisible par un humain – elle n’est ni minifiée ni obfusquée.

Cibler des fichiers spécifiques

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

Rapports

precc report génère un tableau de bord analytique résumant l’activité PRECC et les économies de tokens.

Générer un rapport

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

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

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

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

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

Envoyer un rapport par e-mail

Envoyez le rapport à une adresse e-mail (nécessite la configuration du courrier, voir Email) :

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

L’adresse du destinataire est lue depuis ~/.config/precc/mail.toml. Vous pouvez aussi utiliser precc mail report EMAIL pour envoyer à une adresse spécifique.

Données du rapport

Les rapports sont générés à partir de la base de données PRECC locale dans ~/.local/share/precc/history.db. Aucune donnée ne quitte votre machine sauf si vous envoyez explicitement le rapport par e-mail.

Exploration

PRECC explore les journaux de session Claude Code pour apprendre les schémas échec-correction. Quand il revoit la même erreur, il applique la correction automatiquement.

Ingestion des journaux de session

Ingérer un seul fichier

$ 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

Ingérer tous les journaux

$ 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

Forcer la réingestion

Pour retraiter les fichiers déjà ingérés :

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

Comment fonctionne l’exploration

1. PRECC lit le fichier journal JSONL de la session.
2. Il identifie les paires de commandes où la première a échoué et la seconde était une correction.
3. Il extrait le schéma (ce qui a mal tourné) et la correction (ce que Claude a fait différemment).
4. Les schémas sont stockés dans ~/.local/share/precc/history.db.
5. Quand un schéma atteint un seuil de confiance (vu plusieurs fois), il devient une compétence minée dans heuristics.db.

Exemple de schéma

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

Le démon precc-learner

Le démon precc-learner s’exécute en arrière-plan et surveille automatiquement les nouveaux journaux de session :

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

Le démon utilise les notifications du système de fichiers (inotify sous Linux, FSEvents sous macOS) et réagit donc immédiatement à la fin d’une session.

Des schémas aux compétences

Les schémas minés deviennent des compétences lorsqu’ils répondent à ces critères :

• Vus au moins 3 fois sur plusieurs sessions
• Schéma de correction cohérent (même type de correction à chaque fois)
• Aucun faux positif détecté

Vous pouvez examiner les candidats compétences avec :

$ precc skills advise

Voir Skills pour les détails sur la gestion des compétences.

Stockage des données

• Paires échec-correction: ~/.local/share/precc/history.db
• Compétences promues: ~/.local/share/precc/heuristics.db

Les deux sont des bases de données SQLite en mode WAL pour un accès concurrent sûr.

E-mail

PRECC peut envoyer des rapports et des fichiers par e-mail. Cela nécessite une configuration SMTP unique.

Configuration

$ 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.

Fichier de configuration

La configuration est stockée dans ~/.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

Vous pouvez modifier ce fichier directement :

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

Pour Gmail, utilisez un mot de passe d’application plutôt que votre mot de passe de compte.

Envoi de rapports

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

Envoi de fichiers

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

Support de relais SSH

Si votre machine ne peut pas atteindre un serveur SMTP directement (par exemple, derrière un pare-feu d’entreprise), PRECC prend en charge le relais via un tunnel SSH :

[smtp]
host = "localhost"
port = 2525

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

PRECC établira le tunnel SSH automatiquement avant l’envoi.

Enregistrement GIF

precc gif crée des enregistrements GIF animés de sessions de terminal à partir de scripts bash. C’est une fonctionnalité Pro.

Utilisation de base

$ 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)

Le premier argument est un script bash contenant les commandes à exécuter. Le second argument est la durée maximale d’enregistrement.

Format du script

Le script est un fichier bash standard :

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

Simulation d’entrée

Pour les commandes interactives, fournissez les valeurs d’entrée comme arguments supplémentaires :

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

Chaque argument supplémentaire est fourni comme une ligne stdin lorsque le script demande une entrée.

Options de sortie

Le fichier de sortie est nommé d’après le script par défaut (script.gif). Le GIF utilise un thème de terminal sombre avec des dimensions standard 80x24.

Pourquoi GIF au lieu d’asciinema ?

La compétence intégrée asciinema-gif réécrit automatiquement asciinema rec en precc gif. Les fichiers GIF sont plus portables – ils s’affichent en ligne dans les README GitHub, Slack et les e-mails sans nécessiter de lecteur.

Analyse GitHub Actions

precc gha analyse les exécutions GitHub Actions échouées et suggère des corrections. C’est une fonctionnalité Pro.

Utilisation

Passez l’URL d’une exécution GitHub Actions échouée :

$ 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

Ce qu’il fait

1. Analyse l’URL d’exécution GitHub Actions pour extraire le propriétaire, le dépôt et l’ID d’exécution.
2. Récupère les journaux d’exécution via l’API GitHub (utilise GITHUB_TOKEN si défini, sinon accès public).
3. Identifie l’étape échouée et extrait les lignes d’erreur pertinentes.
4. Analyse l’erreur et suggère une correction basée sur les modèles courants d’échec CI.

Modèles d’échec pris en charge

• Conteneurs de services manquants (bases de données, Redis, etc.)
• Système d’exploitation ou architecture du runner incorrects
• Variables d’environnement ou secrets manquants
• Échecs d’installation de dépendances
• Délais d’attente des tests
• Erreurs de permissions
• Manques de cache causant des builds lents

Géorepérage

PRECC inclut la vérification de conformité de géorepérage IP pour les environnements réglementés. C’est une fonctionnalité Pro.

Vue d’ensemble

Certaines organisations exigent que les outils de développement ne fonctionnent que dans des régions géographiques approuvées. La fonctionnalité de géorepérage de PRECC vérifie que l’adresse IP de la machine actuelle se trouve dans une liste de régions autorisées.

Vérification de la conformité

$ 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 machine est en dehors des régions autorisées :

$ 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.

Actualisation des données de géorepérage

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

Affichage des informations de géorepérage

$ 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

Vider le cache

$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.

Configuration

La politique de géorepérage est définie dans ~/.config/precc/geofence.toml :

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

Définissez block_on_violation = true pour empêcher PRECC de fonctionner en dehors des régions autorisées.

Télémétrie

PRECC prend en charge la télémétrie anonyme optionnelle pour aider à améliorer l’outil. Aucune donnée n’est collectée sans votre consentement explicite.

Activer

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

Désactiver

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

Vérifier le statut

$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never

Aperçu des données qui seraient envoyées

Avant d’activer, vous pouvez voir exactement quelles données seraient collectées :

$ 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
}

Ce qui est collecté

• Version de PRECC, système d’exploitation et architecture
• Compteurs agrégés : commandes interceptées, compétences activées, piliers utilisés
• Latence moyenne du hook
• Nombre de sessions

Ce qui N’est PAS collecté

• Pas de texte de commande ni d’arguments
• Pas de chemins de fichiers ni de noms de répertoires
• Pas de noms de projets ni d’URLs de dépôts
• Aucune information personnellement identifiable (PII)
• Pas d’adresses IP (le serveur ne les enregistre pas)

Remplacement par variable d’environnement

Pour désactiver la télémétrie sans exécuter de commande (utile en CI ou environnements partagés) :

export PRECC_NO_TELEMETRY=1

Ceci a priorité sur le paramètre de consentement.

Destination des données

Les données de télémétrie sont envoyées à https://telemetry.peria.ai/v1/precc via HTTPS. Les données sont utilisées uniquement pour comprendre les schémas d’utilisation et prioriser le développement.

Référence des commandes

Référence complète de toutes les commandes PRECC.

precc init

Initialiser PRECC et enregistrer le hook avec 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

Explorer les journaux de session pour des modèles échec-correction.

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

Gérer les compétences d’automatisation.

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

Générer un rapport d’analyse.

precc report [--email]

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

precc savings

Afficher les économies de tokens.

precc savings [--all]

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

precc compress

Compresser les fichiers de contexte pour réduire l’utilisation 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

Gérer votre licence 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

Fonctionnalité email.

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

Mettre à jour PRECC vers la dernière version.

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

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

precc telemetry

Gérer la télémétrie anonyme.

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

Conformité géorepérage 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

Enregistrer des GIFs animés à partir de 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

Analyser les exécutions échouées 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

Afficher les informations d’indice de cache pour le projet en cours.

precc cache-hint

precc trial

Démarrer un essai Pro.

precc trial EMAIL

Arguments:
  EMAIL           Email address for the trial

precc nushell

Lancer une session Nushell avec intégration PRECC.

precc nushell

FAQ

PRECC est-il sûr à utiliser ?

Oui. PRECC utilise le mécanisme officiel de hooks PreToolUse de Claude Code – le même point d’extension qu’Anthropic a conçu exactement à cet effet. Le hook :

• Fonctionne entièrement hors ligne (pas d’appels réseau dans le chemin critique)
• Se termine en moins de 5 millisecondes
• Est fail-open : en cas de problème, la commande originale s’exécute sans modification
• Ne fait que modifier les commandes, ne les exécute jamais lui-même
• Stocke les données localement dans des bases SQLite

PRECC fonctionne-t-il avec d’autres outils de codage IA ?

PRECC est conçu spécifiquement pour Claude Code. Il s’appuie sur le protocole de hooks PreToolUse fourni par Claude Code. Il ne fonctionne pas avec Cursor, Copilot, Windsurf ou d’autres outils de codage IA.

Quelles données la télémétrie envoie-t-elle ?

La télémétrie est uniquement sur abonnement. Lorsqu’elle est activée, elle envoie :

• Version de PRECC, système d’exploitation et architecture
• Compteurs agrégés (commandes interceptées, compétences activées)
• Latence moyenne du hook

Elle n’envoie pas de texte de commande, de chemins de fichiers, de noms de projets ou d’informations personnellement identifiables. Vous pouvez prévisualiser la charge exacte avec precc telemetry preview avant de vous abonner. Voir Télémétrie pour les détails.

Comment désinstaller PRECC ?

??faq_uninstall_a_intro??

1. Supprimer l’enregistrement du hook :

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

2. Supprimer le binaire :

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

3. Supprimer les données (optionnel) :

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

Ma licence a expiré. Que se passe-t-il ?

PRECC revient au niveau Community. Toutes les fonctionnalités de base continuent de fonctionner :

• Les compétences intégrées restent actives
• Le pipeline du hook fonctionne normalement
• precc savings affiche la vue résumée
• precc ingest et l’exploration de sessions fonctionnent

Les fonctionnalités Pro deviennent indisponibles jusqu’au renouvellement :

• precc savings --all (ventilation détaillée)
• precc compress
• precc gif
• precc gha
• precc geofence
• Rapports par email

Le hook ne semble pas fonctionner. Comment déboguer ?

??faq_debug_a_intro??

1. Vérifiez que le hook est enregistré :

   precc init
   

2. Testez le hook manuellement :

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

3. Vérifiez que le binaire est dans votre PATH :

   which precc-hook
   

4. Vérifiez la configuration du hook de Claude Code dans ~/.claude/settings.json.

PRECC ralentit-il Claude Code ?

Non. Le hook se termine en moins de 5 millisecondes (p99). C’est imperceptible par rapport au temps que Claude passe à raisonner et générer des réponses.

Puis-je utiliser PRECC en CI/CD ?

PRECC est conçu pour les sessions interactives de Claude Code. En CI/CD, il n’y a pas d’instance Claude Code à laquelle se connecter. Cependant, precc gha peut analyser les exécutions échouées de GitHub Actions depuis n’importe quel environnement.

En quoi les compétences découvertes diffèrent-elles des compétences intégrées ?

Les compétences intégrées sont livrées avec PRECC et couvrent les erreurs de répertoire courantes. Les compétences découvertes sont apprises de vos journaux de session spécifiques – elles capturent des modèles uniques à votre flux de travail. Les deux sont stockées dans SQLite et évaluées de manière identique par le pipeline du hook.

Puis-je partager des compétences avec mon équipe ?

Oui. Exportez n’importe quelle compétence en TOML avec precc skills export NAME et partagez le fichier. Les membres de l’équipe peuvent le placer dans leur répertoire skills/ ou l’importer dans leur base de données heuristique.

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