Mining

PRECC analizza i log delle sessioni di Claude Code per apprendere pattern errore-correzione. Quando rivede lo stesso errore, applica la correzione automaticamente.

Acquisizione dei log delle sessioni

Acquisisci un singolo file

$ 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

Acquisisci tutti i log

$ 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

Riacquisizione forzata

Per rielaborare file già acquisiti:

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

Come funziona il mining

1. PRECC legge il file di log della sessione JSONL.
2. Identifica le coppie di comandi in cui il primo è fallito e il secondo era un retry corretto.
3. Estrae il pattern (cosa è andato storto) e la correzione (cosa ha fatto Claude diversamente).
4. I pattern vengono memorizzati in ~/.local/share/precc/history.db.
5. Quando un pattern raggiunge una soglia di confidenza (visto più volte), diventa una skill appresa in heuristics.db.

Esempio di pattern

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

Il daemon precc-learner

Il daemon precc-learner viene eseguito in background e monitora automaticamente i nuovi log delle sessioni:

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

Il daemon usa notifiche del file system (inotify su Linux, FSEvents su macOS) quindi reagisce immediatamente quando una sessione termina.

Da pattern a skill

I pattern appresi vengono promossi a skill quando soddisfano questi criteri:

• Visti almeno 3 volte tra le sessioni
• Pattern di correzione coerente (stesso tipo di correzione ogni volta)
• Nessun falso positivo rilevato

Puoi rivedere le skill candidate con:

$ precc skills advise

Vedi Skills per dettagli sulla gestione delle skill.

Archiviazione dati

• Coppie errore-correzione: ~/.local/share/precc/history.db
• Skill promosse: ~/.local/share/precc/heuristics.db

Entrambi sono database SQLite in modalità WAL per un accesso concorrente sicuro.