Introduzione

Cos’è PRECC?

PRECC (Correzione predittiva degli errori per Claude Code) è uno strumento Rust che intercetta i comandi bash di Claude Code tramite il meccanismo ufficiale PreToolUse hook. Corregge gli errori prima che si verifichino, risparmiando token ed eliminando i cicli di ritentativi.

Gratuito per sempre per gli utenti community.

Il problema

Claude Code spreca molti token in errori prevenibili:

• Errori di directory sbagliata – Eseguire cargo build in una directory padre senza Cargo.toml, e riprovare dopo aver letto l’errore.
• Cicli di ritentativi – Un comando fallito produce output verboso, Claude lo legge, ragiona su di esso e riprova. Ogni ciclo brucia centinaia di token.
• Output verboso – Comandi come find o ls -R stampano migliaia di righe che Claude deve elaborare.

I quattro pilastri

Correzione contesto (cd-prepend)

Rileva quando comandi come cargo build o npm test vengono eseguiti nella directory errata e prepone cd /correct/path && prima dell’esecuzione.

Debug GDB

Rileva opportunità per allegare GDB per un debug più profondo di segfault e crash, fornendo informazioni di debug strutturate invece di core dump grezzi.

Estrazione di sessioni

Estrae i log di sessione Claude Code per coppie errore-correzione. Quando lo stesso errore si ripete, PRECC conosce già la correzione e la applica automaticamente.

Competenze di automazione

Una libreria di competenze incorporate ed estratte che corrispondono ai pattern dei comandi e li riscrivono. Le competenze sono definite come file TOML o righe SQLite, rendendole facili da ispezionare, modificare e condividere.

Come funziona (versione di 30 secondi)

1. Claude Code sta per eseguire un comando bash.
2. L’hook PreToolUse invia il comando a precc-hook come JSON tramite stdin.
3. precc-hook esegue il comando attraverso la pipeline (competenze, correzione directory, compressione) in meno di 3 millisecondi.
4. Il comando corretto viene restituito come JSON tramite stdout.
5. Claude Code esegue il comando corretto al posto dell’originale.

Gli errori banali vengono accorpati; la ragione della riscrittura viaggia nella risposta dell’hook, quindi ogni correzione è verificabile — non silenziosa.

Limite di sicurezza

PRECC riscrive solo quando l’equivalenza semantica è dimostrabilmente preservata o verificabile dall’utente. I comandi distruttivi (rm, git push --force, git reset --hard) non vengono mai riscritti, anche se corrisponde una competenza. Ogni mutazione deve essere limitata — il comando riscritto deve contenere i token essenziali dell’originale. Le riscritture illimitate vengono annullate automaticamente. Ogni riscrittura applicata viene registrata e visualizzata per poterla controllare, disabilitare o annullare.

Compressione adattiva

Se un comando fallisce dopo la compressione, PRECC salta automaticamente la compressione al tentativo successivo, così Claude riceve l’output completo non compresso per il debug.

Statistiche di utilizzo in tempo reale

Versione attuale –:

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

Risparmi per versione

Questi numeri si aggiornano automaticamente dalla telemetria anonimizzata.

Link

• GitHub: https://github.com/peri-a-i/precc-cc
• Sito web: https://peria.ai
• Documentazione: https://precc.cc

Installazione

Installazione rapida (Linux / macOS)

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

Questo scarica l’ultimo binario della release per la tua piattaforma, verifica il checksum SHA256 e lo posiziona in ~/.local/bin/.

Dopo l’installazione, inizializza PRECC:

precc init

precc init registra il PreToolUse hook con Claude Code, crea le directory dati e inizializza il database delle skill.

Opzioni di installazione

Verifica SHA256

Per impostazione predefinita, l’installer verifica il checksum del binario rispetto alla somma SHA256 pubblicata. Per saltare la verifica (non raccomandato):

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

Prefisso di installazione personalizzato

Installa in una posizione personalizzata:

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.

Strumenti companion (–extras)

PRECC include strumenti companion opzionali. Installali con --extras:

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

Questo installa:

Windows (PowerShell)

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

Poi inizializza:

precc init

Installazione manuale

1. Scarica il binario della release per la tua piattaforma da GitHub Releases.
2. Verifica il checksum SHA256 rispetto al file .sha256 nella release.
3. Posiziona il binario in una directory nel tuo PATH (es. ~/.local/bin/).
4. Esegui precc init.

Aggiornamento

precc update

Forza l’aggiornamento a una versione specifica:

precc update --force --version 0.3.0

Abilita gli aggiornamenti automatici:

precc update --auto

Installazione sotto OpenClaw / ClawHub

PRECC include un manifest di plugin in plugins/openclaw/openclaw.plugin.json (id precc-token-saver). Quando viene pubblicata una release pubblica, il workflow GitHub Actions clawhub-publish.yml invia il bundle di skill al registro ClawHub, in modo che gli utenti finali possano installare PRECC tramite la CLI di ClawHub anziché tramite l’installer curl:

# ClawHub CLI
clawhub install precc

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

Come appaiono i risparmi sotto OpenClaw

Ogni superficie di reportistica PRECC che funziona sotto Claude Code funziona anche sotto OpenClaw — precc savings, precc savings --all, la riga di stato localizzata (imposta PRECC_LANG=zh e la riga viene visualizzata nella tua lingua) e il log di audit locale delle riscritture leggono tutti dagli stessi database SQLCipher sulla tua macchina. Una specifica separata in docs/symposium-plan/openclaw-savings-reporting.md descrive un futuro campo strutturato preccSavings in ogni risposta hook più una notifica di fine sessione su una riga con soglia predefinita di $0.05; quella parte non è ancora rilasciata.

Verifica dell’installazione

$ precc --version
precc 0.3.0

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

Se precc non viene trovato, assicurati che ~/.local/bin sia nel tuo PATH.

Guida rapida

Inizia con PRECC in 5 minuti.

Passo 1: Installazione

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

Passo 2: Inizializzazione

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

Passo 3: Verifica che l’hook sia attivo

$ 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

Passo 4: Usa Claude Code normalmente

Apri Claude Code e lavora come al solito. PRECC viene eseguito silenziosamente in background. Quando Claude esegue un comando che fallirebbe, PRECC lo corregge prima dell’esecuzione.

Esempio: build Cargo nella directory errata

Supponiamo che il tuo progetto sia in ~/projects/myapp/ e Claude esegua:

cargo build

da ~/projects/ (un livello troppo in alto, nessun Cargo.toml presente).

Senza PRECC: Claude ottiene l’errore could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory, lo legge, ragiona e ritenta con cd myapp && cargo build. Costo: ~2.000 token sprecati.

Con PRECC: L’hook rileva il Cargo.toml mancante, lo trova in myapp/ e riscrive il comando in:

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

Claude non vede mai un errore. Zero token sprecati.

Passo 5: Controlla i tuoi risparmi

Dopo una sessione, vedi quanti token PRECC ha risparmiato:

$ 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)

Prossimi passi

• Skill – Vedi tutte le skill disponibili e come creare le tue.
• Hook Pipeline – Comprendi cosa succede sotto il cofano.
• Risparmi – Analisi dettagliata del risparmio di token.

Licenza

PRECC offre due livelli: Community (gratuito) e Pro.

Livello Community (gratuito)

Il livello Community include:

• Tutte le skill integrate (correzione directory errata, traduzione jj, ecc.)
• Hook pipeline con supporto completo Pillar 1 e Pillar 4
• Riepilogo base di precc savings
• Mining delle sessioni con precc ingest
• Uso locale illimitato

Livello Pro

Pro sblocca funzionalità aggiuntive:

• Analisi dettagliata dei risparmi – precc savings --all con analisi per singolo comando
• Registrazione GIF – precc gif per creare GIF animate del terminale
• Conformità IP geofence – Per ambienti regolamentati
• Report via email – precc mail report per inviare analitiche
• Analisi GitHub Actions – precc gha per il debug di workflow falliti
• Compressione del contesto – precc compress per l’ottimizzazione di CLAUDE.md
• Supporto prioritario

Attivazione di una licenza

$ 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

Verifica stato licenza

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

Attivazione GitHub Sponsors

Se sponsorizzi PRECC tramite GitHub Sponsors, la tua licenza viene attivata automaticamente tramite la tua email GitHub. Nessuna chiave richiesta – assicurati solo che la tua email sponsor corrisponda:

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

Impronta digitale del dispositivo

Ogni licenza è legata a un’impronta digitale del dispositivo. Visualizza la tua con:

$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...

Se hai bisogno di trasferire la tua licenza su una nuova macchina, prima disattiva:

precc license deactivate

Poi attiva sulla nuova macchina.

Licenza scaduta?

Quando una licenza Pro scade, PRECC torna al livello Community. Tutte le skill integrate e le funzionalità principali continuano a funzionare. Solo le funzionalità specifiche Pro diventano non disponibili. Vedi le FAQ per maggiori dettagli.

Hook Pipeline

Il binario precc-hook è il cuore di PRECC. Si posiziona tra Claude Code e la shell, elaborando ogni comando bash in meno di 5 millisecondi.

Come Claude Code invoca l’hook

Claude Code supporta i PreToolUse hook – programmi esterni che possono ispezionare e modificare gli input degli strumenti prima dell’esecuzione. Quando Claude sta per eseguire un comando bash, invia JSON a precc-hook su stdin e legge la risposta da stdout.

Fasi della 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

Esempio: input e output JSON

Input (da Claude Code)

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

PRECC rileva che la directory corrente non ha Cargo.toml, ma ./myapp/Cargo.toml esiste.

Output (verso Claude Code)

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

Se non è necessaria alcuna modifica, updatedInput.command è vuoto e Claude Code usa il comando originale.

Dettagli delle fasi

Fase 1: Parsing JSON

Legge l’oggetto JSON completo da stdin. Estrae tool_input.command. Se il parsing fallisce, l’hook esce immediatamente e Claude Code usa il comando originale (design fail-open).

Fase 2: Matching delle skill

Interroga il database SQLite delle euristiche per le skill il cui pattern trigger corrisponde al comando. Le skill vengono controllate in ordine di priorità. Vengono valutate sia le skill TOML integrate che quelle apprese.

Fase 3: Correzione directory

Per i comandi di build (cargo, go, make, npm, python, ecc.), verifica se il file di progetto atteso esiste nella directory corrente. In caso contrario, scansiona le directory vicine per la corrispondenza più prossima e prepone cd <dir> &&.

La scansione delle directory usa un indice del filesystem con cache e un TTL di 5 secondi per restare veloce.

Fase 4: Controllo GDB

Se il comando potrebbe produrre un crash (es. esecuzione di un binario di debug), PRECC può suggerire o iniettare wrapper GDB per catturare output di debug strutturato invece di log di crash grezzi.

Fase 5: Riscrittura RTK

Applica le regole RTK (Rewrite Toolkit) che accorciano i comandi verbose, sopprimono l’output rumoroso o ristrutturano i comandi per l’efficienza dei token.

Fase 6: Emissione JSON

Serializza il comando modificato in JSON e lo scrive su stdout. Se non sono state apportate modifiche, l’output segnala a Claude Code di usare il comando originale.

Prestazioni

L’intera pipeline si completa in meno di 5 millisecondi (p99). Ottimizzazioni chiave:

• SQLite in modalità WAL per letture concorrenti senza lock
• Pattern regex pre-compilati per il matching delle skill
• Scansioni del filesystem con cache (TTL di 5 secondi)
• Nessuna chiamata di rete nel percorso critico
• Fail-open: qualsiasi errore passa al comando originale

Test manuale dell’hook

Puoi invocare l’hook direttamente:

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

Skill

Le skill sono le regole di pattern-matching che PRECC usa per rilevare e correggere i comandi. Possono essere integrate (distribuite come file TOML) o apprese dai log delle sessioni.

Skill integrate

Elenco skill

$ 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

Dettagli di una skill

$ 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

Esportazione di una skill in 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

Modifica di una skill

$ precc skills edit cargo-wrong-dir

Questo apre la definizione della skill nel tuo $EDITOR. Dopo il salvataggio, la skill viene ricaricata automaticamente.

Il comando Advise

precc skills advise analizza la tua sessione recente e suggerisce nuove skill basate su pattern ripetuti:

$ 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]?

Raggruppamento skill

$ precc skills cluster

Raggruppa skill apprese simili per identificare pattern ridondanti o sovrapposti.

Skill apprese vs. integrate

Le skill integrate vengono distribuite con PRECC e sono definite in skills/builtin/*.toml. Coprono gli errori di directory errata più comuni.

Le skill apprese vengono create da precc ingest o dal daemon precc-learner dai log delle tue sessioni. Sono memorizzate in ~/.local/share/precc/heuristics.db e sono specifiche del tuo flusso di lavoro. Vedi Mining per dettagli.

Risparmi

PRECC tiene traccia del risparmio stimato di token per ogni intercettazione. Usa precc savings per vedere quanto spreco PRECC ha prevenuto.

Riepilogo rapido

$ 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)

Analisi dettagliata (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>%

Come vengono stimati i risparmi

Ogni tipo di correzione ha un costo stimato in token basato su ciò che sarebbe successo senza PRECC:

Queste sono stime conservative. I risparmi effettivi sono spesso maggiori perché il ragionamento di Claude sugli errori può essere verbose.

Risparmi cumulativi

I risparmi persistono tra le sessioni nel database PRECC. Nel tempo, puoi monitorare l’impatto totale:

$ 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

Barra di stato

Dopo l’installazione, PRECC inserisce una voce statusLine in ~/.claude/settings.json affinché la barra di stato di Claude Code mostri le metriche di sessione in tempo reale:

$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)

Imposta PRECC_LANG per visualizzare le etichette nella tua lingua — vedi il capitolo Localizzazione.

Ogni segmento:

Il segmento lifetime: è posizionato per ultimo in modo che sia il primo a essere troncato se l’interfaccia di Claude Code taglia la barra sul bordo destro.

Perché costo e conteggio token non si dividono

Il 1.2M in/out visualizzato non è il denominatore che ha prodotto $0.42 spent. Il cost.total_cost_usd di Claude Code è calcolato dalla suddivisione completa dei token dell’API — input base, output, più letture di cache e creazioni di cache. I conteggi cumulativi dei token di cache a livello di sessione non sono esposti nello schema statusline, quindi PRECC può mostrare solo la parte visibile (non-cache).

Nelle sessioni lunghe con molte riletture di file, le letture di cache possono essere 10× il conteggio token visibile. Per questo accoppiarli come rapporto sarebbe fuorviante — PRECC li mostra invece come segmenti indipendenti.

Perché PRECC non calcola il costo

Il numero del costo è autorevole. PRECC legge cost.total_cost_usd letteralmente dal JSON che Claude Code invia tramite stdin al comando di stato. È lo stesso numero che Claude Code addebita sul tuo budget di abbonamento/utilizzo. Puoi verificarlo in qualsiasi momento con il comando slash integrato /cost — entrambi dovrebbero coincidere.

Cosa determina il costo

Per Claude Opus 4.6:

I principali fattori nelle sessioni lunghe sono solitamente i token di output (il tipo più costoso per token, specialmente sul livello di contesto 1M), le letture ripetute di cache (economiche singolarmente ma che si accumulano rapidamente in molti turni) e le creazioni di cache (scritte una volta per lettura di file a ~1.25× la tariffa base di input). PRECC riduce il costo dei token visibili comprimendo l’output Bash (il segmento 📊 last cmd: mostra il risparmio per comando), ma non può ridurre le letture di cache dei file che Claude ha già caricato.

Conteggi di sessione stabili

Il segmento “PRECC: N fixes” conta gli eventi dall’inizio della sessione persistito, scritto in ~/.local/share/precc/sessions/<session_id>.start al primo aggiornamento della statusline di ogni sessione. Ciò rende il conteggio monotono — non può diminuire a metà sessione anche se cost.total_duration_ms manca in un particolare aggiornamento.

Snapshot a vita aggiornato automaticamente

Il segmento lifetime: legge ~/.local/share/precc/.lifetime_summary.json, che viene riscritto a ogni misurazione PostToolUse e a ogni invocazione di precc savings. Il segmento this session: legge lo stesso file lifetime ma sottrae una baseline per sessione persistita al primo aggiornamento di ogni sessione. Nessun aggiornamento manuale necessario — i file si aggiornano da soli.

Soppressione della barra di stato

Se preferisci mantenere la tua barra di stato esistente, imposta il tuo comando statusLine in ~/.claude/settings.json. L’installer di PRECC rileverà il valore personalizzato e lo lascerà inalterato negli aggiornamenti successivi.

Per sopprimere solo la riga 📊 PRECC per interazione (in additionalContext), imposta PRECC_QUIET=1 nell’ambiente shell.

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.

Compressione

precc compress riduce CLAUDE.md e altri file di contesto per diminuire l’uso di token quando Claude Code li carica. Questa è una funzionalità Pro.

Uso 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.

Prova a secco

Anteprima delle modifiche senza alterare i file:

$ 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%)

Ripristino

Gli originali vengono salvati automaticamente. Per ripristinarli:

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

Cosa viene compresso

Il compressore applica diverse trasformazioni:

• Rimuove spazi bianchi e righe vuote ridondanti
• Accorcia le espressioni verbose preservando il significato
• Condensa tabelle e liste
• Rimuove commenti e formattazione decorativa
• Preserva tutti i blocchi di codice, i percorsi e gli identificatori tecnici

L’output compresso è comunque leggibile – non è minificato né offuscato.

File specifici

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

Report

precc report genera una dashboard analitica che riassume l’attività PRECC e il risparmio di token.

Generazione di un report

$ 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
  ...

Invio di un report via email

Invia il report a un indirizzo email (richiede configurazione mail, vedi Email):

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

L’indirizzo destinatario viene letto da ~/.config/precc/mail.toml. Puoi anche usare precc mail report EMAIL per inviare a un indirizzo specifico.

Dati del report

I report vengono generati dal database PRECC locale in ~/.local/share/precc/history.db. Nessun dato lascia la tua macchina a meno che tu non invii esplicitamente il report via email.

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.

Email

PRECC può inviare report e file via email. Richiede una configurazione SMTP una tantum.

Configurazione

$ 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.

File di configurazione

La configurazione è memorizzata in ~/.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

Puoi modificare questo file direttamente:

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

Per Gmail, usa una Password per le app invece della password del tuo account.

Invio report

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

Invio file

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

Supporto relay SSH

Se la tua macchina non può raggiungere un server SMTP direttamente (es. dietro un firewall aziendale), PRECC supporta l’inoltro tramite tunnel SSH:

[smtp]
host = "localhost"
port = 2525

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

PRECC stabilirà automaticamente il tunnel SSH prima dell’invio.

Registrazione GIF

precc gif crea registrazioni GIF animate di sessioni terminale da script bash. Questa è una funzionalità Pro.

Uso 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)

Il primo argomento è uno script bash contenente i comandi da eseguire. Il secondo argomento è la durata massima della registrazione.

Formato script

Lo script è un file bash standard:

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

Simulazione input

Per comandi interattivi, fornisci i valori di input come argomenti aggiuntivi:

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

Ogni argomento aggiuntivo viene fornito come riga di stdin quando lo script richiede un input.

Opzioni di output

Il file di output prende il nome dallo script per impostazione predefinita (script.gif). La GIF usa un tema terminale scuro con dimensioni standard 80x24.

Perché GIF invece di asciinema?

La skill integrata asciinema-gif riscrive automaticamente asciinema rec in precc gif. I file GIF sono più portabili – si visualizzano inline nei README di GitHub, Slack e nelle email senza richiedere un player.

Analisi GitHub Actions

precc gha analizza le esecuzioni fallite di GitHub Actions e suggerisce correzioni. Questa è una funzionalità Pro.

Utilizzo

Passa l’URL di un’esecuzione fallita di GitHub Actions:

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

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

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

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

Cosa fa

1. Analizza l’URL dell’esecuzione GitHub Actions per estrarre owner, repo e run ID.
2. Recupera i log dell’esecuzione tramite l’API GitHub (usa GITHUB_TOKEN se impostato, altrimenti accesso pubblico).
3. Identifica lo step fallito ed estrae le righe di errore rilevanti.
4. Analizza l’errore e suggerisce una correzione basata su pattern comuni di fallimento CI.

Pattern di fallimento supportati

• Container di servizio mancanti (database, Redis, ecc.)
• Sistema operativo o architettura del runner errati
• Variabili d’ambiente o segreti mancanti
• Fallimenti nell’installazione delle dipendenze
• Timeout dei test
• Errori di permesso
• Cache miss che causano build lente

Geofence

PRECC include il controllo di conformità IP geofence per ambienti regolamentati. Questa è una funzionalità Pro.

Panoramica

Alcune organizzazioni richiedono che gli strumenti di sviluppo operino solo all’interno di regioni geografiche approvate. La funzionalità geofence di PRECC verifica che l’indirizzo IP della macchina corrente rientri in un elenco di regioni consentite.

Verifica conformità

$ 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

Se la macchina è fuori dalle regioni consentite:

$ 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.

Aggiornamento dati geofence

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

Visualizzazione info geofence

$ 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

Pulizia cache

$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.

Configurazione

La policy di geofence è definita in ~/.config/precc/geofence.toml:

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

Imposta block_on_violation = true per impedire a PRECC di operare quando ci si trova fuori dalle regioni consentite.

Telemetria

PRECC supporta telemetria anonima opt-in per migliorare lo strumento. Nessun dato viene raccolto a meno che tu non dia esplicitamente il consenso.

Adesione

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

Rinuncia

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

Verifica dello stato

$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never

Anteprima dei dati che verrebbero inviati

Prima di aderire, puoi vedere esattamente quali dati verrebbero raccolti:

$ 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
}

Cosa viene raccolto

• Versione PRECC, sistema operativo e architettura
• Conteggi aggregati: comandi intercettati, skill attivate, pillar utilizzati
• Latenza media dell’hook
• Conteggio sessioni

Cosa NON viene raccolto

• Nessun testo di comandi o argomenti
• Nessun percorso di file o nomi di directory
• Nessun nome di progetto o URL di repository
• Nessuna informazione personale identificabile (PII)
• Nessun indirizzo IP (il server non li registra)

Override con variabile d’ambiente

Per disabilitare la telemetria senza eseguire un comando (utile in CI o ambienti condivisi):

export PRECC_NO_TELEMETRY=1

Questa ha la precedenza sull’impostazione di consenso.

Destinazione dati

I dati di telemetria vengono inviati a https://telemetry.peria.ai/v1/precc tramite HTTPS. I dati vengono utilizzati esclusivamente per comprendere i pattern di utilizzo e dare priorità allo sviluppo.

Previsione del costo in token

PRECC include un oracolo di previsione del costo in token affinché i piani a più passi possano essere preventivati in token, non in tempo reale. Registra una previsione prima di ogni passo, annota il valore effettivo a lavoro concluso, e il dataset addestra un predittore integrato che migliora nel tempo.

Registra una previsione

Passa una descrizione di una riga del passo pianificato. PRECC lo categorizza (feat / fix / test / refactor / measurement / doc / chore / unknown), stima un conteggio di token e stampa un id che userai per chiudere il ciclo.

$ 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>

Registra il valore effettivo

Dopo il completamento del passo, recupera il conteggio effettivo dei token dal piè di pagina della sessione o dalla telemetria e restituiscilo tramite l’id.

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

Addestra trained-v1

Quando hai almeno dieci previsioni chiuse, adatta la regressione ridge trained-v1 su log10(actual) rispetto a log10(lunghezza della descrizione) più una variabile dummy categorica one-hot. L’adattamento è in forma chiusa (Cholesky sulle equazioni normali con ridge λ=1) ed è eseguito in millisecondi.

$ 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

Dopo l’addestramento, ogni nuova chiamata precc predict usa automaticamente trained-v1 finché non rimuovi o sostituisci il file del modello. Le previsioni vecchie mantengono la loro model_version originale, così puoi confrontare i predittori nel tempo.

Ispeziona l’accuratezza del predittore

precc predict --eval riporta l’errore percentuale assoluto medio (MAPE) complessivo e per categoria, calcolato solo sulle previsioni chiuse (righe con valori sia previsti che effettivi).

$ 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%
  ...

Elenca previsioni recenti

precc predict --list mostra le righe recenti in ordine cronologico inverso. Le righe aperte (senza valore effettivo) sono pronte per essere chiuse.

$ 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...

Perché token e non tempo reale

Le stime di tempo sono non misurabili a posteriori e non si compongono tra macchine o sessioni. I conteggi di token sono deterministici, comparabili e fanno crescere un dataset etichettato che migliora il predittore a ogni ciclo chiuso. Lo scopo dell’oracolo è trasformare la stima da un gioco a indovinare in una misurazione.

Dove risiedono i dati

Tutti i dati di previsione sono archiviati localmente sulla tua macchina. Nulla viene caricato.

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

Localizzazione

PRECC mostra la sua riga di stato e i messaggi brevi in 28 lingue. Le traduzioni sono compilate nel binario, quindi la scelta della lingua non comporta I/O aggiuntivo al momento dell’hook.

Impostare la lingua

Imposta la variabile d’ambiente PRECC_LANG su un codice lingua supportato. Ha la priorità su qualsiasi altra origine.

$ PRECC_LANG=zh precc savings
$ export PRECC_LANG=ja

Persistenza tramite consent.toml

Aggiungi [ui] preferred_language = "ja" (o qualsiasi codice supportato) in ~/.config/precc/consent.toml per mantenere la scelta tra shell senza esportare una variabile d’ambiente.

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

Ordine di risoluzione

PRECC controlla prima PRECC_LANG, poi [ui] preferred_language in consent.toml e infine ricade sull’inglese. Vince il primo segnale non vuoto, memorizzato in cache per tutta la durata del processo.

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

Copertura

La tabella delle traduzioni ha 28 colonne di lingua. Le celle che non possiamo verificare manualmente vengono lasciate vuote e ricadono sull’inglese al lookup, anziché mostrare testo inventato. Se puoi migliorare una traduzione, inviala upstream.

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

Perché resta veloce

Le traduzioni sono memorizzate come array const a tempo di compilazione all’interno del binario precc-core, non in SQLite. L’hook esegue una sola lookup in memoria, quindi la traduzione non ha un costo misurabile rispetto al budget hook di < 5 ms p99.

Mappa mentale

Questa pagina è generata automaticamente da mindmap.db — un’istantanea SQLite di tutte le sessioni di sviluppo PRECC e i commit git registrati. Ogni riga risale alla sua fonte (commit:<sha>, session:<id> o doc:<path>).

Panoramica

• Sessioni analizzate: 22
• Messaggi: 14023
• Invocazioni di strumenti: 5072
• Commit: 205
• Intervallo di tempo: 2026-03-20T07:04:14.787Z → 2026-04-19T11:50:10.153Z
• Sforzo (token):
  • input: 27928
  • output: 2750669
  • scritture cache: 43349705
  • letture cache: 1936351239

Funzionalità

Dipendenze (moduli precc-core)

• 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

Piani e attività

Piani (richieste di design/architettura)

• [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)

Attività (voci TaskCreate / TodoWrite)

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

Le 30 attività più recenti:

• [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)

Blocchi (segnali di fallimento/blocco segnalati dall’utente)

• 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)

Decisioni e motivazioni

• 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

KPI nel tempo

Sforzo per sessione (top 10 per token)

Usare PRECC con Cursor

PRECC è stato sviluppato come hook PreToolUse per Claude Code, ma la libreria di skill sottostante — cargo-wrong-dir, git-wrong-dir, npm-wrong-dir, jj-translate e affini — è indipendente dall’editor. Con un piccolo snippet di shell puoi instradare ogni comando digitato nel terminale integrato di Cursor attraverso precc-hook, in modo che le stesse riscritture che risparmiano token su Claude Code li risparmino anche su Cursor.

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

Cosa è coperto

L’integrazione intercetta i comandi che digiti nel terminale di Cursor. Su zsh riscrive automaticamente la riga di comando prima di Invio; su bash può solo avvisare (il trap DEBUG scatta dopo che il comando è stato finalizzato). I comandi che l’agente di Cursor avvia come subprocess bash -c non caricano l’init della tua shell interattiva, quindi l’hook non li vede; chiudere questa lacuna richiede uno shim su PATH, che non è ancora presente in questa directory. Anche le chiamate a strumenti non-shell di Cursor (modifiche ai file, ricerca nel codice) sono fuori scope.

Installazione

zsh (riscrittura automatica)

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

Esegui precc init una sola volta: posiziona lo script nel percorso indicato sopra (usa <data_dir> dallo storage di precc, quindi CLAUDE_CONFIG_DIR e gli altri meccanismi di isolamento del profilo vengono rispettati). Poi aggiungi la riga source a ~/.zshrc. precc-hook e jq devono essere presenti nel PATH; lo script non fa nulla in modo pulito se uno dei due manca.

bash (solo avviso)

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

Esegui precc init una sola volta: posiziona lo script nel percorso indicato sopra. Poi aggiungi la riga source a ~/.bashrc. Il trap DEBUG stampa la riscrittura suggerita su stderr senza applicarla; puoi copiare il suggerimento manualmente.

Verifica

Nel terminale di Cursor, esegui cd /tmp (un qualsiasi posto fuori da un progetto Rust) e digita un comando di build Rust, poi premi Invio. Su zsh il buffer dovrebbe cambiare sul posto in una forma riscritta da PRECC (tipicamente un prepend in stile cd PATH && …). Su bash dovresti vedere una riga [precc] suggested rewrite: … su stderr.

Avvertenze

• Aggiunge la latenza per-tasto di precc-hook. L’hook punta a <5 ms p50 ma il p99 è più alto con cache fredde; vedi le note sulla latenza dell’hook in questo manuale.
• Nessuna telemetria da questo percorso. L’hook riporterà sotto qualsiasi agent_class rilevi, che non sarà claude-code — i tuoi risparmi su Cursor non appariranno sulla pagina pubblica delle statistiche.
• Il motivo della riscrittura lampeggia tramite zle -M per un solo tasto. Discreto, non modale.
• Per la copertura degli agenti, uno shim su PATH (wrapper in ~/.precc/bin/cargo, ~/.precc/bin/git, …) è il prossimo passo pianificato.

Riferimento comandi

Riferimento completo per tutti i comandi PRECC.

precc init

Inizializza PRECC e registra l’hook con Claude Code.

precc init

Options:
  (none)

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

precc ingest

Analizza i log delle sessioni per individuare pattern errore-correzione.

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

Gestisci le skill di automazione.

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

Genera un report analitico.

precc report [--email]

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

precc savings

Mostra il risparmio di token.

precc savings [--all]

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

precc compress

Comprimi i file di contesto per ridurre l’uso di token.

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

Gestisci la tua licenza 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

Funzionalità 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

Aggiorna PRECC all’ultima versione.

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

Gestisci la telemetria anonima.

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

Conformità IP geofence (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

Registra GIF animate da script 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

Analizza le esecuzioni fallite di 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

Visualizza le informazioni sui suggerimenti di cache per il progetto corrente.

precc cache-hint

precc trial

Avvia una prova Pro.

precc trial EMAIL

Arguments:
  EMAIL           Email address for the trial

precc nushell

Avvia una sessione Nushell con integrazione 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).

FAQ

PRECC è sicuro da usare?

Sì. PRECC utilizza il meccanismo ufficiale PreToolUse hook di Claude Code – lo stesso punto di estensione che Anthropic ha progettato esattamente per questo scopo. L’hook:

• Funziona interamente offline (nessuna chiamata di rete nel percorso critico)
• Si completa in meno di 5 millisecondi
• È fail-open: se qualcosa va storto, il comando originale viene eseguito senza modifiche
• Modifica solo i comandi, non li esegue mai direttamente
• Memorizza i dati localmente in database SQLite

PRECC funziona con altri strumenti di coding AI?

PRECC è progettato specificamente per Claude Code. Si basa sul protocollo PreToolUse hook fornito da Claude Code. Non funziona con Cursor, Copilot, Windsurf o altri strumenti di coding AI.

Quali dati invia la telemetria?

La telemetria è solo opt-in. Quando abilitata, invia:

• Versione PRECC, sistema operativo e architettura
• Conteggi aggregati (comandi intercettati, skill attivate)
• Latenza media dell’hook

Non invia mai testo dei comandi, percorsi di file, nomi di progetto o informazioni personali identificabili. Puoi visualizzare l’anteprima del payload esatto con precc telemetry preview prima di aderire. Vedi Telemetry per tutti i dettagli.

Come disinstallo PRECC?

PRECC is fully reversible — remove it in three steps:

1. Rimuovi la registrazione dell’hook:

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

2. Rimuovi il binario:

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

3. Rimuovi i dati (opzionale):

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

La mia licenza è scaduta. Cosa succede?

PRECC torna al livello Community. Tutte le funzionalità principali continuano a funzionare:

• Le skill integrate restano attive
• La hook pipeline funziona normalmente
• precc savings mostra la vista riepilogativa
• precc ingest e il mining delle sessioni funzionano

Le funzionalità Pro diventano non disponibili fino al rinnovo:

• precc savings --all (analisi dettagliata)
• precc compress
• precc gif
• precc gha
• precc geofence
• Report via email

L’hook non sembra essere in esecuzione. Come faccio il debug?

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

1. Verifica che l’hook sia registrato:

   precc init
   

2. Testa l’hook manualmente:

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

3. Verifica che il binario sia nel tuo PATH:

   which precc-hook
   

4. Controlla la configurazione dell’hook di Claude Code in ~/.claude/settings.json.

PRECC rallenta Claude Code?

No. L’hook si completa in meno di 5 millisecondi (p99). Questo è impercettibile rispetto al tempo che Claude impiega per ragionare e generare risposte.

Posso usare PRECC in CI/CD?

PRECC è progettato per sessioni interattive di Claude Code. In CI/CD, non c’è un’istanza di Claude Code a cui agganciarsi. Tuttavia, precc gha può analizzare le esecuzioni fallite di GitHub Actions da qualsiasi ambiente.

In cosa differiscono le skill apprese da quelle integrate?

Le skill integrate vengono distribuite con PRECC e coprono i pattern comuni di directory errata. Le skill apprese vengono estratte dai log delle tue sessioni specifiche – catturano pattern unici del tuo flusso di lavoro. Entrambe sono memorizzate in SQLite e valutate in modo identico dalla hook pipeline.

Posso condividere le skill con il mio team?

Sì. Esporta qualsiasi skill in TOML con precc skills export NAME e condividi il file. I membri del team possono posizionarlo nella loro directory skills/ o importarlo nel loro database di euristiche.

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.

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