Mineração

PRECC minera os logs de sessão do Claude Code para aprender padrões de falha-correção. Quando vê o mesmo erro novamente, aplica a correção automaticamente.

Ingestão de logs de sessão

Ingerir um único arquivo

$ 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

Ingerir todos os logs

$ 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

Forçar reingestão

Para reprocessar arquivos já ingeridos:

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

Como a mineração funciona

1. PRECC lê o arquivo de log JSONL da sessão.
2. Identifica pares de comandos onde o primeiro falhou e o segundo foi uma correção.
3. Extrai o padrão (o que deu errado) e a correção (o que Claude fez diferente).
4. Os padrões são armazenados em ~/.local/share/precc/history.db.
5. Quando um padrão atinge um limiar de confiança (visto várias vezes), torna-se uma habilidade minerada em heuristics.db.

Exemplo de padrão

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

O daemon precc-learner

O daemon precc-learner roda em segundo plano e monitora automaticamente novos logs de sessão:

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

O daemon usa notificações do sistema de arquivos (inotify no Linux, FSEvents no macOS) para reagir imediatamente quando uma sessão termina.

De padrões a habilidades

Padrões minerados se graduam para habilidades quando atendem a estes critérios:

• Vistos pelo menos 3 vezes em sessões diferentes
• Padrão de correção consistente (mesmo tipo de correção a cada vez)
• Nenhum falso positivo detectado

Você pode revisar candidatos a habilidades com:

$ precc skills advise

Veja Skills para detalhes sobre gerenciamento de habilidades.

Armazenamento de dados

• Pares falha-correção: ~/.local/share/precc/history.db
• Habilidades graduadas: ~/.local/share/precc/heuristics.db

Ambos são bancos de dados SQLite em modo WAL para acesso concorrente seguro.