Introdução

O que é PRECC?

PRECC (Correção preditiva de erros para o Claude Code) é uma ferramenta Rust que intercepta comandos bash do Claude Code através do mecanismo oficial PreToolUse hook. Corrige erros antes que aconteçam, economizando tokens e eliminando ciclos de retentativa.

Gratuito para usuários da comunidade.

O problema

O Claude Code desperdiça tokens significativos em erros evitáveis:

• Erros de diretório errado – Executar cargo build em um diretório pai sem Cargo.toml, e tentar novamente após ler o erro.
• Ciclos de retentativa – Um comando falho produz saída verbosa, o Claude a lê, raciocina e tenta novamente. Cada ciclo consome centenas de tokens.
• Saída verbosa – Comandos como find ou ls -R produzem milhares de linhas que o Claude precisa processar.

Os quatro pilares

Correção de contexto (cd-prepend)

Detecta quando comandos como cargo build ou npm test são executados no diretório errado e adiciona cd /caminho/correto && antes da execução.

Depuração GDB

Detecta oportunidades de anexar GDB para depuração mais profunda de segfaults e travamentos, fornecendo informações de depuração estruturadas em vez de core dumps brutos.

Mineração de sessões

Minera logs de sessões do Claude Code em busca de pares falha-correção. Quando o mesmo erro reaparece, o PRECC já conhece a correção e a aplica automaticamente.

Habilidades de automação

Uma biblioteca de habilidades integradas e mineradas que correspondem a padrões de comando e os reescrevem. As habilidades são definidas como arquivos TOML ou linhas SQLite, facilitando a inspeção, edição e compartilhamento.

Como funciona (versão de 30 segundos)

1. O Claude Code está prestes a executar um comando bash.
2. O hook PreToolUse envia o comando para precc-hook como JSON via stdin.
3. precc-hook processa o comando pelo pipeline (habilidades, correção de diretório, compressão) em menos de 3 milissegundos.
4. O comando corrigido é retornado como JSON via stdout.
5. O Claude Code executa o comando corrigido em vez do original.

Erros triviais são agrupados; o motivo da reescrita viaja na resposta do hook, então cada correção é auditável, não silenciosa.

Limite de segurança

PRECC só reescreve quando a equivalência semântica é provavelmente preservada ou verificável pelo usuário. Comandos destrutivos (rm, git push --force, git reset --hard) nunca são reescritos, mesmo se uma habilidade corresponder. Toda mutação deve ser limitada — o comando reescrito deve conter os tokens essenciais do original. Reescritas ilimitadas são automaticamente revertidas. Cada reescrita aplicada é registrada e exibida para que você possa auditá-la, desativá-la ou desfazê-la.

Compressão adaptativa

Se um comando falhar após compressão, PRECC automaticamente pula a compressão na próxima tentativa para que Claude obtenha a saída completa não comprimida para debug.

Estatísticas de uso ao vivo

Versão atual –:

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

Economia por versão

Esses números são atualizados automaticamente a partir de telemetria anonimizada.

Links

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

Instalação

Instalação rápida (Linux / macOS)

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

Isso baixa o binário da versão mais recente para sua plataforma, verifica a soma de verificação SHA256 e o coloca em ~/.local/bin/.

Após a instalação, inicialize o PRECC:

precc init

precc init registra o hook PreToolUse no Claude Code, cria os diretórios de dados e inicializa o banco de dados de habilidades.

Opções de instalação

Verificação SHA256

Por padrão, o instalador verifica a soma de verificação do binário contra a soma SHA256 publicada. Para pular a verificação (não recomendado):

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

Prefixo de instalação personalizado

Instalar em um local personalizado:

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.

Ferramentas complementares (–extras)

O PRECC inclui ferramentas complementares opcionais. Instale-as com --extras:

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

Isso instala:

Windows (PowerShell)

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

Em seguida, inicialize:

precc init

Instalação manual

1. Baixe o binário de lançamento para sua plataforma em GitHub Releases.
2. Verifique a soma de verificação SHA256 com o arquivo .sha256 da versão.
3. Coloque o binário em um diretório no seu PATH (ex.: ~/.local/bin/).
4. Execute precc init.

Atualização

precc update

Forçar atualização para uma versão específica:

precc update --force --version 0.3.0

Ativar atualizações automáticas:

precc update --auto

Instalação no OpenClaw / ClawHub

O PRECC fornece um manifesto de plugin em plugins/openclaw/openclaw.plugin.json (id precc-token-saver). Quando uma versão pública é publicada, o fluxo de trabalho do GitHub Actions clawhub-publish.yml envia o pacote de skills para o registro do ClawHub, permitindo que os usuários finais instalem o PRECC pela CLI do ClawHub em vez do instalador 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.

Como as economias aparecem no OpenClaw

Toda superfície de relatório do PRECC que funciona no Claude Code também funciona no OpenClaw — precc savings, precc savings --all, a linha de status localizada (defina PRECC_LANG=zh e a linha aparece no seu idioma) e o log local de auditoria de reescritas leem todos das mesmas bases de dados SQLCipher na sua máquina. Uma especificação separada em docs/symposium-plan/openclaw-savings-reporting.md descreve um futuro campo estruturado preccSavings em cada resposta de hook, além de uma notificação de fim de sessão em uma linha com limite padrão de $0.05; essa parte ainda não foi lançada.

Verificando a instalação

$ precc --version
precc 0.3.0

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

Se precc não for encontrado, certifique-se de que ~/.local/bin está no seu PATH.

Início rápido

Coloque o PRECC em funcionamento em 5 minutos.

Passo 1: Instalar

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

Passo 2: Inicializar

$ 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: Verificar se o hook está ativo

$ 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: Usar o Claude Code normalmente

Abra o Claude Code e trabalhe normalmente. O PRECC roda silenciosamente em segundo plano. Quando o Claude emite um comando que falharia, o PRECC o corrige antes da execução.

Exemplo: Cargo Build no diretório errado

Suponha que seu projeto está em ~/projects/myapp/ e o Claude emite:

cargo build

a partir de ~/projects/ (um nível acima, sem Cargo.toml lá).

Sem PRECC: Claude recebe o erro could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory, lê, raciocina e tenta novamente com cd myapp && cargo build. Custo: ~2.000 tokens desperdiçados.

Com PRECC: O hook detecta o Cargo.toml ausente, encontra-o em myapp/ e reescreve o comando para:

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

Claude nunca vê um erro. Zero tokens desperdiçados.

Passo 5: Verifique suas economias

Após uma sessão, veja quantos tokens o PRECC economizou:

$ 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)

Próximos passos

• Habilidades – Veja todas as habilidades disponíveis e como criar as suas.
• Pipeline do Hook – Entenda o que acontece por baixo dos panos.
• Economias – Análise detalhada de economia de tokens.

Licença

PRECC oferece dois níveis: Community (gratuito) e Pro.

Nível Community (gratuito)

O nível Community inclui:

• Todas as habilidades integradas (correção de diretório, tradução jj, etc.)
• Pipeline de hooks com suporte completo a Pillar 1 e Pillar 4
• Resumo básico de precc savings
• Mineração de sessões com precc ingest
• Uso local ilimitado

Nível Pro

Pro desbloqueia recursos adicionais:

• Detalhamento de economias – precc savings --all com análise por comando
• Gravação de GIF – precc gif para criar GIFs animados de terminal
• Conformidade de geofence IP – Para ambientes regulamentados
• Relatórios por e-mail – precc mail report para enviar análises
• Análise de GitHub Actions – precc gha para depuração de workflows falhados
• Compressão de contexto – precc compress para otimização do CLAUDE.md
• Suporte prioritário

Ativando uma licença

$ 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

Verificando o status da licença

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

Ativação por GitHub Sponsors

Se você patrocina PRECC pelo GitHub Sponsors, sua licença é ativada automaticamente via seu e-mail do GitHub. Nenhuma chave necessária – apenas certifique-se de que seu e-mail de patrocinador corresponde:

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

Impressão digital do dispositivo

Cada licença está vinculada a uma impressão digital do dispositivo. Veja a sua com:

$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...

Se precisar transferir sua licença para uma nova máquina, desative primeiro:

precc license deactivate

Depois ative na nova máquina.

Licença expirada?

Quando uma licença Pro expira, PRECC retorna ao nível Community. Todas as habilidades integradas e funcionalidades principais continuam funcionando. Apenas recursos específicos do Pro ficam indisponíveis. Veja o FAQ para mais detalhes.

Pipeline do Hook

O binário precc-hook é o núcleo do PRECC. Ele fica entre o Claude Code e o shell, processando cada comando bash em menos de 5 milissegundos.

Como o Claude Code invoca o Hook

O Claude Code suporta hooks PreToolUse – programas externos que podem inspecionar e modificar entradas de ferramentas antes da execução. Quando o Claude está prestes a executar um comando bash, ele envia JSON para precc-hook via stdin e lê a resposta de stdout.

Estágios do 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

Exemplo: Entrada e saída JSON

Entrada (do Claude Code)

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

O PRECC detecta que o diretório atual não tem Cargo.toml, mas ./myapp/Cargo.toml existe.

Saída (para o Claude Code)

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

Se nenhuma modificação for necessária, updatedInput.command estará vazio e o Claude Code usará o comando original.

Detalhes dos estágios

Estágio 1: Analisar JSON

Lê o objeto JSON completo do stdin. Extrai tool_input.command. Se a análise falhar, o hook sai imediatamente e o Claude Code usa o comando original (design fail-open).

Estágio 2: Correspondência de habilidades

Consulta o banco de dados heurístico SQLite para habilidades cujo padrão de gatilho corresponda ao comando. As habilidades são verificadas em ordem de prioridade. Tanto habilidades TOML integradas quanto mineradas são avaliadas.

Estágio 3: Correção de diretório

Para comandos de build (cargo, go, make, npm, python, etc.), verifica se o arquivo de projeto esperado existe no diretório atual. Se não, escaneia diretórios próximos para a correspondência mais próxima e adiciona cd <dir> && no início.

A varredura de diretório usa um índice de sistema de arquivos em cache com TTL de 5 segundos para manter a velocidade.

Estágio 4: Verificação GDB

Se o comando provavelmente produzirá um crash (ex., executar um binário de depuração), o PRECC pode sugerir ou injetar wrappers GDB para capturar saída de depuração estruturada em vez de logs de crash brutos.

Estágio 5: Reescrita RTK

Aplica regras RTK (Rewrite Toolkit) que encurtam comandos verbosos, suprimem saída ruidosa ou reestruturam comandos para eficiência de tokens.

Estágio 6: Emitir JSON

Serializa o comando modificado de volta para JSON e escreve no stdout. Se nenhuma alteração foi feita, a saída sinaliza ao Claude Code para usar o comando original.

Desempenho

Todo o pipeline é concluído em menos de 5 milissegundos (p99). Otimizações principais:

• SQLite em modo WAL para leituras concorrentes sem bloqueio
• Padrões regex pré-compilados para correspondência de habilidades
• Varreduras de sistema de arquivos em cache (TTL de 5 segundos)
• Nenhuma chamada de rede no caminho quente
• Fail-open: qualquer erro retorna ao comando original

Testando o Hook manualmente

Você pode invocar o hook diretamente:

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

Habilidades

Habilidades são as regras de correspondência de padrões que PRECC usa para detectar e corrigir comandos. Podem ser integradas (distribuídas como arquivos TOML) ou extraídas de logs de sessão.

Habilidades integradas

Listar habilidades

$ 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

Mostrar detalhes da habilidade

$ 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

Exportar uma habilidade para 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

Editar uma habilidade

$ precc skills edit cargo-wrong-dir

Isso abre a definição da habilidade no seu $EDITOR. Após salvar, a habilidade é recarregada automaticamente.

O comando Advise

precc skills advise analisa sua sessão recente e sugere novas habilidades baseadas em padrões repetidos:

$ 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]?

Agrupar habilidades

$ precc skills cluster

Agrupa habilidades mineradas semelhantes para ajudar a identificar padrões redundantes ou sobrepostos.

Habilidades mineradas vs. integradas

Habilidades integradas são distribuídas com PRECC e definidas em skills/builtin/*.toml. Elas cobrem os erros de diretório incorreto mais comuns.

Habilidades mineradas são criadas por precc ingest ou pelo daemon precc-learner a partir dos seus logs de sessão. São armazenadas em ~/.local/share/precc/heuristics.db e são específicas do seu fluxo de trabalho. Veja Mineração para detalhes.

Economia

PRECC rastreia a economia estimada de tokens em cada intercepção. Use precc savings para ver quanto desperdício PRECC evitou.

Resumo rápido

$ 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)

Detalhamento completo (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>%

Como as economias são estimadas

Cada tipo de correção tem um custo estimado de tokens baseado no que teria acontecido sem PRECC:

Estas são estimativas conservadoras. As economias reais são frequentemente maiores porque o raciocínio do Claude sobre erros pode ser extenso.

Economia acumulada

As economias persistem entre sessões no banco de dados PRECC. Ao longo do tempo, você pode acompanhar o impacto 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

Barra de status

Após a instalação, o PRECC adiciona uma entrada statusLine em ~/.claude/settings.json para que a barra de status do Claude Code mostre métricas de sessão ao vivo:

$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)

Defina PRECC_LANG para exibir os rótulos no seu idioma — consulte o capítulo de Localização.

Cada segmento:

O segmento lifetime: é colocado por último para que seja o primeiro a ser truncado se a interface do Claude Code cortar a barra na borda direita.

Por que custo e contagem de tokens não se dividem

O 1.2M in/out exibido não é o denominador que produziu $0.42 spent. O cost.total_cost_usd do Claude Code é calculado a partir do detalhamento completo de tokens da API — entrada base, saída, mais leituras de cache e criações de cache. As contagens acumuladas de tokens de cache de toda a sessão não são expostas no esquema do statusline, então o PRECC só pode mostrar a parte visível (não-cache).

Em sessões longas com muitas releituras de arquivos, as leituras de cache podem ser 10× a contagem de tokens visíveis. Por isso emparelhá-los como uma proporção seria enganoso — em vez disso, o PRECC os mostra como segmentos independentes.

Por que o PRECC não calcula o custo

O número do custo é autoritativo. O PRECC lê cost.total_cost_usd literalmente do JSON que o Claude Code envia para o comando de status via stdin. Esse é o mesmo número que o Claude Code cobra contra seu orçamento de assinatura/uso. Você pode verificá-lo a qualquer momento com o comando slash integrado /cost — ambos devem concordar.

O que impulsiona o custo

Para o Claude Opus 4.6:

Os maiores impulsionadores em sessões longas geralmente são tokens de saída (o tipo mais caro por token, especialmente no nível de contexto 1M), leituras de cache repetidas (baratas individualmente, mas acumulando-se rapidamente em muitas rodadas) e criações de cache (escritas uma vez por leitura de arquivo a ~1.25× a tarifa base de entrada). O PRECC reduz o custo de tokens visíveis comprimindo a saída do Bash (o segmento 📊 last cmd: mostra a economia por comando), mas não pode reduzir as leituras de cache de arquivos que o Claude já carregou.

Contagens de sessão estáveis

O segmento “PRECC: N fixes” conta eventos desde o início da sessão persistido, gravado em ~/.local/share/precc/sessions/<session_id>.start na primeira atualização do statusline de cada sessão. Isso torna a contagem monotônica — ela não pode diminuir no meio da sessão mesmo que cost.total_duration_ms esteja ausente em uma atualização específica.

Snapshot vitalício atualizado automaticamente

O segmento lifetime: lê ~/.local/share/precc/.lifetime_summary.json, que é reescrito a cada medição PostToolUse e a cada invocação de precc savings. O segmento this session: lê o mesmo arquivo lifetime, mas subtrai uma linha de base por sessão persistida na primeira atualização de cada sessão. Nenhuma atualização manual necessária — os arquivos se atualizam sozinhos.

Suprimir a barra de status

Se preferir manter sua barra de status existente, defina seu próprio comando statusLine em ~/.claude/settings.json. O instalador do PRECC detectará o valor personalizado e o deixará intocado em atualizações posteriores.

Para suprimir apenas a linha 📊 PRECC por interação (em additionalContext), defina PRECC_QUIET=1 no seu ambiente de 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.

Comprimir

precc compress reduz CLAUDE.md e outros arquivos de contexto para diminuir o uso de tokens quando Claude Code os carrega. Este é um recurso Pro.

Uso básico

$ 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.

Execução de teste

Visualize o que mudaria sem modificar arquivos:

$ 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%)

Reversão

Os originais são salvos automaticamente. Para restaurá-los:

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

O que é comprimido

O compressor aplica várias transformações:

• Remove espaços em branco e linhas vazias redundantes
• Encurta fraseado verboso preservando o significado
• Condensa tabelas e listas
• Remove comentários e formatação decorativa
• Preserva todos os blocos de código, caminhos e identificadores técnicos

A saída comprimida ainda é legível por humanos – não é minificada nem ofuscada.

Direcionar arquivos específicos

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

Relatórios

precc report gera um painel analítico resumindo a atividade do PRECC e a economia de tokens.

Gerando um relatório

$ 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
  ...

Enviando um relatório por e-mail

Envie o relatório para um endereço de e-mail (requer configuração de e-mail, veja Email):

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

O endereço do destinatário é lido de ~/.config/precc/mail.toml. Você também pode usar precc mail report EMAIL para enviar para um endereço específico.

Dados do relatório

Relatórios são gerados a partir do banco de dados PRECC local em ~/.local/share/precc/history.db. Nenhum dado sai da sua máquina a menos que você envie o relatório por e-mail explicitamente.

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.

E-mail

PRECC pode enviar relatórios e arquivos por e-mail. Isso requer uma configuração SMTP única.

Configuração

$ 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.

Arquivo de configuração

A configuração é armazenada em ~/.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

Você pode editar este arquivo diretamente:

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

Para Gmail, use uma Senha de app em vez da senha da sua conta.

Enviando relatórios

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

Enviando arquivos

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

Suporte a retransmissão SSH

Se sua máquina não pode acessar um servidor SMTP diretamente (por exemplo, atrás de um firewall corporativo), PRECC suporta retransmissão via túnel SSH:

[smtp]
host = "localhost"
port = 2525

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

PRECC estabelecerá o túnel SSH automaticamente antes de enviar.

Gravação GIF

precc gif cria gravações GIF animadas de sessões de terminal a partir de scripts bash. Este é um recurso Pro.

Uso básico

$ 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)

O primeiro argumento é um script bash contendo os comandos a executar. O segundo argumento é a duração máxima da gravação.

Formato do script

O script é um arquivo bash padrão:

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

Simulação de entrada

Para comandos interativos, forneça valores de entrada como argumentos adicionais:

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

Cada argumento adicional é fornecido como uma linha de stdin quando o script solicita entrada.

Opções de saída

O arquivo de saída é nomeado com base no script por padrão (script.gif). O GIF usa um tema de terminal escuro com dimensões padrão 80x24.

Por que GIF ao invés de asciinema?

A habilidade integrada asciinema-gif reescreve automaticamente asciinema rec para precc gif. Arquivos GIF são mais portáteis – eles são exibidos inline em READMEs do GitHub, Slack e e-mail sem necessitar de um player.

Análise do GitHub Actions

precc gha analisa execuções falhas do GitHub Actions e sugere correções. Este é um recurso Pro.

Uso

Passe a URL de uma execução falha do 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

O que faz

1. Analisa a URL de execução do GitHub Actions para extrair o proprietário, repositório e ID de execução.
2. Busca os logs de execução via API do GitHub (usa GITHUB_TOKEN se definido, caso contrário acesso público).
3. Identifica o passo que falhou e extrai as linhas de erro relevantes.
4. Analisa o erro e sugere uma correção baseada em padrões comuns de falhas de CI.

Padrões de falha suportados

• Containers de serviço ausentes (bancos de dados, Redis, etc.)
• SO ou arquitetura do runner incorretos
• Variáveis de ambiente ou secrets ausentes
• Falhas na instalação de dependências
• Timeouts de testes
• Erros de permissão
• Cache misses causando builds lentos

Geocerca

PRECC inclui verificação de conformidade de geocerca IP para ambientes regulados. Este é um recurso Pro.

Visão geral

Algumas organizações exigem que ferramentas de desenvolvimento operem apenas dentro de regiões geográficas aprovadas. O recurso de geocerca do PRECC verifica se o endereço IP da máquina atual está dentro de uma lista de regiões permitidas.

Verificando conformidade

$ 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 a máquina estiver fora das regiões permitidas:

$ 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.

Atualizando dados de geocerca

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

Visualizando informações de geocerca

$ 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

Limpando cache

$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.

Configuração

A política de geocerca é definida em ~/.config/precc/geofence.toml:

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

Defina block_on_violation = true para impedir que PRECC opere fora das regiões permitidas.

Telemetria

PRECC suporta telemetria anônima opcional para ajudar a melhorar a ferramenta. Nenhum dado é coletado a menos que você consinta explicitamente.

Ativar

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

Desativar

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

Verificar status

$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never

Pré-visualização do que seria enviado

Antes de ativar, você pode ver exatamente quais dados seriam coletados:

$ 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
}

O que é coletado

• Versão do PRECC, SO e arquitetura
• Contagens agregadas: comandos interceptados, habilidades ativadas, pilares usados
• Latência média do hook
• Contagem de sessões

O que NÃO é coletado

• Sem texto de comandos ou argumentos
• Sem caminhos de arquivos ou nomes de diretórios
• Sem nomes de projetos ou URLs de repositórios
• Sem informações pessoais identificáveis (PII)
• Sem endereços IP (o servidor não os registra)

Substituição por variável de ambiente

Para desativar a telemetria sem executar um comando (útil em CI ou ambientes compartilhados):

export PRECC_NO_TELEMETRY=1

Isso tem precedência sobre a configuração de consentimento.

Destino dos dados

Os dados de telemetria são enviados para https://telemetry.peria.ai/v1/precc via HTTPS. Os dados são usados exclusivamente para entender padrões de uso e priorizar o desenvolvimento.

Previsão de custo em tokens

O PRECC inclui um oráculo de previsão de custo em tokens para que planos com várias etapas possam ser orçados em tokens, e não em tempo de relógio. Registre uma previsão antes de cada etapa, anote o valor real após o término do trabalho, e o conjunto de dados treina um preditor integrado que melhora com o tempo.

Registrar uma previsão

Passe uma descrição de uma linha do passo planejado. O PRECC o categoriza (feat / fix / test / refactor / measurement / doc / chore / unknown), estima a contagem de tokens e imprime um id que você usará para fechar o 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>

Registrar o valor real

Após o passo ser concluído, consulte a contagem real de tokens no rodapé da sessão ou na telemetria e devolva-a pelo id.

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

Treinar trained-v1

Quando tiver pelo menos dez previsões fechadas, ajuste a regressão ridge trained-v1 sobre log10(actual) em função de log10(comprimento da descrição) mais uma variável indicadora de categoria one-hot. O ajuste é em forma fechada (Cholesky nas equações normais com ridge λ=1) e executa em milissegundos.

$ 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

Após o treinamento, toda nova chamada precc predict usa trained-v1 automaticamente até que você remova ou substitua o arquivo do modelo. As previsões antigas mantêm sua model_version original para que você possa comparar os preditores ao longo do tempo.

Inspecionar a precisão do preditor

precc predict --eval informa o erro percentual absoluto médio (MAPE) geral e por categoria, calculado apenas sobre previsões fechadas (linhas com valores tanto previstos quanto reais).

$ 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%
  ...

Listar previsões recentes

precc predict --list mostra linhas recentes em ordem cronológica inversa. Linhas abertas (sem valor real) estão prontas para serem fechadas.

$ 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...

Por que tokens, e não tempo de relógio

Estimativas de tempo são inmensuráveis a posteriori e não se compõem entre máquinas ou sessões. As contagens de tokens são determinísticas, comparáveis e fazem crescer um conjunto de dados rotulado que melhora o preditor a cada ciclo fechado. O propósito do oráculo é converter a estimativa de um jogo de adivinhação em uma medição.

Onde os dados residem

Todos os dados de previsão são armazenados localmente na sua máquina. Nada é enviado.

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

Localização

O PRECC exibe sua linha de status e mensagens curtas em 28 idiomas. As traduções são compiladas no binário, portanto a escolha de idioma não implica E/S extra no momento do hook.

Definir o idioma

Defina a variável de ambiente PRECC_LANG com um código de idioma suportado. Ela prevalece sobre qualquer outra fonte.

$ PRECC_LANG=zh precc savings
$ export PRECC_LANG=ja

Persistir via consent.toml

Adicione [ui] preferred_language = "ja" (ou qualquer código suportado) em ~/.config/precc/consent.toml para manter a escolha entre shells sem exportar uma variável de ambiente.

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

Ordem de resolução

O PRECC verifica primeiro PRECC_LANG, depois [ui] preferred_language em consent.toml e, por fim, recorre ao inglês. O primeiro sinal não vazio prevalece e fica em cache durante a vida do processo.

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

Cobertura

A tabela de traduções traz 28 colunas de idioma. As células que não conseguimos verificar manualmente ficam vazias e recorrem ao inglês na consulta, em vez de exibir texto inventado. Se você puder melhorar alguma tradução, envie-a ao projeto.

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

Por que continua rápido

As traduções são armazenadas como arrays const em tempo de compilação dentro do binário precc-core, não em SQLite. O hook faz apenas uma busca em memória, portanto a tradução não tem custo mensurável diante do orçamento de < 5 ms p99 do hook.

Mapa mental

Esta página é gerada automaticamente a partir de mindmap.db — um snapshot SQLite de todas as sessões de desenvolvimento PRECC e commits git registrados. Cada linha remonta à sua fonte (commit:<sha>, session:<id> ou doc:<path>).

Visão geral

• Sessões analisadas: 22
• Mensagens: 14023
• Invocações de ferramentas: 5072
• Commits: 205
• Intervalo de tempo: 2026-03-20T07:04:14.787Z → 2026-04-19T11:50:10.153Z
• Esforço (tokens):
  • entrada: 27928
  • saída: 2750669
  • escritas de cache: 43349705
  • leituras de cache: 1936351239

Recursos

Dependências (módulos 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

Planos e tarefas

Planos (prompts solicitando design/arquitetura)

• [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)

Tarefas (entradas TaskCreate / TodoWrite)

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

30 tarefas mais recentes:

• [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)

Bloqueios (falhas/travamentos reportados pelo usuário)

• 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)

Decisões e justificativas

• feat(bench): clean-subset metrics (exclude timeouts & infra failures) — When one arm times out or the agent fails to install, the resulting tokens/pass numbers aren’t measuring PRECC — they’re measuring tb’s source: commit:5bdd027d (commit 2026-04-17)
• fix(bench): drop –include-hook-events (causes 401 Invalid API key) — Adding --include-hook-events to the tb agent command caused Claude Code to return api_error_status=401 on first turn, even though the source: commit:025995d9 (commit 2026-04-17)
• feat: PRECC_MODE=benchmark toggle + pairwise benchmark harness — Problem (from reviewer): the “trivial vs semantic” error-shaping claim is rhetoric without a measurable boundary. A rewriter that saves tokens source: commit:50c5a30f (commit 2026-04-17)
• docs: update savings.md.tpl + README to match new statusline labels — - Σ → meas: throughout - New ‘bash X% of total’ segment row in segment table source: commit:2d366031 (commit 2026-04-08)
• feat: clearer statusline labels — meas:, drop confusing %, add bash share — Three statusline UX changes from user feedback: 1. Lifetime segment renamed from ‘Σ 8.9K (22% over 217)’ to source: commit:4cd837b7 (commit 2026-04-08)
• docs: explain statusline cost vs token semantics in book + README — Adds a ‘Status Bar’ section to docs/book/templates/savings.md.tpl and README.md explaining: source: commit:6028b64c (commit 2026-04-08)
• feat: v0.3.3 — companion tools default-on, install-script clarity — The single biggest change: install.sh now installs companion tools (lean-ctx, RTK, nushell, cocoindex-code) BY DEFAULT instead of source: commit:48fca046 (commit 2026-04-07)
• feat: quote-aware chain split + sysadmin tool whitelist (54.2% → 55.5%) — Three improvements that increase measurable Bash invocation coverage: 1. Quote-aware top-level chain split source: commit:f6580598 (commit 2026-04-07)
• fix: command_class env stripping, skill validation, ssh/journalctl/kubectl diet rules — 1. command_class strips env prefixes and noise: - RUST_BACKTRACE=1 cargo test → “cargo test” source: commit:f4220343 (commit 2026-04-07)
• feat: multi-mode adaptive compression with failure learning — New modules: - mode.rs: CompressionMode enum (basic/diet/nushell/lean-ctx/rtk/adaptive-expand) source: commit:81475afc (commit 2026-04-07)
• test: comprehensive tests for ccc and compress modules (319 → 386 tests) — ccc.rs: +20 tests covering edge cases for is_eligible (flags, whitespace, empty input), extract_pattern (no path, multiple flags, boundary length), source: commit:448430e2 (commit 2026-03-20)
• feat(gdb): re-enable Pillar 2 GDB hook suggestion — - Add open_history_readonly() to db.rs (same pattern as heuristics) - Add count_recent_failures() to gdb.rs: queries failure_fix_pairs for source: commit:a8428025 (commit 2026-02-26)
• fix(mining): correct summary counters and orphaned events on –force re-mine — Three bugs fixed: 1. mine_session returned Skipped for sessions with no Bash events even source: commit:3ef089d8 (commit 2026-02-22)
• 1. Compiled Rust Binary vs Shell Script — Decision: Replace the rtk-rewrite.sh shell script hook with a compiled Rust binary (precc-hook). Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 2. SQLite vs Key-Value Store — Decision: Use SQLite for both history.db and heuristics.db. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 3. Workspace of 4 Crates vs Monolith — Decision: Structure the project as a Cargo workspace with 4 crates: precc-core, precc-hook, precc-cli, precc-learner. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 4. GDB Hook Integration vs Standalone CLI — Decision: Implement GDB debugging as a CLI command (precc debug) rather than as an automatic hook rewrite. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 5. Background Daemon vs On-Demand Mining — Decision: Support both modes — precc-learner daemon for continuous mining, precc ingest for on-demand. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 6. Confidence Thresholds — Decision: Three-tier confidence system: auto-apply (≥ 0.7), suggest (0.3-0.7), hidden (< 0.3). Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 7. RTK Subsumption Strategy — Decision: Port RTK’s rewriting logic into precc-core as the final pipeline stage, rather than running both hooks in sequence. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 8. Skill Storage Format — Decision: TOML files for built-in skills, SQLite rows for mined/user skills. Alternatives considered: source: doc:ALTERNATIVES.md
• 9. Session Log Format — Decision: Read Claude Code’s native JSONL format directly rather than converting to a custom format. Rationale: Claude Code already writes detailed session logs in JSONL format at ~/.claude/projects/*/. Creating a custom format would mean: source: doc:ALTERNATIVES.md

KPIs ao longo do tempo

Esforço por sessão (top 10 por tokens)

Usando PRECC com o Cursor

O PRECC foi construído como um hook PreToolUse para o Claude Code, mas a biblioteca de skills subjacente — cargo-wrong-dir, git-wrong-dir, npm-wrong-dir, jj-translate e companhia — é independente do editor. Com um pequeno snippet de shell você pode rotear cada comando digitado no terminal integrado do Cursor através do precc-hook, de modo que as mesmas reescritas que economizam tokens no Claude Code também os economizem no 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.

O que é coberto

A integração captura comandos que você digita no terminal do Cursor. No zsh ela reescreve automaticamente a linha de comando antes do Enter; no bash ela só pode emitir um aviso (o trap DEBUG dispara depois que o comando é finalizado). Comandos que o agente do Cursor executa como subprocessos bash -c não carregam a inicialização do seu shell interativo, então o hook não os vê; fechar essa lacuna exige um shim de PATH, que ainda não está neste diretório. Chamadas de ferramentas do Cursor que não passam pelo shell (edições de arquivo, busca de código) também estão fora do escopo.

Instalação

zsh (reescrita automática)

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

Execute precc init uma vez — ele instala o script no caminho acima (usa <data_dir> do armazenamento do precc, então CLAUDE_CONFIG_DIR e outros isolamentos de perfil são respeitados). Em seguida, adicione a linha source ao ~/.zshrc. precc-hook e jq precisam estar no PATH; o script não faz nada (sem erros) se algum deles estiver ausente.

bash (apenas aviso)

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

Execute precc init uma vez — ele instala o script no caminho acima. Em seguida, adicione a linha source ao ~/.bashrc. O trap DEBUG imprime a reescrita sugerida no stderr sem aplicá-la; você pode copiar a sugestão manualmente.

Verificar

No terminal do Cursor, faça cd /tmp (qualquer lugar fora de um projeto Rust) e digite um comando de build do Rust e então pressione Enter. No zsh o buffer deve mudar in-place para uma forma reescrita pelo PRECC (tipicamente um prepend no estilo cd PATH && …). No bash você deve ver uma linha [precc] suggested rewrite: … no stderr.

Ressalvas

• Adiciona a latência do precc-hook por tecla pressionada. O hook tem como alvo <5 ms p50, mas o p99 é maior com caches frios; veja as notas sobre latência do hook neste livro.
• Sem telemetria por este caminho. O hook reportará sob qualquer agent_class que detectar, que não será claude-code — suas economias no Cursor não aparecerão na página pública de estatísticas.
• O motivo da reescrita pisca via zle -M por um keystroke. Discreto, não modal.
• Para cobertura do agente, um shim de PATH (wrappers em ~/.precc/bin/cargo, ~/.precc/bin/git, …) é o próximo passo planejado.

Referência de comandos

Referência completa de todos os comandos do PRECC.

precc init

Inicializar o PRECC e registrar o hook com o 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

Minerar logs de sessão em busca de padrões falha-correção.

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

Gerenciar habilidades de automação.

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

Gerar um relatório analítico.

precc report [--email]

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

precc savings

Mostrar economia de tokens.

precc savings [--all]

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

precc compress

Comprimir arquivos de contexto para reduzir o uso 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

Gerenciar sua licença 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

Funcionalidade de 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

Atualizar o PRECC para a versão mais recente.

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

Gerenciar telemetria anônima.

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

Conformidade de geofence 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

Gravar GIFs animados a 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

Analisar execuções falhas do 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

Exibir informações de dicas de cache para o projeto atual.

precc cache-hint

precc trial

Iniciar um teste Pro.

precc trial EMAIL

Arguments:
  EMAIL           Email address for the trial

precc nushell

Iniciar uma sessão Nushell com integração 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).

Perguntas frequentes

O PRECC é seguro?

Sim. PRECC usa o mecanismo oficial de hooks PreToolUse do Claude Code – o mesmo ponto de extensão que a Anthropic projetou exatamente para esse propósito. O hook:

• Roda inteiramente offline (sem chamadas de rede no caminho crítico)
• Completa em menos de 5 milissegundos
• É fail-open: se algo der errado, o comando original roda sem modificação
• Apenas modifica comandos, nunca os executa
• Armazena dados localmente em bancos SQLite

O PRECC funciona com outras ferramentas de codificação IA?

PRECC é projetado especificamente para o Claude Code. Ele depende do protocolo de hooks PreToolUse que o Claude Code fornece. Não funciona com Cursor, Copilot, Windsurf ou outras ferramentas de codificação IA.

Quais dados a telemetria envia?

A telemetria é apenas opt-in. Quando ativada, envia:

• Versão do PRECC, SO e arquitetura
• Contagens agregadas (comandos interceptados, habilidades ativadas)
• Latência média do hook

Não envia texto de comandos, caminhos de arquivos, nomes de projetos ou informações pessoais identificáveis. Você pode visualizar a carga exata com precc telemetry preview antes de ativar. Veja Telemetria para detalhes.

Como desinstalar o PRECC?

PRECC is fully reversible — remove it in three steps:

1. Remover o registro do hook:

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

2. Remover o binário:

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

3. Remover dados (opcional):

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

Minha licença expirou. O que acontece?

PRECC volta ao nível Community. Toda a funcionalidade principal continua funcionando:

• Habilidades integradas permanecem ativas
• O pipeline do hook funciona normalmente
• precc savings mostra a visão resumida
• precc ingest e mineração de sessões funcionam

Os recursos Pro ficam indisponíveis até a renovação:

• precc savings --all (detalhamento completo)
• precc compress
• precc gif
• precc gha
• precc geofence
• Relatórios por email

O hook não parece estar funcionando. Como depurar?

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

1. Verifique se o hook está registrado:

   precc init
   

2. Teste o hook manualmente:

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

3. Verifique se o binário está no seu PATH:

   which precc-hook
   

4. Verifique a configuração do hook do Claude Code em ~/.claude/settings.json.

O PRECC deixa o Claude Code mais lento?

Não. O hook completa em menos de 5 milissegundos (p99). Isso é imperceptível comparado ao tempo que o Claude gasta raciocinando e gerando respostas.

Posso usar o PRECC em CI/CD?

PRECC é projetado para sessões interativas do Claude Code. Em CI/CD, não há instância do Claude Code para conectar. No entanto, precc gha pode analisar execuções falhas do GitHub Actions de qualquer ambiente.

Como as habilidades mineradas diferem das integradas?

Habilidades integradas vêm com PRECC e cobrem padrões comuns de diretório errado. Habilidades mineradas são aprendidas de seus logs de sessão específicos – capturam padrões únicos do seu fluxo de trabalho. Ambas são armazenadas em SQLite e avaliadas identicamente pelo pipeline do hook.

Posso compartilhar habilidades com minha equipe?

Sim. Exporte qualquer habilidade para TOML com precc skills export NAME e compartilhe o arquivo. Membros da equipe podem colocá-lo no diretório skills/ ou importá-lo para o banco de dados de heurísticas.

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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