Introducción

¿Qué es PRECC?

PRECC (Corrección predictiva de errores para Claude Code) es una herramienta Rust que intercepta los comandos bash de Claude Code a través del mecanismo oficial de hooks PreToolUse. Corrige errores antes de que ocurran, ahorrando tokens y eliminando bucles de reintento.

Gratuito para usuarios de la comunidad.

El problema

Claude Code desperdicia tokens significativos en errores prevenibles:

• Errores de directorio – Ejecutar cargo build en un directorio padre sin Cargo.toml, y reintentar después de leer el error.
• Bucles de reintento – Un comando fallido produce salida verbose, Claude la lee, razona y reintenta. Cada ciclo quema cientos de tokens.
• Salida verbose – Comandos como find o ls -R generan miles de líneas que Claude debe procesar.

Los cuatro pilares

Corrección de contexto (cd-prepend)

Detecta cuando comandos como cargo build o npm test se ejecutan en el directorio incorrecto y antepone cd /ruta/correcta && antes de la ejecución.

Depuración GDB

Detecta oportunidades para adjuntar GDB para una depuración más profunda de segfaults y crashes, proporcionando información de depuración estructurada.

Minería de sesiones

Mina los registros de sesión de Claude Code en busca de pares fallo-corrección. Cuando el mismo error recurre, PRECC ya conoce la corrección y la aplica automáticamente.

Habilidades de automatización

Una biblioteca de habilidades integradas y minadas que coinciden con patrones de comandos y los reescriben. Las habilidades se definen como archivos TOML o filas SQLite.

Cómo funciona (versión de 30 segundos)

1. Claude Code está a punto de ejecutar un comando bash.
2. El hook PreToolUse envía el comando a precc-hook como JSON por stdin.
3. precc-hook ejecuta el comando a través del pipeline (habilidades, corrección de directorio, compresión) en menos de 3 milisegundos.
4. El comando corregido se devuelve como JSON por stdout.
5. Claude Code ejecuta el comando corregido.

Los errores triviales se colapsan; la razón de la reescritura viaja en la respuesta del hook, así cada corrección es auditable, no silenciosa.

Límite de seguridad

PRECC solo reescribe cuando la equivalencia semántica se preserva de forma demostrable o es verificable por el usuario. Los comandos destructivos (rm, git push --force, git reset --hard) nunca se reescriben, incluso si coincide alguna habilidad. Toda mutación debe ser acotada — el comando reescrito debe contener los tokens esenciales del comando original. Las reescrituras no acotadas se revierten automáticamente. Cada reescritura aplicada se registra y se muestra para que puedas auditarla, desactivarla o revertirla.

Compresión adaptativa

Si un comando falla después de la compresión, PRECC omite automáticamente la compresión en el reintento para que Claude obtenga la salida completa sin comprimir para depurar.

Estadísticas de uso en vivo

Versión actual –:

Ahorro medido (datos reales)

Ahorro por versión

Estos números se actualizan automáticamente desde telemetría anonimizada.

Enlaces

• GitHub: https://github.com/peria-ai/precc-cc
• Sitio web: https://peria.ai
• Documentación: https://precc.cc

Instalación

Instalación rápida (Linux / macOS)

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

Esto descarga el binario de la última versión para su plataforma, verifica la suma de comprobación SHA256 y lo coloca en ~/.local/bin/.

Después de la instalación, inicialice PRECC:

precc init

precc init registra el hook PreToolUse con Claude Code, crea los directorios de datos e inicializa la base de datos de habilidades.

Opciones de instalación

Verificación SHA256

Por defecto, el instalador verifica la suma de comprobación del binario contra la suma SHA256 publicada. Para omitir la verificación (no recomendado):

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

Prefijo de instalación personalizado

Instalar en una ubicación personalizada:

curl -fsSL https://peria.ai/install.sh | bash -s -- --prefix /opt/precc

Herramientas complementarias (–extras)

PRECC incluye herramientas complementarias opcionales. Instálelas con --extras:

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

Esto instala:

Windows (PowerShell)

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

Luego inicialice:

precc init

Instalación manual

1. Descargue el binario de lanzamiento para su plataforma desde GitHub Releases.
2. Verifique la suma de comprobación SHA256 contra el archivo .sha256 del lanzamiento.
3. Coloque el binario en un directorio de su PATH (p. ej., ~/.local/bin/).
4. Ejecute precc init.

Actualización

precc update

Forzar la actualización a una versión específica:

precc update --force --version 0.3.0

Habilitar actualizaciones automáticas:

precc update --auto

Verificación de la instalación

$ precc --version
precc 0.3.0

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

Si precc no se encuentra, asegúrese de que ~/.local/bin esté en su PATH.

Inicio rápido

Pon PRECC en marcha en 5 minutos.

Paso 1: Instalar

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

Paso 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.

Paso 3: Verificar que el hook esté activo

$ 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

Paso 4: Usar Claude Code normalmente

Abre Claude Code y trabaja como siempre. PRECC se ejecuta silenciosamente en segundo plano. Cuando Claude emite un comando que fallaría, PRECC lo corrige antes de la ejecución.

Ejemplo: Cargo Build en directorio incorrecto

Supón que tu proyecto está en ~/projects/myapp/ y Claude ejecuta:

cargo build

desde ~/projects/ (un nivel demasiado alto, sin Cargo.toml allí).

Sin PRECC: Claude recibe el error could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory, lo lee, razona y reintenta con cd myapp && cargo build. Costo: ~2.000 tokens desperdiciados.

Con PRECC: El hook detecta el Cargo.toml faltante, lo encuentra en myapp/ y reescribe el comando a:

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

Claude nunca ve un error. Cero tokens desperdiciados.

Paso 5: Comprueba tus ahorros

Después de una sesión, mira cuántos tokens ahorró PRECC:

$ 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 pasos

• Habilidades – Ver todas las habilidades disponibles y cómo crear las tuyas.
• Pipeline del Hook – Entiende qué sucede bajo el capó.
• Ahorros – Análisis detallado de ahorro de tokens.

Licencia

PRECC ofrece dos niveles: Community (gratuito) y Pro.

Nivel Community (gratuito)

El nivel Community incluye:

• Todas las habilidades integradas (corrección de directorio, traducción jj, etc.)
• Pipeline de hooks con soporte completo de Pillar 1 y Pillar 4
• Resumen básico de precc savings
• Minería de sesiones con precc ingest
• Uso local ilimitado

Nivel Pro

Pro desbloquea funciones adicionales:

• Desglose detallado de ahorros – precc savings --all con análisis por comando
• Grabación de GIF – precc gif para crear GIFs animados de terminal
• Cumplimiento de geovalla IP – Para entornos regulados
• Informes por correo – precc mail report para enviar analíticas
• Análisis de GitHub Actions – precc gha para depuración de workflows fallidos
• Compresión de contexto – precc compress para optimización de CLAUDE.md
• Soporte prioritario

Activar una licencia

$ 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

Verificar el estado de la licencia

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

Activación por GitHub Sponsors

Si patrocinas PRECC a través de GitHub Sponsors, tu licencia se activa automáticamente con tu correo de GitHub. No se necesita clave – solo asegúrate de que tu correo de patrocinador coincida:

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

Huella del dispositivo

Cada licencia está vinculada a una huella de dispositivo. Consulta la tuya con:

$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...

Si necesitas transferir tu licencia a una máquina nueva, desactívala primero:

precc license deactivate

Luego activa en la nueva máquina.

¿Licencia expirada?

Cuando una licencia Pro expira, PRECC vuelve al nivel Community. Todas las habilidades integradas y la funcionalidad principal siguen funcionando. Solo las funciones específicas de Pro dejan de estar disponibles. Consulta las FAQ para más detalles.

Pipeline del Hook

El binario precc-hook es el núcleo de PRECC. Se sitúa entre Claude Code y el shell, procesando cada comando bash en menos de 5 milisegundos.

Cómo Claude Code invoca el Hook

Claude Code soporta hooks PreToolUse – programas externos que pueden inspeccionar y modificar las entradas de herramientas antes de la ejecución. Cuando Claude está a punto de ejecutar un comando bash, envía JSON a precc-hook por stdin y lee la respuesta de stdout.

Etapas del 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

Ejemplo: Entrada y salida JSON

Entrada (desde Claude Code)

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

PRECC detecta que el directorio actual no tiene Cargo.toml, pero ./myapp/Cargo.toml existe.

Salida (a Claude Code)

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

Si no se necesita modificación, updatedInput.command está vacío y Claude Code usa el comando original.

Detalles de las etapas

Etapa 1: Analizar JSON

Lee el objeto JSON completo desde stdin. Extrae tool_input.command. Si el análisis falla, el hook sale inmediatamente y Claude Code usa el comando original (diseño fail-open).

Etapa 2: Coincidencia de habilidades

Consulta la base de datos heurística SQLite para habilidades cuyo patrón de activación coincida con el comando. Las habilidades se verifican en orden de prioridad. Se evalúan tanto las habilidades TOML integradas como las minadas.

Etapa 3: Corrección de directorio

Para comandos de compilación (cargo, go, make, npm, python, etc.), verifica si el archivo de proyecto esperado existe en el directorio actual. Si no, escanea directorios cercanos buscando la coincidencia más cercana y antepone cd <dir> &&.

El escaneo de directorios usa un índice de sistema de archivos en caché con un TTL de 5 segundos para mantenerse rápido.

Etapa 4: Verificación GDB

Si el comando probablemente producirá un fallo (p. ej., ejecutar un binario de depuración), PRECC puede sugerir o inyectar envoltorios GDB para capturar salida de depuración estructurada en lugar de registros de fallos sin procesar.

Etapa 5: Reescritura RTK

Aplica reglas RTK (Rewrite Toolkit) que acortan comandos verbosos, suprimen salida ruidosa o reestructuran comandos para eficiencia de tokens.

Etapa 6: Emitir JSON

Serializa el comando modificado de vuelta a JSON y lo escribe en stdout. Si no se realizaron cambios, la salida señala a Claude Code que use el comando original.

Rendimiento

Todo el pipeline se completa en menos de 5 milisegundos (p99). Optimizaciones clave:

• SQLite en modo WAL para lecturas concurrentes sin bloqueo
• Patrones regex precompilados para coincidencia de habilidades
• Escaneos de sistema de archivos en caché (TTL de 5 segundos)
• Sin llamadas de red en la ruta crítica
• Fail-open: cualquier error pasa al comando original

Probar el Hook manualmente

Puedes invocar el hook directamente:

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

Habilidades

Las habilidades son las reglas de coincidencia de patrones que PRECC usa para detectar y corregir comandos. Pueden ser integradas (distribuidas como archivos TOML) o extraídas de registros de sesión.

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 detalles de la habilidad

$ 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 una habilidad a 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 una habilidad

$ precc skills edit cargo-wrong-dir

Esto abre la definición de la habilidad en tu $EDITOR. Después de guardar, la habilidad se recarga automáticamente.

El comando Advise

precc skills advise analiza tu sesión reciente y sugiere nuevas habilidades basadas en patrones 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 extraídas similares para ayudar a identificar patrones redundantes o superpuestos.

Habilidades extraídas vs. integradas

Las habilidades integradas se distribuyen con PRECC y están definidas en skills/builtin/*.toml. Cubren los errores de directorio incorrecto más comunes.

Las habilidades extraídas son creadas por precc ingest o el demonio precc-learner a partir de tus registros de sesión. Se almacenan en ~/.local/share/precc/heuristics.db y son específicas de tu flujo de trabajo. Ver Minería para más detalles.

Ahorros

PRECC rastrea el ahorro estimado de tokens de cada intercepción. Usa precc savings para ver cuánto desperdicio ha evitado PRECC.

Resumen 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)

Desglose detallado (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>%

Cómo se estiman los ahorros

Cada tipo de corrección tiene un costo estimado de tokens basado en lo que habría ocurrido sin PRECC:

Estas son estimaciones conservadoras. Los ahorros reales suelen ser mayores porque el razonamiento de Claude sobre errores puede ser extenso.

Ahorros acumulados

Los ahorros se mantienen entre sesiones en la base de datos de PRECC. Con el tiempo, puedes rastrear el 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

Status Bar

After installation, PRECC wires a statusLine entry into ~/.claude/settings.json so the Claude Code status bar shows live session metrics:

$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)

Each segment:

The lifetime: segment is placed last so it’s the first to be truncated if Claude Code’s UI clips the bar at the right edge.

Why cost and token count don’t divide

The displayed 1.2M in/out is not the denominator that produced $0.42 spent. Claude Code’s cost.total_cost_usd is computed from the API’s full token breakdown — base input, output, plus cache reads and cache creations. The session-wide cumulative cache token counts are not exposed in the statusline schema, so PRECC can only show the visible (non-cache) portion.

On long sessions with heavy file rereads, cache reads can be 10× the visible token count. That’s why pairing the two as a ratio would mislead — PRECC shows them as independent segments instead.

Why PRECC doesn’t compute the cost

The cost number is authoritative. PRECC reads cost.total_cost_usd verbatim from the JSON Claude Code pipes into the status command on stdin. That’s the same number Claude Code charges against your subscription/usage budget. You can verify it any time with the built-in /cost slash command — both should agree.

What drives the cost

For Claude Opus 4.6:

The biggest drivers on long sessions are usually:

1. Output tokens — most expensive per-token type, especially on the 1M context tier
2. Repeated cache reads — cheap individually but accumulate fast across many turns
3. Cache creations — written once per file read, ~1.25× the base input rate

PRECC reduces the visible-token cost by compressing Bash output (the 📊 last cmd: segment shows the per-command saving), but it cannot reduce cache reads of files Claude has already loaded.

Stable session counts

The “PRECC: N fixes” segment counts events since the persisted session start, written to ~/.local/share/precc/sessions/<session_id>.start on the first statusline refresh of each session. This makes the count monotonic — it cannot drop mid-session even if cost.total_duration_ms is missing on a particular refresh (which would otherwise collapse the window to “since now” and silently drop nearly all events).

Auto-refreshed lifetime snapshot

The lifetime: segment reads ~/.local/share/precc/.lifetime_summary.json, which is rewritten:

• On every PostToolUse measurement (so it stays current as commands accumulate)
• On every precc savings invocation

The this session: segment reads the same lifetime file but subtracts a per-session baseline persisted to ~/.local/share/precc/sessions/<session_id>.savings_baseline on the first refresh of each session.

No need to manually refresh anything — the files update themselves.

Suppressing the status bar

If you’d rather keep your existing status bar, set your own statusLine command in ~/.claude/settings.json. PRECC’s installer will detect the custom value and leave it alone on subsequent updates.

To suppress only the per-interaction 📊 PRECC line (in additionalContext), set PRECC_QUIET=1 in your shell environment.

Comprimir

precc compress reduce CLAUDE.md y otros archivos de contexto para disminuir el uso de tokens cuando Claude Code los carga. Esta es una función 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.

Ejecución de prueba

Vista previa de lo que cambiaría sin modificar archivos:

$ 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%)

Reversión

Los originales se respaldan automáticamente. Para restaurarlos:

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

Qué se comprime

El compresor aplica varias transformaciones:

• Elimina espacios en blanco redundantes y líneas vacías
• Acorta frases verbosas preservando el significado
• Condensa tablas y listas
• Elimina comentarios y formato decorativo
• Preserva todos los bloques de código, rutas e identificadores técnicos

La salida comprimida sigue siendo legible para humanos – no está minificada ni ofuscada.

Apuntar a archivos específicos

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

Informes

precc report genera un panel analítico que resume la actividad de PRECC y el ahorro de tokens.

Generar un informe

$ 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
  ...

Enviar un informe por correo

Envía el informe a una dirección de correo (requiere configuración de correo, ver Email):

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

La dirección del destinatario se lee de ~/.config/precc/mail.toml. También puedes usar precc mail report EMAIL para enviar a una dirección específica.

Datos del informe

Los informes se generan desde la base de datos local de PRECC en ~/.local/share/precc/history.db. Ningún dato sale de tu máquina a menos que envíes el informe por correo explícitamente.

Minería

PRECC mina los registros de sesión de Claude Code para aprender patrones de fallo-corrección. Cuando ve el mismo error de nuevo, aplica la corrección automáticamente.

Ingesta de registros de sesión

Ingestar un solo archivo

$ 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

Ingestar todos los registros

$ 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

Forzar reingesta

Para reprocesar archivos que ya fueron ingestados:

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

Cómo funciona la minería

1. PRECC lee el archivo de registro JSONL de la sesión.
2. Identifica pares de comandos donde el primero falló y el segundo fue un reintento corregido.
3. Extrae el patrón (qué salió mal) y la corrección (qué hizo Claude de manera diferente).
4. Los patrones se almacenan en ~/.local/share/precc/history.db.
5. Cuando un patrón alcanza un umbral de confianza (visto varias veces), se convierte en una habilidad minada en heuristics.db.

Ejemplo de patrón

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

El daemon precc-learner

El daemon precc-learner se ejecuta en segundo plano y vigila automáticamente los nuevos registros de sesión:

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

El daemon usa notificaciones del sistema de archivos (inotify en Linux, FSEvents en macOS) por lo que reacciona inmediatamente cuando termina una sesión.

De patrones a habilidades

Los patrones minados se gradúan a habilidades cuando cumplen estos criterios:

• Vistos al menos 3 veces en diferentes sesiones
• Patrón de corrección consistente (mismo tipo de corrección cada vez)
• Sin falsos positivos detectados

Puedes revisar los candidatos a habilidades con:

$ precc skills advise

Consulte Skills para detalles sobre la gestión de habilidades.

Almacenamiento de datos

• Pares de fallo-corrección: ~/.local/share/precc/history.db
• Habilidades graduadas: ~/.local/share/precc/heuristics.db

Ambas son bases de datos SQLite en modo WAL para acceso concurrente seguro.

Correo electrónico

PRECC puede enviar informes y archivos por correo electrónico. Esto requiere una configuración SMTP única.

Configuración

$ 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.

Archivo de configuración

La configuración se almacena en ~/.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

Puede editar este archivo directamente:

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

Para Gmail, use una Contraseña de aplicación en lugar de su contraseña de cuenta.

Envío de informes

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

Envío de archivos

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

Soporte de retransmisión SSH

Si su máquina no puede acceder directamente a un servidor SMTP (por ejemplo, detrás de un firewall corporativo), PRECC soporta la retransmisión a través de un túnel SSH:

[smtp]
host = "localhost"
port = 2525

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

PRECC establecerá el túnel SSH automáticamente antes de enviar.

Grabación GIF

precc gif crea grabaciones GIF animadas de sesiones de terminal a partir de scripts bash. Esta es una función 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)

El primer argumento es un script bash que contiene los comandos a ejecutar. El segundo argumento es la duración máxima de la grabación.

Formato del script

El script es un archivo bash estándar:

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

Simulación de entrada

Para comandos interactivos, proporcione valores de entrada como argumentos adicionales:

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

Cada argumento adicional se proporciona como una línea de stdin cuando el script solicita entrada.

Opciones de salida

El archivo de salida se nombra según el script por defecto (script.gif). El GIF usa un tema de terminal oscuro con dimensiones estándar 80x24.

¿Por qué GIF en lugar de asciinema?

La habilidad integrada asciinema-gif reescribe automáticamente asciinema rec a precc gif. Los archivos GIF son más portátiles: se muestran en línea en READMEs de GitHub, Slack y correo electrónico sin necesidad de un reproductor.

Análisis de GitHub Actions

precc gha analiza ejecuciones fallidas de GitHub Actions y sugiere correcciones. Esta es una función Pro.

Uso

Pase la URL de una ejecución fallida de 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

Qué hace

1. Analiza la URL de ejecución de GitHub Actions para extraer el propietario, repositorio e ID de ejecución.
2. Obtiene los registros de ejecución a través de la API de GitHub (usa GITHUB_TOKEN si está configurado, de lo contrario acceso público).
3. Identifica el paso fallido y extrae las líneas de error relevantes.
4. Analiza el error y sugiere una corrección basada en patrones comunes de fallos de CI.

Patrones de fallo soportados

• Contenedores de servicio faltantes (bases de datos, Redis, etc.)
• SO o arquitectura del ejecutor incorrectos
• Variables de entorno o secretos faltantes
• Fallos de instalación de dependencias
• Tiempos de espera de pruebas
• Errores de permisos
• Fallos de caché que causan compilaciones lentas

Geocerca

PRECC incluye verificación de cumplimiento de geocerca IP para entornos regulados. Esta es una función Pro.

Descripción general

Algunas organizaciones requieren que las herramientas de desarrollo solo operen dentro de regiones geográficas aprobadas. La función de geocerca de PRECC verifica que la dirección IP de la máquina actual esté dentro de una lista de regiones permitidas.

Verificación de cumplimiento

$ precc geofence check
[precc] Current IP: 203.0.113.42
[precc] Region: US-East (Virginia)
[precc] Status: COMPLIANT
[precc] Policy: us-east-1, us-west-2, eu-west-1

Si la máquina está fuera de las regiones 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.

Actualización de datos de geocerca

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

Ver información 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

Borrar caché

$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.

Configuración

La política de geocerca se define en ~/.config/precc/geofence.toml:

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

Establezca block_on_violation = true para evitar que PRECC opere cuando esté fuera de las regiones permitidas.

Telemetría

PRECC admite telemetría anónima opcional para ayudar a mejorar la herramienta. No se recopilan datos a menos que usted consienta explícitamente.

Activar

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

Desactivar

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

Verificar estado

$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never

Vista previa de lo que se enviaría

Antes de activar, puede ver exactamente qué datos se recopilarían:

$ 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
}

Qué se recopila

• Versión de PRECC, SO y arquitectura
• Conteos agregados: comandos interceptados, habilidades activadas, pilares utilizados
• Latencia promedio del hook
• Cantidad de sesiones

Qué NO se recopila

• Sin texto de comandos ni argumentos
• Sin rutas de archivos ni nombres de directorios
• Sin nombres de proyectos ni URLs de repositorios
• Sin información personal identificable (PII)
• Sin direcciones IP (el servidor no las registra)

Anulación por variable de entorno

Para desactivar la telemetría sin ejecutar un comando (útil en CI o entornos compartidos):

export PRECC_NO_TELEMETRY=1

Esto tiene prioridad sobre la configuración de consentimiento.

Destino de los datos

Los datos de telemetría se envían a https://telemetry.peria.ai/v1/precc mediante HTTPS. Los datos se utilizan únicamente para comprender patrones de uso y priorizar el desarrollo.

Mapa mental

Esta página se genera automáticamente desde mindmap.db — una instantánea SQLite de todas las sesiones de desarrollo de PRECC y los commits de git registrados. Cada fila se remonta a su fuente (commit:<sha>, session:<id> o doc:<path>).

Resumen

• Sesiones analizadas: 22
• Mensajes: 14023
• Invocaciones de herramientas: 5072
• Commits: 205
• Rango de tiempo: 2026-03-20T07:04:14.787Z → 2026-04-19T11:50:10.153Z
• Esfuerzo (tokens):
  • entrada: 27928
  • salida: 2750669
  • escrituras de caché: 43349705
  • lecturas de caché: 1936351239

Funciones

Dependencias (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

Planes y tareas

Planes (solicitudes de diseño/arquitectura)

• [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)

Tareas (entradas de TaskCreate / TodoWrite)

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

30 tareas más recientes:

• [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)

Bloqueos (fallos/atascos reportados por el usuario)

• 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)

Decisiones y justificaciones

• 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 a lo largo del tiempo

Esfuerzo por sesión (top 10 por tokens)

Referencia de comandos

Referencia completa de todos los comandos de PRECC.

precc init

Inicializar PRECC y registrar el 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

Minar registros de sesión en busca de patrones de fallo-corrección.

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

Gestionar habilidades de automatización.

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

Generar un informe analítico.

precc report [--email]

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

precc savings

Mostrar ahorro de tokens.

precc savings [--all]

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

precc compress

Comprimir archivos de contexto para reducir el 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

Gestionar su licencia 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

Funcionalidad de correo electrónico.

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

Actualizar PRECC a la última versión.

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

Gestionar telemetría anónima.

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

Cumplimiento de geovalla 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

Grabar GIFs animados desde 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

Analizar ejecuciones fallidas de GitHub Actions (Pro).

precc gha URL

Arguments:
  URL             GitHub Actions run URL

Example:
  precc gha https://github.com/org/repo/actions/runs/12345678

precc cache-hint

Mostrar información de sugerencias de caché para el proyecto actual.

precc cache-hint

precc trial

Iniciar una prueba Pro.

precc trial EMAIL

Arguments:
  EMAIL           Email address for the trial

precc nushell

Iniciar una sesión Nushell con integración PRECC.

precc nushell

Preguntas frecuentes

¿Es seguro usar PRECC?

Sí. PRECC usa el mecanismo oficial de hooks PreToolUse de Claude Code – el mismo punto de extensión que Anthropic diseñó exactamente para este propósito. El hook:

• Se ejecuta completamente sin conexión (sin llamadas de red en la ruta crítica)
• Se completa en menos de 5 milisegundos
• Es fail-open: si algo sale mal, el comando original se ejecuta sin modificar
• Solo modifica comandos, nunca los ejecuta por sí mismo
• Almacena datos localmente en bases de datos SQLite

¿PRECC funciona con otras herramientas de codificación IA?

PRECC está diseñado específicamente para Claude Code. Depende del protocolo de hooks PreToolUse que proporciona Claude Code. No funciona con Cursor, Copilot, Windsurf u otras herramientas de codificación IA.

¿Qué datos envía la telemetría?

La telemetría es solo por suscripción. Cuando está habilitada, envía:

• Versión de PRECC, SO y arquitectura
• Conteos agregados (comandos interceptados, habilidades activadas)
• Latencia promedio del hook

No envía texto de comandos, rutas de archivos, nombres de proyectos ni información personal identificable. Puede previsualizar la carga exacta con precc telemetry preview antes de suscribirse. Vea Telemetría para más detalles.

¿Cómo desinstalo PRECC?

??faq_uninstall_a_intro??

1. Eliminar el registro del hook:

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

2. Eliminar el binario:

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

3. Eliminar datos (opcional):

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

Mi licencia expiró. ¿Qué sucede?

PRECC vuelve al nivel Community. Toda la funcionalidad principal sigue funcionando:

• Las habilidades integradas permanecen activas
• El pipeline del hook funciona normalmente
• precc savings muestra la vista resumida
• precc ingest y la minería de sesiones funcionan

Las funciones Pro dejan de estar disponibles hasta que renueve:

• precc savings --all (desglose detallado)
• precc compress
• precc gif
• precc gha
• precc geofence
• Informes por correo electrónico

El hook no parece estar ejecutándose. ¿Cómo depuro?

??faq_debug_a_intro??

1. Verifique que el hook esté registrado:

   precc init
   

2. Pruebe el hook manualmente:

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

3. Verifique que el binario esté en su PATH:

   which precc-hook
   

4. Verifique la configuración del hook de Claude Code en ~/.claude/settings.json.

¿PRECC ralentiza Claude Code?

No. El hook se completa en menos de 5 milisegundos (p99). Esto es imperceptible comparado con el tiempo que Claude dedica a razonar y generar respuestas.

¿Puedo usar PRECC en CI/CD?

PRECC está diseñado para sesiones interactivas de Claude Code. En CI/CD, no hay una instancia de Claude Code a la que engancharse. Sin embargo, precc gha puede analizar ejecuciones fallidas de GitHub Actions desde cualquier entorno.

¿En qué se diferencian las habilidades minadas de las integradas?

Las habilidades integradas vienen con PRECC y cubren patrones comunes de directorio incorrecto. Las habilidades minadas se aprenden de sus registros de sesión específicos – capturan patrones únicos de su flujo de trabajo. Ambas se almacenan en SQLite y se evalúan de forma idéntica por el pipeline del hook.

¿Puedo compartir habilidades con mi equipo?

Sí. Exporte cualquier habilidad a TOML con precc skills export NAME y comparta el archivo. Los miembros del equipo pueden colocarlo en su directorio skills/ o importarlo a su base de datos de heurísticas.

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