Введение

Что такое PRECC?

PRECC (Предиктивная коррекция ошибок для Claude Code) — это инструмент на Rust, который перехватывает bash-команды Claude Code через официальный механизм PreToolUse hook. Он исправляет ошибки до их возникновения, экономя токены и устраняя циклы повторных попыток.

Бесплатно для участников сообщества.

Проблема

Claude Code тратит значительное количество токенов на предотвратимые ошибки:

• Ошибки неверного каталога – Запуск cargo build в родительском каталоге без Cargo.toml, затем повторная попытка после чтения ошибки.
• Циклы повторных попыток – Неудачная команда производит подробный вывод, Claude читает его, рассуждает и повторяет. Каждый цикл сжигает сотни токенов.
• Подробный вывод – Такие команды, как find или ls -R, выводят тысячи строк, которые Claude должен обработать.

Четыре столпа

Исправление контекста (cd-prepend)

Определяет, когда команды вроде cargo build или npm test выполняются в неправильном каталоге, и добавляет cd /правильный/путь && перед выполнением.

Отладка GDB

Обнаруживает возможности подключения GDB для более глубокой отладки segfault’ов и сбоев, предоставляя структурированную отладочную информацию вместо сырых core dump’ов.

Майнинг сессий

Извлекает из журналов сессий Claude Code пары ошибка-исправление. Когда та же ошибка повторяется, PRECC уже знает исправление и применяет его автоматически.

Навыки автоматизации

Библиотека встроенных и извлечённых навыков, которые сопоставляют шаблоны команд и переписывают их. Навыки определяются как файлы TOML или строки SQLite, что упрощает их проверку, редактирование и совместное использование.

Как это работает (30-секундная версия)

1. Claude Code собирается выполнить bash-команду.
2. PreToolUse hook отправляет команду в precc-hook в виде JSON через stdin.
3. precc-hook обрабатывает команду через пайплайн (навыки, коррекция каталога, сжатие) менее чем за 3 миллисекунды.
4. Исправленная команда возвращается как JSON через stdout.
5. Claude Code выполняет исправленную команду вместо исходной.

Тривиальные ошибки сворачиваются; причина перезаписи передаётся в ответе хука, поэтому каждая коррекция проверяема, а не молчалива.

Граница безопасности

PRECC выполняет перезапись только тогда, когда семантическая эквивалентность доказуемо сохраняется или верифицируема пользователем. Деструктивные команды (rm, git push --force, git reset --hard) никогда не перезаписываются, даже при совпадении навыка. Каждая мутация должна быть ограниченной — перезаписанная команда должна содержать основные токены оригинала. Неограниченные перезаписи автоматически откатываются. Каждая применённая перезапись логируется и отображается, чтобы вы могли её проверить, отключить или отменить.

Адаптивное сжатие

Если команда завершается ошибкой после сжатия, PRECC автоматически пропускает сжатие при следующей попытке, чтобы Claude получил полный несжатый вывод для отладки.

Статистика использования в реальном времени

Текущая версия –:

Измеренная экономия (реальные данные)

Экономия по версиям

Эти числа автоматически обновляются из анонимизированной телеметрии.

Ссылки

• GitHub: https://github.com/peria-ai/precc-cc
• Веб-сайт: https://peria.ai
• Документация: https://precc.cc

Установка

Быстрая установка (Linux / macOS)

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

Скачивает последний бинарный файл релиза для вашей платформы, проверяет контрольную сумму SHA256 и помещает в ~/.local/bin/.

После установки инициализируйте PRECC:

precc init

precc init регистрирует PreToolUse hook в Claude Code, создаёт директории данных и инициализирует базу навыков.

Параметры установки

Проверка SHA256

По умолчанию установщик проверяет контрольную сумму бинарника по опубликованной сумме SHA256. Чтобы пропустить проверку (не рекомендуется):

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

Пользовательский префикс установки

Установка в пользовательскую директорию:

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

Инструменты-компаньоны (–extras)

PRECC поставляется с дополнительными инструментами-компаньонами. Установите их с --extras:

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

Это устанавливает:

Windows (PowerShell)

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

Затем инициализируйте:

precc init

Ручная установка

1. Скачайте бинарный файл релиза для вашей платформы с GitHub Releases.
2. Проверьте контрольную сумму SHA256 по файлу .sha256 в релизе.
3. Поместите бинарный файл в директорию из вашего PATH (например, ~/.local/bin/).
4. Выполните precc init.

Обновление

precc update

Принудительное обновление до определённой версии:

precc update --force --version 0.3.0

Включите автоматические обновления:

precc update --auto

Проверка установки

$ precc --version
precc 0.3.0

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

Если precc не найден, убедитесь, что ~/.local/bin находится в вашем PATH.

Быстрый старт

Запустите PRECC за 5 минут.

Шаг 1: Установка

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

Шаг 2: Инициализация

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

Шаг 3: Проверка активности hook

$ 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

Шаг 4: Используйте Claude Code как обычно

Откройте Claude Code и работайте как обычно. PRECC работает тихо в фоне. Когда Claude выполняет команду, которая бы завершилась ошибкой, PRECC исправляет её до выполнения.

Пример: сборка Cargo в неправильной директории

Допустим, ваш проект находится в ~/projects/myapp/, и Claude выполняет:

cargo build

из ~/projects/ (на один уровень выше, Cargo.toml там нет).

Без PRECC: Claude получает ошибку could not find Cargo.toml in /home/user/projects or any parent directory, читает её, рассуждает и повторяет с cd myapp && cargo build. Стоимость: ~2 000 потраченных токенов.

С PRECC: Hook обнаруживает отсутствующий Cargo.toml, находит его в myapp/ и переписывает команду на:

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

Claude никогда не видит ошибку. Ноль потраченных токенов.

Шаг 5: Проверьте свою экономию

После сессии посмотрите, сколько токенов PRECC сэкономил:

$ 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)

Следующие шаги

• Навыки – Все доступные навыки и как создать свои.
• Hook Pipeline – Узнайте, что происходит под капотом.
• Экономия – Подробный анализ экономии токенов.

Лицензия

PRECC предлагает два уровня: Community (бесплатный) и Pro.

Уровень Community (бесплатный)

Уровень Community включает:

• Все встроенные навыки (коррекция директории, перевод jj и т.д.)
• Hook pipeline с полной поддержкой Pillar 1 и Pillar 4
• Базовая сводка precc savings
• Анализ сессий с помощью precc ingest
• Неограниченное локальное использование

Уровень Pro

Pro открывает дополнительные функции:

• Подробная разбивка экономии – precc savings --all с покомандным анализом
• Запись GIF – precc gif для создания анимированных GIF терминала
• IP-геозонирование – Для регулируемых сред
• Отчёты по электронной почте – precc mail report для отправки аналитики
• Анализ GitHub Actions – precc gha для отладки неудачных workflow
• Сжатие контекста – precc compress для оптимизации CLAUDE.md
• Приоритетная поддержка

Активация лицензии

$ 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

Проверка статуса лицензии

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

Активация через GitHub Sponsors

Если вы спонсируете PRECC через GitHub Sponsors, ваша лицензия активируется автоматически через ваш email GitHub. Ключ не требуется — просто убедитесь, что ваш email спонсора совпадает:

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

Отпечаток устройства

Каждая лицензия привязана к отпечатку устройства. Просмотрите свой:

$ precc license fingerprint
Fingerprint: a1b2c3d4e5f6...

Если вам нужно перенести лицензию на новую машину, сначала деактивируйте:

precc license deactivate

Затем активируйте на новой машине.

Лицензия истекла?

Когда лицензия Pro истекает, PRECC возвращается к уровню Community. Все встроенные навыки и основные функции продолжают работать. Только функции, специфичные для Pro, становятся недоступными. Подробности см. в FAQ.

Hook Pipeline

Бинарный файл precc-hook — это ядро PRECC. Он располагается между Claude Code и оболочкой, обрабатывая каждую bash-команду менее чем за 5 миллисекунд.

Как Claude Code вызывает hook

Claude Code поддерживает PreToolUse hook — внешние программы, которые могут проверять и модифицировать входные данные инструментов перед выполнением. Когда Claude собирается выполнить bash-команду, он отправляет JSON в precc-hook через stdin и читает ответ из stdout.

Этапы 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

Пример: JSON вход и выход

Вход (от Claude Code)

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

PRECC обнаруживает, что в текущей директории нет Cargo.toml, но ./myapp/Cargo.toml существует.

Выход (к Claude Code)

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

Если модификация не требуется, updatedInput.command пуст, и Claude Code использует исходную команду.

Детали этапов

Этап 1: Парсинг JSON

Считывает полный JSON-объект из stdin. Извлекает tool_input.command. При ошибке парсинга hook немедленно завершается, и Claude Code использует исходную команду (fail-open дизайн).

Этап 2: Сопоставление навыков

Запрашивает базу данных SQLite эвристик для навыков, чей паттерн-триггер совпадает с командой. Навыки проверяются в порядке приоритета. Оцениваются как встроенные TOML-навыки, так и изученные.

Этап 3: Коррекция директории

Для команд сборки (cargo, go, make, npm, python и т.д.) проверяет, существует ли ожидаемый файл проекта в текущей директории. Если нет, сканирует ближайшие директории и добавляет cd <dir> &&.

Сканирование директорий использует кэшированный индекс файловой системы с TTL 5 секунд для быстродействия.

Этап 4: Проверка GDB

Если команда может вызвать крах (например, запуск отладочного бинарника), PRECC может предложить или внедрить обёртки GDB для получения структурированного отладочного вывода вместо необработанных дампов.

Этап 5: Перезапись RTK

Применяет правила RTK (Rewrite Toolkit), которые сокращают многословные команды, подавляют шумный вывод или реструктурируют команды для эффективности токенов.

Этап 6: Вывод JSON

Сериализует модифицированную команду обратно в JSON и записывает в stdout. Если изменений не было, выход сигнализирует Claude Code использовать исходную команду.

Производительность

Весь pipeline завершается менее чем за 5 миллисекунд (p99). Ключевые оптимизации:

• SQLite в режиме WAL для параллельного чтения без блокировок
• Предварительно скомпилированные regex-паттерны для сопоставления навыков
• Кэшированное сканирование файловой системы (TTL 5 секунд)
• Никаких сетевых вызовов в критическом пути
• Fail-open: любая ошибка пропускает к исходной команде

Ручное тестирование hook

Вы можете вызвать hook напрямую:

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

Навыки

Навыки — это правила сопоставления паттернов, которые PRECC использует для обнаружения и исправления команд. Они могут быть встроенными (поставляются как файлы TOML) или изученными из логов сессий.

Встроенные навыки

Список навыков

$ 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

Детали навыка

$ 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

Экспорт навыка в 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

Редактирование навыка

$ precc skills edit cargo-wrong-dir

Это открывает определение навыка в вашем $EDITOR. После сохранения навык перезагружается автоматически.

Команда Advise

precc skills advise анализирует вашу последнюю сессию и предлагает новые навыки на основе повторяющихся паттернов:

$ 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]?

Кластеризация навыков

$ precc skills cluster

Группирует похожие изученные навыки для выявления избыточных или пересекающихся паттернов.

Изученные vs. встроенные навыки

Встроенные навыки поставляются с PRECC и определены в skills/builtin/*.toml. Они покрывают наиболее распространённые ошибки неправильной директории.

Изученные навыки создаются precc ingest или демоном precc-learner из ваших логов сессий. Они хранятся в ~/.local/share/precc/heuristics.db и специфичны для вашего рабочего процесса. Подробности см. в Mining.

Экономия

PRECC отслеживает расчётную экономию токенов от каждого перехвата. Используйте precc savings, чтобы увидеть, сколько потерь PRECC предотвратил.

Краткая сводка

$ 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)

Подробная разбивка (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>%

Как оценивается экономия

Каждый тип коррекции имеет расчётную стоимость в токенах на основе того, что произошло бы без PRECC:

Это консервативные оценки. Фактическая экономия часто выше, так как рассуждения Claude об ошибках могут быть многословными.

Накопленная экономия

Экономия сохраняется между сессиями в базе данных PRECC. Со временем вы можете отслеживать общее влияние:

$ 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.

Сжатие

precc compress сжимает CLAUDE.md и другие контекстные файлы для уменьшения расхода токенов при загрузке их Claude Code. Это функция Pro.

Базовое использование

$ 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.

Пробный запуск

Предварительный просмотр изменений без модификации файлов:

$ 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%)

Восстановление

Оригиналы сохраняются автоматически. Для восстановления:

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

Что сжимается

Компрессор применяет несколько преобразований:

• Удаляет избыточные пробелы и пустые строки
• Сокращает многословные формулировки, сохраняя смысл
• Сжимает таблицы и списки
• Убирает комментарии и декоративное форматирование
• Сохраняет все блоки кода, пути и технические идентификаторы

Сжатый вывод остаётся читаемым для человека — он не минифицирован и не обфусцирован.

Указание конкретных файлов

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

Отчёты

precc report генерирует аналитическую панель, обобщающую активность PRECC и экономию токенов.

Генерация отчёта

$ 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
  ...

Отправка отчёта по email

Отправьте отчёт на email (требуется настройка почты, см. Email):

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

Адрес получателя берётся из ~/.config/precc/mail.toml. Также можно использовать precc mail report EMAIL для отправки на конкретный адрес.

Данные отчёта

Отчёты генерируются из локальной базы данных PRECC в ~/.local/share/precc/history.db. Никакие данные не покидают вашу машину, если вы явно не отправите отчёт по email.

Анализ

PRECC анализирует логи сессий Claude Code для изучения паттернов ошибок и исправлений. При повторном обнаружении той же ошибки автоматически применяет исправление.

Загрузка логов сессий

Загрузить один файл

$ 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

Загрузить все логи

$ 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

Принудительная повторная загрузка

Для повторной обработки уже загруженных файлов:

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

Как работает анализ

1. PRECC читает файл лога сессии JSONL.
2. Определяет пары команд, где первая завершилась ошибкой, а вторая — исправленный повтор.
3. Извлекает паттерн (что пошло не так) и исправление (что Claude сделал иначе).
4. Паттерны хранятся в ~/.local/share/precc/history.db.
5. Когда паттерн достигает порога уверенности (встречен несколько раз), он становится изученным навыком в heuristics.db.

Пример паттерна

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

Демон precc-learner

Демон precc-learner работает в фоновом режиме и автоматически отслеживает новые логи сессий:

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

Демон использует уведомления файловой системы (inotify на Linux, FSEvents на macOS), поэтому реагирует мгновенно при завершении сессии.

От паттернов к навыкам

Изученные паттерны повышаются до навыков при выполнении этих критериев:

• Встречены минимум 3 раза в разных сессиях
• Последовательный паттерн исправления (одинаковый тип коррекции каждый раз)
• Ложных срабатываний не обнаружено

Вы можете просмотреть кандидатов в навыки:

$ precc skills advise

Подробности об управлении навыками см. в Skills.

Хранение данных

• Пары ошибка-исправление: ~/.local/share/precc/history.db
• Повышенные навыки: ~/.local/share/precc/heuristics.db

Оба являются базами данных SQLite в режиме WAL для безопасного параллельного доступа.

Электронная почта

PRECC может отправлять отчёты и файлы по электронной почте. Требуется однократная настройка SMTP.

Настройка

$ 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.

Файл конфигурации

Конфигурация хранится в ~/.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

Вы можете редактировать этот файл напрямую:

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

Для Gmail используйте пароль приложения вместо пароля учётной записи.

Отправка отчётов

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

Отправка файлов

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

Поддержка SSH-ретрансляции

Если ваша машина не может подключиться к SMTP-серверу напрямую (например, за корпоративным файрволом), PRECC поддерживает пересылку через SSH-туннель:

[smtp]
host = "localhost"
port = 2525

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

PRECC автоматически установит SSH-туннель перед отправкой.

Запись GIF

precc gif создаёт анимированные GIF-записи терминальных сессий из bash-скриптов. Это функция Pro.

Базовое использование

$ 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)

Первый аргумент — bash-скрипт с командами для выполнения. Второй аргумент — максимальная длительность записи.

Формат скрипта

Скрипт — это стандартный bash-файл:

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

Симуляция ввода

Для интерактивных команд передайте значения ввода как дополнительные аргументы:

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

Каждый дополнительный аргумент передаётся как строка stdin, когда скрипт запрашивает ввод.

Параметры вывода

Выходной файл по умолчанию назван по имени скрипта (script.gif). GIF использует тёмную тему терминала со стандартными размерами 80x24.

Почему GIF вместо asciinema?

Встроенный навык asciinema-gif автоматически переписывает asciinema rec в precc gif. Файлы GIF более портативны — они отображаются inline в README на GitHub, Slack и в письмах без необходимости плеера.

Анализ GitHub Actions

precc gha анализирует неудачные запуски GitHub Actions и предлагает исправления. Это функция Pro.

Использование

Передайте URL неудачного запуска 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

Что делает

1. Разбирает URL запуска GitHub Actions для извлечения owner, repo и run ID.
2. Получает логи запуска через API GitHub (использует GITHUB_TOKEN, если задан, иначе публичный доступ).
3. Определяет неудачный шаг и извлекает соответствующие строки ошибок.
4. Анализирует ошибку и предлагает исправление на основе типичных паттернов ошибок CI.

Поддерживаемые паттерны ошибок

• Отсутствующие сервисные контейнеры (базы данных, Redis и т.д.)
• Неправильная ОС или архитектура раннера
• Отсутствующие переменные окружения или секреты
• Ошибки установки зависимостей
• Таймауты тестов
• Ошибки прав доступа
• Промахи кэша, вызывающие медленные сборки

Геозонирование

PRECC включает проверку соответствия IP-геозонированию для регулируемых сред. Это функция Pro.

Обзор

Некоторые организации требуют, чтобы инструменты разработки работали только в одобренных географических регионах. Функция геозонирования PRECC проверяет, что IP-адрес текущей машины попадает в список разрешённых регионов.

Проверка соответствия

$ 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

Если машина находится за пределами разрешённых регионов:

$ 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.

Обновление данных геозонирования

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

Просмотр информации о геозонировании

$ 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

Очистка кэша

$ precc geofence clear
[precc] Geofence cache cleared.

Конфигурация

Политика геозонирования определена в ~/.config/precc/geofence.toml:

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

Установите block_on_violation = true, чтобы запретить PRECC работать за пределами разрешённых регионов.

Телеметрия

PRECC поддерживает анонимную opt-in телеметрию для улучшения инструмента. Данные не собираются без вашего явного согласия.

Подключение

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

Отключение

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

Проверка статуса

$ precc telemetry status
Telemetry: disabled
Last sent: never

Предварительный просмотр отправляемых данных

Перед подключением вы можете увидеть, какие именно данные будут собираться:

$ 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
}

Что собирается

• Версия PRECC, ОС и архитектура
• Агрегированные счётчики: перехваченные команды, активированные навыки, использованные pillar
• Средняя задержка hook
• Количество сессий

Что НЕ собирается

• Никакого текста команд или аргументов
• Никаких путей к файлам или имён директорий
• Никаких названий проектов или URL репозиториев
• Никакой персонально идентифицирующей информации (PII)
• Никаких IP-адресов (сервер их не записывает)

Переопределение через переменную окружения

Для отключения телеметрии без выполнения команды (полезно в CI или общих средах):

export PRECC_NO_TELEMETRY=1

Это имеет приоритет над настройкой согласия.

Назначение данных

Данные телеметрии отправляются на https://telemetry.peria.ai/v1/precc по HTTPS. Данные используются исключительно для понимания паттернов использования и определения приоритетов разработки.

Ментальная карта

Эта страница автоматически генерируется из mindmap.db — SQLite-снимка всех зарегистрированных сессий разработки PRECC и git-коммитов. Каждая строка отслеживается до своего источника (commit:<sha>, session:<id> или doc:<path>).

Обзор

• Проанализировано сессий: 22
• Сообщения: 14023
• Вызовы инструментов: 5072
• Коммиты: 205
• Временной диапазон: 2026-03-20T07:04:14.787Z → 2026-04-19T11:50:10.153Z
• Усилие (токены):
  • ввод: 27928
  • вывод: 2750669
  • записи в кэш: 43349705
  • чтения из кэша: 1936351239

Функции

Зависимости (модули 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

Планы и задачи

Планы (запросы на проектирование/архитектуру)

• [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)

Задачи (записи TaskCreate / TodoWrite)

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

30 последних задач:

• [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)

Препятствия (сигналы о сбоях/зависаниях от пользователя)

• 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)

Решения и обоснования

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

KPI во времени

Усилие по сессиям (топ-10 по токенам)

Справочник команд

Полный справочник по всем командам PRECC.

precc init

Инициализация PRECC и регистрация hook в 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

Анализ логов сессий для поиска паттернов ошибок и исправлений.

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

Управление навыками автоматизации.

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

Генерация аналитического отчёта.

precc report [--email]

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

precc savings

Показать экономию токенов.

precc savings [--all]

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

precc compress

Сжатие контекстных файлов для уменьшения расхода токенов.

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

Управление лицензией 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

Функции электронной почты.

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

Обновить PRECC до последней версии.

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

Управление анонимной телеметрией.

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

IP-геозонирование (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

Запись анимированных GIF из bash-скриптов (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

Анализ неудачных запусков 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

Отображение информации о подсказках кэширования для текущего проекта.

precc cache-hint

precc trial

Начать пробную версию Pro.

precc trial EMAIL

Arguments:
  EMAIL           Email address for the trial

precc nushell

Запуск сессии Nushell с интеграцией PRECC.

precc nushell

Часто задаваемые вопросы

Безопасно ли использовать PRECC?

Да. PRECC использует официальный механизм PreToolUse hook Claude Code — ту же точку расширения, которую Anthropic разработала именно для этой цели. Hook:

• Работает полностью офлайн (никаких сетевых вызовов в критическом пути)
• Завершается менее чем за 5 миллисекунд
• Является fail-open: при любой ошибке исходная команда выполняется без изменений
• Только модифицирует команды, никогда не выполняет их самостоятельно
• Хранит данные локально в базах данных SQLite

Работает ли PRECC с другими AI-инструментами для разработки?

PRECC разработан специально для Claude Code. Он использует протокол PreToolUse hook, предоставляемый Claude Code. Он не работает с Cursor, Copilot, Windsurf или другими AI-инструментами для разработки.

Какие данные отправляет телеметрия?

Телеметрия работает только по подписке (opt-in). При включении отправляет:

• Версию PRECC, ОС и архитектуру
• Агрегированные счётчики (перехваченные команды, активированные навыки)
• Среднюю задержку hook

Она не отправляет текст команд, пути к файлам, названия проектов или любую персональную информацию. Вы можете просмотреть точные данные с помощью precc telemetry preview перед подпиской. Подробности см. в Telemetry.

Как удалить PRECC?

??faq_uninstall_a_intro??

1. Удалите регистрацию hook:

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

2. Удалите бинарный файл:

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

3. Удалите данные (необязательно):

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

Моя лицензия истекла. Что произойдёт?

PRECC возвращается к уровню Community. Все основные функции продолжают работать:

• Встроенные навыки остаются активными
• Hook pipeline работает нормально
• precc savings показывает сводку
• precc ingest и анализ сессий работают

Функции Pro становятся недоступными до продления:

• precc savings --all (подробная разбивка)
• precc compress
• precc gif
• precc gha
• precc geofence
• Отчёты по электронной почте

Hook, похоже, не работает. Как провести отладку?

??faq_debug_a_intro??

1. Убедитесь, что hook зарегистрирован:

   precc init
   

2. Протестируйте hook вручную:

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

3. Убедитесь, что бинарный файл находится в вашем PATH:

   which precc-hook
   

4. Проверьте конфигурацию hook Claude Code в ~/.claude/settings.json.

Замедляет ли PRECC Claude Code?

Нет. Hook завершается менее чем за 5 миллисекунд (p99). Это незаметно по сравнению со временем, которое Claude тратит на рассуждения и генерацию ответов.

Могу ли я использовать PRECC в CI/CD?

PRECC предназначен для интерактивных сессий Claude Code. В CI/CD нет экземпляра Claude Code для подключения. Однако precc gha может анализировать неудачные запуски GitHub Actions из любой среды.

Чем изученные навыки отличаются от встроенных?

Встроенные навыки поставляются с PRECC и охватывают типичные ошибки неправильной директории. Изученные навыки извлекаются из логов ваших конкретных сессий — они фиксируют паттерны, уникальные для вашего рабочего процесса. Оба типа хранятся в SQLite и оцениваются одинаково hook pipeline.

Могу ли я делиться навыками с командой?

Да. Экспортируйте любой навык в TOML с помощью precc skills export NAME и поделитесь файлом. Члены команды могут поместить его в свою директорию skills/ или импортировать в свою базу эвристик.

Другие языки

• English
• 简体中文
• Español
• Français
• Русский
• العربية
• 繁體中文
• 日本語
• 한국어
• Tiếng Việt
• ไทย
• မြန်မာ
• Монгол
• བོད་སྐད
• فارسی
• Türkçe
• Português
• Deutsch
• Nederlands
• Magyar
• Polski
• Italiano
• Dansk
• Svenska
• Suomi
• Íslenska
• Română
• Čeština