Everything Claude Code: das 27,000-Token-Audit, die fünf Keeps und die Raid-Checkliste

TL;DR

• Everything Claude Code (ECC) ist ein Repository zum Ausschlachten, nicht zum kompletten Installieren: Eine Vollinstallation legt rund 27,000 Tokens Standardkontext in ein Fenster von 200,000 Tokens, etwa 14 Prozent, noch vor deiner ersten Nachricht.
• Die Rechnung besteht aus Metadaten. Die Namen und Beschreibungen der 286 Skills wiegen 85,000 Zeichen, etwa 21,000 Tokens, und die 68 Subagent-Beschreibungen kommen mit etwa 5,000 weiteren dazu. Skill-Bodies werden bei Bedarf geladen, Beschreibungen nicht.
• Fünf Teile verdienen ihren Platz: AgentShield, der Settings-Block, das Instinct-System, die drei Skills zur Kontextbuchhaltung und der selektive Installer, der die ersten vier ohne den Rest holt.
• Lass die 68 Agents als Set liegen, die 94 Slash-Commands, die das README selbst als vorläufig bezeichnet, die 23 Hooks, die in eine einzige 40-KB-Datei minifiziert wurden, und 15 MB Dokumentation in 22 Sprachen.
• Die Lizenz ist MIT. Fünf Verzeichnisse zu kopieren ist die vorgesehene Nutzung. Alles Folgende wurde in Version 2.2.1 am 2026-09-06 gezählt, mit 110 offenen Pull Requests, also zähle nach, bevor du zitierst.

Was die Messungen zeigen

Das Repository ist größer als die Zahlen, die man darüber hört. Online kursierten 214,000 Stars, 64 Subagents, 262 Skills und 84 Slash-Commands. Am Tag des Klons sagten README und Verzeichnisse: 250,466 Stars, 68 Agents, 286 Skills, 94 Slash-Commands, 122 Rule-Dateien und 23 Hooks s2. Dazu kamen 37,679 Forks, 51 offene Issues, 110 offene Pull Requests und 2,631 Commits s1. Keine der zitierten Zahlen war bei ihrer Veröffentlichung falsch. Sie waren binnen Tagen veraltet, und das ist die erste Lektion: Dieses Repository bewegt sich schneller als alles, was darüber geschrieben wird.

Die Größe passt dazu. Das README umfasst 2,200 Zeilen, der Dokumentationsordner wiegt 15 MB in 22 Sprachen, und ein vollständiger Klon zieht 88 MB s2. ECC liefert außerdem Konfigurationen für 19 verschiedene Agent-Harnesses mit, ein Claude-Code-Nutzer lädt also 18 Konfigurationen herunter, die er nie verwenden wird s1.

Entscheidend ist, was eine Vollinstallation in jeder Session kostet, und die Antwort steckt in den Beschreibungen, nicht in den Bodies. Claude Code lädt Name und Beschreibung jedes installierten Skills und jedes Subagents in den Kontext, damit das Modell entscheiden kann, wann es sie nutzt. Die Namen und Beschreibungen der 286 Skills ergeben summiert 85,000 Zeichen, etwa 21,000 Tokens; die 68 Subagent-Beschreibungen addieren etwa 20,000 Zeichen, etwa 5,000 Tokens; die Instruktionsdatei des Repositorys steuert etwa 1,000 bei. Die Standardlast beträgt rund 27,000 Tokens, 14 Prozent eines Fensters von 200,000 Tokens s3. Diese 14 Prozent sind bezahlt, bevor deine Dateien, deine Diffs, deine Tool-Ergebnisse und die Konversation selbst zählen, und jede Kompaktierung bezahlt sie erneut.

Das Repository weiß das. Sein README enthält den Satz "optimize the context window, persist everything else" und liefert darunter 286 Skills aus s2. Im Reddit-Thread, der fragt, ob sich das Projekt lohnt, sagt die Top-Antwort, der Token-Verbrauch der Beschreibungen sei minimal s8. Die obige Messung ist der Test dieser Antwort, und 27,000 Tokens sind nicht minimal.

Fünf Teile überstehen die Prüfung.

AgentShield ist ein Security-Auditor für Agent-Konfigurationen. Er steckt in ECC und ist zugleich ein eigenes npm-Paket, das in der letzten Woche 5,539 Downloads hatte, sechs Abhängigkeiten mitbringt und unter MIT steht s7. Ein Befehl prüft ein Verzeichnis mit Agent-Dateien, Hooks und Server-Definitionen. Seine Grenze ist ein Datum: Zuletzt veröffentlicht wurde er im März 2026, während das Repository am Tag vor der Messung aktualisiert wurde, und sein README beschreibt das Ökosystem noch mit 42,000 Stars statt 250,466 s7. Führ ihn aus, aber verlass dich nicht darauf, dass er etwas kennt, das nach März erschienen ist.

Der Settings-Block ist ein Fragment für ~/.claude/settings.json: Modell auf Sonnet, Thinking-Budget von 32,000 auf 10,000 gesenkt, Kompaktierungsschwelle von 95 Prozent auf 50 Prozent verschoben, Subagents auf Haiku gelegt. Das README verspricht etwa 60 Prozent weniger Modellkosten und 70 Prozent weniger versteckte Thinking-Kosten s2. Das sind seine Zahlen, nicht unsere. Der Preis ist Qualität bei schwierigen Reviews, weshalb es sich lohnt, den Block ohne die Modellzeilen zu kopieren.

Instincts sind der Skill continuous-learning-v2. Die erste Version beobachtete nur am Ende einer Session, die aktuelle schaut vor und nach jedem Tool-Aufruf hin. Jedes beobachtete Muster wird zu einem Instinct mit einem Konfidenzgewicht zwischen 0.3 und 0.9, ausgewertet von einem Hintergrund-Agent auf Haiku, sodass dein Hauptkontext nichts zahlt. Version 2.1 machte Instincts projektbezogen, wobei das Repository das behobene Problem selbst Kontamination nennt, und ein Instinct, der in zwei Projekten auftaucht, wird zu einem globalen befördert. Das Tooling dahinter umfasst 2,200 Zeilen mit sechs Befehlen, und Instinct-Bibliotheken lassen sich zwischen Rechnern exportieren und importieren s6.

Die drei Skills zur Kontextbuchhaltung sind ein Context Budget, ein Compaction Adviser und ein Token Budget Adviser. Sie zeigen dir die Rechnung, die der Rest des Repositorys verursacht s3.

Der selektive Installer liest manifests/install-profiles.json, das sieben Profile mitbringt: minimal, core, developer, security, research, opencode und full. Der Installer akzeptiert auch Komponentennamen, du kannst also die vier obigen Teile benennen und sonst nichts s5. Die Profile sind grob: Selbst minimal enthält die Agents und die Commands, also nenne Komponenten, statt ein Profil zu wählen.

Was im Repository bleibt. Die 68 Agents kosten etwa 5,000 Tokens und sind größtenteils Sprach-Reviewer und Build-Fixer für Stacks, in denen du nicht schreibst; nimm die zwei, die zu deiner Arbeit passen s1. Die 94 Slash-Commands nennt das README selbst bequeme Einstiegspunkte auf dem Weg zu einer Skills-first-Oberfläche, und ein Ordner mit ausgemusterten gibt es bereits s2. Die Hooks liegen in einer einzigen Datei mit 291 Zeilen und 40 KB, die 23 Hooks enthält, von denen 8 vor jedem Tool-Aufruf und 7 bei jedem Stopp des Agents laufen, jeder auf eine Zeile mit rund 33,000 Zeichen gepresst, die du nicht lesen kannst, bevor du sie ausführst s4. Das ist ausführbare Konfiguration, die du nicht geprüft hast, und keine Star-Zahl ändert daran etwas.

Messwerte

Was man zitiert, gegen das, was das Repository am 2026-09-06 enthielt, Version 2.2.1:

Inventar einer Vollinstallation:

Standardkontext einer Vollinstallation:

Protokoll: affaan-m/ECC in Version 2.2.1 am 2026-09-06 klonen. Verzeichnisse für Agents, Skills, Commands und Rules zählen; Hook-Einträge in hooks/hooks.json zählen. Die Felder name und description jeder SKILL.md und jeder Agent-Datei aneinanderhängen, Zeichen messen, in Tokens umrechnen. Mit den online kursierenden Zahlen und mit dem README desselben Tages vergleichen. Nichts davon misst die Antwortqualität; es misst, was eine Vollinstallation vor dem ersten Prompt kostet.

Das machst du am Montag

• Führe npx ecc-agentshield gegen dein Verzeichnis ~/.claude aus und lies jeden Befund, bevor du irgendetwas anderes auf dieser Liste anfasst.
• Öffne hooks/hooks.json im ECC-Repo und bestätige, dass du eine Zeile mit 33,000 Zeichen nicht lesen kannst; entscheide danach, ob ein Hook daraus in dein Setup kommt.
• Zähle deinen eigenen Standardkontext: Hänge die Beschreibungen aller installierten Skills und Agents aneinander und vergleiche die Zeichensumme mit den 85,000, die 286 Skills hier kosten.
• Kopiere den Settings-Block, aber entferne die Modellzeilen; lass die Kompaktierungsschwelle eine Woche auf 50 Prozent und notiere, ob deine Sessions etwas verlieren.
• Installiere continuous-learning-v2 allein über die Komponentennamen des Installers, nicht über ein Profil, und lass es fünf Arbeitstage laufen, bevor du urteilst.
• Füge die drei Skills zur Kontextbuchhaltung hinzu und lies die Ausgabe des Context Budget zu Beginn deiner nächsten langen Session.
• Wähle höchstens zwei der 68 Agents, die zu deinem tatsächlichen Stack passen, und ignoriere den Rest.
• Trage ein Nachzähldatum in deine Notizen ein: Das Repository hatte am 2026-09-06 110 offene Pull Requests, also hat jede Zahl oben ein Haltbarkeitsdatum.

Weiterlesen

• Lies den README-Satz "optimize the context window, persist everything else" neben den 286 Skills, die es ausliefert, und entscheide, welcher Hälfte du glaubst: ECC README.
• Der Lebenszyklus der Instincts, von einer Beobachtung mit Gewicht 0.3 bis zum beförderten globalen Skill, ist in der Skill-Datei selbst von Anfang bis Ende dokumentiert: continuous-learning-v2.
• Sieh dir die sieben Install-Profile und den Weg über Komponentennamen an, bevor du etwas installierst; es ist die eine Datei, die das Ausschlachten möglich macht: install-profiles.json.
• Die npm-Seite von AgentShield zeigt die 5,539 wöchentlichen Downloads und das Veröffentlichungsdatum März 2026 nebeneinander; diese Lücke ist seine Grenze: ecc-agentshield.
• Die 23 Hooks, 8 vor dem Tool-Aufruf und 7 beim Stopp, stehen in einer Datei; öffne sie, bevor du sie laufen lässt: hooks.json.
• Die Debatte Superpowers gegen ECC dreht sich um zwei verschiedene Dinge, eine Workflow-Disziplin gegen ein Konfigurationslager, und der Thread zeigt, warum man sie verwechselt: Superpowers vs ECC on Reddit.
• Das Setup eines Entwicklers nach Monaten Praxis ist ein guter Kontrast zu einer Installation mit 286 Skills; achte darauf, wie wenige Teile es enthält: My Claude Code workflow after months of daily use.

Quellen

• affaan-m/ECC on GitHub, GitHub. Warum lesen: Die Live-Zähler (Stars, Forks, Issues, Pull Requests) sind der einzige Weg zu erfahren, wie veraltet dieses Pack inzwischen ist.
• ECC README, GitHub. Warum lesen: 2,200 Zeilen, die die Komponentenzahlen, die Aussagen zum Settings-Block und das Eingeständnis nennen, dass die Commands vorläufig sind.
• ECC skills directory, GitHub. Warum lesen: die 286 Ordner, deren Beschreibungen die Standardrechnung von 85,000 Zeichen ausmachen; die drei Skills zur Kontextbuchhaltung liegen hier.
• ECC hooks.json, GitHub. Warum lesen: Ein Blick auf die Datei mit 291 Zeilen und 40 KB klärt, ob du unlesbare Hooks ausführen willst.
• ECC install-profiles.json, GitHub. Warum lesen: die sieben Profile und der Installationsweg über Komponentennamen, mit dem du fünf Teile nimmst und den Rest lässt.
• continuous-learning-v2 skill (instincts), GitHub. Warum lesen: das vollständige Design von Instincts, Gewichten, Projektbezug und Beförderung zu global.
• ecc-agentshield on npm, npm. Warum lesen: Download-Zahl, Anzahl der Abhängigkeiten und Veröffentlichungsdatum an einem Ort; das Datum ist der Haken.
• Is everything-claude-code really that good?, Reddit. Warum lesen: der Thread, dessen Top-Antwort die Messung in diesem Pack prüfen sollte.
• Superpowers vs Everything Claude Code (ECC), Reddit. Warum lesen: der Vergleich, nach dem immer wieder gefragt wird, und die Gründe, warum er ein Kategorienfehler ist.
• My Claude Code workflow after months of daily use, Reddit. Warum lesen: ein schlankes Alltags-Setup, an dem du deine eigene Installation messen kannst.

FAQ

Gilt die Zahl von 27,000 Tokens auch bei einem größeren Kontextfenster?

Die Zeichen ändern sich nicht: 85,000 für Skill-Beschreibungen und etwa 20,000 für Agent-Beschreibungen. Nur der Prozentwert verschiebt sich. Die 14 Prozent beziehen sich auf ein Fenster von 200,000 Tokens; rechne sie für dein Fenster neu.

Kann ich nur die fünf Teile installieren, ohne 88 MB zu klonen?

Ja. Der Installer liest manifests/install-profiles.json und akzeptiert Komponentennamen, du kannst also AgentShield, den Settings-Block, continuous-learning-v2 und die drei Skills zur Kontextbuchhaltung direkt benennen. Meide das Profil minimal; es enthält trotzdem die Agents und die Commands.

Kann ich mich auf AgentShield verlassen?

Er ist nützlich und hinkt hinterher. Letzte Veröffentlichung im März 2026, mit einem README, das ein Ökosystem mit 42,000 Stars beschreibt, gegen 250,466 zum Messzeitpunkt. Nutze ihn als ersten Durchlauf, nicht als Urteil.

Warum nicht einfach auch die Hooks nehmen?

Dreiundzwanzig Hooks liegen in einer 40-KB-Datei, jeder in einer einzigen Zeile mit rund 33,000 Zeichen, 8 davon laufen vor jedem Tool-Aufruf und 7 bei jedem Stopp. Das kannst du nicht prüfen, bevor du es ausführst, und die Lizenz ändert am Risiko nichts.