AIDiveDie Zahl, die niemand prüft
Everything Claude Code, meist zu ECC abgekürzt, ist ein Repository mit Claude-Code-Konfiguration, das Affaan Mustafa veröffentlicht hat, nachdem er einen Hackathon von Anthropic gewonnen und ein Produkt ausgeliefert hatte, das vollständig mit Agents gebaut wurde. Inzwischen trägt es rund 250.000 Sterne auf GitHub.
Die Zahlen, die dazu zitiert werden, widersprechen sich, und dieser Widerspruch ist aufschlussreich. Das Video, das ECC einem großen Publikum bekannt gemacht hat, vier Tage vor dieser Messung veröffentlicht, zählte 64 Agents und 262 Skills. Das README des Repositorys selbst nannte an dem Tag, an dem wir es geklont haben, 68 Agents und 286 Skills.
| Quelle | Agents | Skills |
|---|---|---|
| Das viel geteilte Video | 64 | 262 |
| Das README des Repos, heute | 68 | 286 |
Das sind keine konkurrierenden Zahlen. Es sind ältere. Das Repository bewegt sich schneller als die Videos, die darüber gemacht werden, und das ist ein brauchbares Maß dafür, wie viel eine einzelne Zahl hier wert ist. Die Frage darunter ist die, die auf Reddit ganz unverblümt gestellt und nie wirklich beantwortet wurde: nicht, ob ECC beeindruckend ist, sondern ob es sich lohnt, es zu installieren.
Was ECC wirklich ist
ECC beschreibt sich selbst als System zur Performance-Optimierung von Agent-Harnesses und deckt Skills, Instincts, Memory, Security und research-first development ab. Sein README verdichtet die Schleife, die es installiert, auf sieben Wörter: plan, test, implement, review, verify, remember, improve. Einmal installiert, arbeitet dein Agent genau so.
In einem frischen Clone gezählt, enthält das Repository:
| Komponente | Anzahl |
|---|---|
| Agents | 68 |
| Skills | 286 |
| Slash Commands | 94 |
| Rule-Dateien | 122 |
| Hooks (alle in einer Datei) | 23 |
Das README, das all das beschreibt, umfasst 2.200 Zeilen. Allein der Dokumentationsordner ist 15 MB groß und in 22 Sprachen übersetzt. Wer das ganze Repository klont, lädt 88 MB herunter. Es ist auch nicht auf Claude Code beschränkt: ECC liefert Konfiguration für 19 verschiedene Agents und Editoren mit, von Codex und Cursor bis Zed und Kimi.
Das ist echte Arbeit, und die Lizenz ist MIT, was bedeutet, dass jedes Stück davon kopiert werden darf. Das Problem beginnt erst, wenn du alles installierst.
Die Kontextrechnung
Der Body eines Skills wird erst gelesen, wenn der Skill auslöst. Sein Name und seine Beschreibung stehen dagegen ab dem ersten Token jeder Session in deinem Kontext. Für jeden Subagent gilt dasselbe. Diese Metadaten sind der Eintrittspreis, und genau dieser Teil kommt in den Repository-Touren nicht vor.
Am frischen Clone gemessen:
| Was in jeder Session geladen wird | Größe | Ungefähre Token |
|---|---|---|
| 286 Skill-Namen + Beschreibungen | 85.000 Zeichen | 21.000 |
| 68 Subagent-Beschreibungen | 20.000 Zeichen | 5.000 |
| Die Instruction-Datei des Repos | — | 1.000 |
| Stehender Kontext insgesamt | — | ~27.000 |
Gegen ein Context Window von 200.000 Token belegt eine volle Installation rund 14 Prozent, bevor du ein Wort tippst. Vierzehn Prozent klingen verkraftbar, bis man sich erinnert, was sich dieses Fenster sonst noch teilt: deine Dateien, deine Diffs, deine Tool-Ergebnisse und das Gespräch selbst. Jeder Skill, den du nie aufrufen wirst, konkurriert mit dem Code, an dem du tatsächlich arbeitest.
Das Repository weiß das. Sein eigenes README trägt die Zeile "optimize the context window, persist everything else" und liefert dann 286 Skills aus. Im Reddit-Thread, der genau diese Frage stellt, sagt die oberste Antwort, der Token-Verbrauch der Beschreibungen sei minimal. Einundzwanzigtausend Token sind nicht minimal.
Zwei ehrliche Einschränkungen. Token werden hier mit vier Zeichen pro Token geschätzt, die reale Zahl verschiebt sich also mit dem Tokenizer. Und nichts davon besagt, dass die Skills schlecht sind. Es besagt, dass sie nicht umsonst sind und dass die meisten davon nicht deine sind.
Behalten, eins und zwei: der Scanner und die Settings
Die ersten beiden Teile, die es mitzunehmen lohnt, brauchen überhaupt keine Installation des Repositorys.
AgentShield ist ein Security-Auditor für Agent-Konfigurationen. Er liegt in ECC bei und existiert zugleich als eigenes Paket auf npm, wo er in einer Woche 5.500 Downloads hatte. Ein Befehl richtet ihn auf ein Verzeichnis; er prüft deine Agent-Dateien, deine Hooks, deine Server, deine Berechtigungen und deine Secrets und nimmt Flags für Ausgabeformat, Mindest-Schweregrad und sichere automatische Fixes. Sein README begründet seine Existenz mit Zahlen vom Januar: 12 Prozent eines Marktplatzes für Agent-Skills stellten sich als bösartig heraus, das sind 341 Skills von 2.800, und ein Sicherheitsvorfall kompromittierte 1,5 Millionen API-Token. Das sind die Angaben des Pakets, nicht unsere Messungen.
Seine Grenze ist ein Datum. AgentShield wurde zuletzt im März veröffentlicht, während das Repository selbst am Tag vor unserer Messung aktualisiert wurde, und sein README beschreibt das Ökosystem immer noch mit 42.000 Sternen gegenüber 250.000 heute. Der Scanner ist sechs Monate hinter dem Ding zurück, mit dem er ausgeliefert wird.
Der Settings-Block kostet nichts im Versuch. Das README veröffentlicht vier Änderungen:
| Einstellung | Änderung |
|---|---|
| Standardmodell | Auf Sonnet gesetzt |
| Thinking-Budget | Von 32.000 auf 10.000 |
| Compaction-Schwelle | Von 95 Prozent auf 50 Prozent |
| Subagents | Auf das günstigste Modell geschoben |
Das README nennt rund 60 Prozent weniger Modellkosten und 70 Prozent weniger versteckte Thinking-Kosten. Das sind seine Zahlen, nicht unsere, und sie beschreiben einen Handel: ein kleineres Standardmodell und billige Subagents kosten dich bei den schweren Reviews.
Behalten, drei: Instincts
Instincts sind die eine Idee in diesem Repository, die wir sonst nirgends gesehen haben. Ein Instinct ist ein kleines gelerntes Verhalten mit einem Confidence-Score. Keine Regel, die du geschrieben hast, sondern ein Muster, das das System bei dir wiederholt bemerkt und für dich aufgeschrieben hat.
Die erste Version schaute nur am Ende einer Session hin. Die aktuelle schaut vor und nach jedem Tool-Aufruf hin, und deshalb fängt sie überhaupt etwas ein. Jeder Instinct trägt ein Gewicht zwischen 0,3 und 0,9, und die Analyse läuft in einem Hintergrund-Agent auf dem günstigen Modell, frisst also für ihre Arbeit nicht deinen Hauptkontext.
Version 2.1 hat Instincts projektbezogen gemacht, sodass deine React-Patterns im React-Projekt bleiben. Das Wort des Repositorys für das, was damit behoben wurde, ist Kontamination. Wenn derselbe Instinct in zwei verschiedenen Projekten auftaucht, wird er global befördert: Das System entscheidet durch Beobachtung, was universell ist, statt dich zu fragen.
Das ist kein Stub. Das Tool dahinter umfasst 2.200 Zeilen mit sechs Befehlen, und der Weg, den es beschreibt, führt von Instincts über Cluster zu einem echten Skill. Instincts sind außerdem portabel: Exportiere deine Bibliothek, gib sie jemandem im Team, und die Person importiert sie. Das ist die erste vernünftige Antwort, die wir auf das Onboarding einer Person in ein Agent-Setup gesehen haben.
Der Haken ist die Hook-Runtime. All das setzt darauf auf, und die Hook-Runtime ist genau der Teil des Repositorys, für den du dich bewusst entscheiden musst. Lehnst du die Hooks ab, bekommst du keine Instincts. Ein Confidence-Score ist außerdem eine Heuristik, keine Messung.
Behalten, vier und fünf: nimm nur, was du brauchst
Behalten Nummer vier sind drei Skills, die Kontext verbuchen, statt ihn auszugeben: ein Kontextbudget, ein Compaction-Berater und ein Token-Budget-Berater. Das Repository, das dich 14 Prozent kostet, liefert auch die Werkzeuge mit, um das zu sehen. Allein die Compaction-Regel lohnt sich: nach der Recherche und vor der Implementierung compacten, nach einem Meilenstein, nach dem Debugging, nachdem ein Ansatz gescheitert ist, und nie mitten in einer Implementierung, wo du die Dateipfade und den halbfertigen Zustand verlierst.
Behalten Nummer fünf ist der Installer, der die anderen vier überhaupt erreichbar macht. Er liefert sieben Profile, und das kleinste sagt in seiner eigenen Beschreibung, dass es die Hook-Runtime komplett auslässt. Du kannst die Profile auch überspringen und die gewünschten Skills einzeln benennen, und ein Berater nimmt einen einfachen Satz über deine Arbeit entgegen und gibt die passenden Komponenten zurück, mit einer Vorschau, bevor irgendetwas auf die Festplatte geschrieben wird. Der Installer weigert sich zudem, bei Hooks zu raten: Jede Installation, die die Hook-Runtime auf deinen Rechner bringen würde, hält an, gibt aus, was diese Hooks tun können, und wartet auf ein Ja oder Nein.
Installierst du so, sind es nicht mehr 14 Prozent, sondern ein Bruchteil davon. Wir nennen für diesen Bruchteil keine Zahl, weil wir nicht jede Kombination gemessen haben. Die Untergrenze ist aber ehrlich: Selbst das kleinste Profil bringt die Agents und die Rules mit, die Skills von Hand zu benennen ist also der einzige Weg, genau das zu bezahlen, was du nutzt.
Was im Repo bleiben sollte
Die 68 Agents als Set. Sie kosten rund 5.000 Token an stehendem Kontext, und die meisten davon sind Sprach-Reviewer und Build-Fixer für C++, C#, Django und Kotlin, für Stacks, in denen du nicht schreibst. Nimm die zwei, die zu deiner Arbeit passen. Das Set ist kein Komplettpaket.
Die 94 Slash Commands. Das README behandelt sie schon selbst als vorläufig und nennt sie bequeme Einstiegspunkte, während das Repository auf eine skills-first-Oberfläche umzieht, und es gibt einen Ordner mit ausgemusterten Commands. Commands sind außerdem das Einfachste in diesem Ökosystem, das man selbst schreiben kann.
Die Hooks-Datei. Jeder Hook in diesem Setup steckt in einer einzigen Datei: 291 Zeilen, 40 KB, 23 Hooks, von denen 8 vor jedem Tool-Aufruf und 7 bei jedem Stopp des Agents laufen. Der Code liegt nicht in einem Skript, das du öffnen kannst. Jeder Hook ist auf eine Zeile gequetscht, 33.000 Zeichen davon, wobei die längste einzelne Zeile 2.000 Zeichen umfasst.
Fair bleiben: Die Beschreibungen daneben sind lesbar, und manche sind gut. Einer hindert den Agent daran, deine Linter-Konfiguration zu bearbeiten, und sagt auch warum, und lenkt den Agent dazu, den Code zu reparieren, statt die Regeln aufzuweichen. Das ist ein Hook, den man haben will. Das Problem ist nicht die Absicht. Der Code ist öffentlich und er ist MIT. Das Problem ist, dass die Absicht der einzige Teil ist, den du lesen kannst, und das Repository sagt es zuerst: Hooks führen Shell-Befehle aus, und du solltest sie als ausführbare Konfiguration behandeln.
Der Ballast. Konfiguration für 19 Harnesses und 15 MB Dokumentation in 22 Sprachen, für ein Werkzeug, das du in einer Sprache an einem Ort benutzt.
Das Fazit
Plündern, nicht installieren. Die fünf Teile, die das Audit überstehen, sind der Scanner, der Settings-Block, das Instinct-System, die drei Skills, die deinen Kontext zählen, und der Installer, der dir die ersten vier ohne den Rest beschafft.
Die Zahl, die das entscheidet, sind 27.000 Token stehender Kontext für eine volle Installation gegen ein Fenster von 200.000. Die Lizenz macht die Plünderung legitim: Sie ist MIT, und fünf Verzeichnisse aus diesem Repository zu kopieren, ist die vorgesehene Nutzung, kein Workaround.
Auf Reddit wird immer wieder gefragt, ob man Superpowers oder ECC nehmen soll. Das sind nicht dieselbe Art von Sache. Das eine ist eine Disziplin dafür, wie der Agent arbeitet, das andere ist eine Teilekiste, und die Antwort für eine Teilekiste lautet: Teile nehmen.
Zwei Einschränkungen zu all dem. Alles hier wurde an Version 2.2.1 gemessen; das Repository wurde am Tag zuvor aktualisiert und hat 110 offene Pull Requests in der Warteschlange, es bewegt sich also. Und nichts davon misst, ob die Skills die Antworten besser machen. Es misst, was sie dich kosten. Das sind verschiedene Fragen, und nur eine davon passt in ein Video.
