Everything Claude Code: auditoría de 27,000 tokens, cinco piezas a conservar, checklist

TL;DR

• Everything Claude Code (ECC) es un repositorio del que sacar piezas, no para instalar entero: una instalación completa deja unos 27,000 tokens de contexto permanente en una ventana de 200,000 tokens, alrededor del 14 por ciento, antes de tu primer mensaje.
• La factura son los metadatos. Los nombres y descripciones de los 286 skills pesan 85,000 caracteres, unos 21,000 tokens, y las descripciones de los 68 subagents suman unos 5,000 más. Los cuerpos de los skills se cargan bajo demanda; las descripciones no.
• Cinco piezas se ganan su sitio: AgentShield, el bloque de ajustes, el sistema de instintos, los tres skills de contabilidad del contexto y el instalador selectivo que trae las cuatro primeras sin el resto.
• Deja fuera los 68 agentes como conjunto, los 94 slash commands que el propio README llama temporales, los 23 hooks minificados en un único archivo de 40 KB y 15 MB de documentación en 22 idiomas.
• La licencia es MIT. Copiar cinco directorios es el uso previsto. Todo lo que sigue se contó en la versión 2.2.1 el 2026-09-06, con 110 pull requests abiertas pendientes, así que recuenta antes de citar.

Qué dicen las mediciones

El repositorio es más grande que las cifras que se repiten sobre él. Los números que circulaban en línea decían 214,000 stars, 64 subagents, 262 skills y 84 slash commands. El día del clon, el README y los directorios decían 250,466 stars, 68 agentes, 286 skills, 94 slash commands, 122 archivos de reglas y 23 hooks s2. El repositorio también tenía 37,679 forks, 51 issues abiertas, 110 pull requests abiertas y 2,631 commits s1. Ninguna de las cifras citadas era falsa cuando se publicó. Se quedaron obsoletas en pocos días, y esa es la primera lección: este repositorio se mueve más rápido que cualquier cosa escrita sobre él.

El tamaño acompaña. El README tiene 2,200 líneas, la carpeta de documentación pesa 15 MB en 22 idiomas y un clon completo descarga 88 MB s2. ECC además trae configuración para 19 harnesses de agentes distintos, así que un usuario de Claude Code descarga 18 configuraciones que nunca cargará s1.

La pregunta que importa es cuánto cuesta una instalación completa en cada sesión, y la respuesta está en las descripciones, no en los cuerpos. Claude Code carga en el contexto el nombre y la descripción de cada skill y cada subagent instalado para que el modelo decida cuándo usarlos. Sumar los nombres y descripciones de los 286 skills da 85,000 caracteres, unos 21,000 tokens; las descripciones de los 68 subagents añaden unos 20,000 caracteres, unos 5,000 tokens; el archivo de instrucciones del propio repositorio añade unos 1,000. El total permanente es de unos 27,000 tokens, el 14 por ciento de una ventana de 200,000 tokens s3. Ese 14 por ciento se paga antes de tus archivos, tus diffs, los resultados de herramientas y la conversación misma, y cada compactación lo vuelve a pagar.

El repositorio lo sabe. Su README lleva la frase "optimize the context window, persist everything else" y entrega 286 skills debajo s2. El hilo de Reddit que pregunta si el proyecto vale la pena tiene como respuesta principal que el uso de tokens de las descripciones es mínimo s8. La medición de arriba es la prueba de esa respuesta, y 27,000 tokens no es mínimo.

Cinco piezas superan la auditoría.

AgentShield es un auditor de seguridad para configuraciones de agentes. Viene dentro de ECC y como paquete npm propio, que tuvo 5,539 descargas la última semana, con seis dependencias, bajo MIT s7. Un solo comando audita un directorio de archivos de agentes, hooks y definiciones de servidores. Su límite es una fecha: se publicó por última vez en marzo de 2026 mientras que el repositorio se actualizó el día antes de la medición, y su README todavía describe el ecosistema con 42,000 stars frente a 250,466 s7. Ejecútalo, pero no esperes que conozca nada publicado después de marzo.

El bloque de ajustes es un fragmento de ~/.claude/settings.json: modelo fijado en Sonnet, presupuesto de thinking reducido de 32,000 a 10,000, umbral de compactación movido del 95 por ciento al 50 por ciento, subagents enviados a Haiku. El README afirma un 60 por ciento menos de costo de modelo y un 70 por ciento menos de costo de thinking oculto s2. Son sus cifras, no las nuestras. El intercambio es calidad en revisiones difíciles, y por eso conviene copiar el bloque sin las líneas de modelo.

Los instintos son el skill continuous-learning-v2. La primera versión solo observaba al final de la sesión; la actual observa antes y después de cada llamada a una herramienta. Cada patrón observado se convierte en un instinto con un peso de confianza entre 0.3 y 0.9, analizado en un agente en segundo plano sobre Haiku, así que tu contexto principal no paga nada. La versión 2.1 limitó los instintos al proyecto, y el propio repositorio llama contaminación al problema que corrigió; un instinto visto en dos proyectos se promueve a global. La herramienta detrás tiene 2,200 líneas con seis comandos, y las bibliotecas de instintos se exportan e importan entre máquinas s6.

Los tres skills de contabilidad del contexto son un presupuesto de contexto, un asesor de compactación y un asesor de presupuesto de tokens. Te muestran la factura que genera el resto del repositorio s3.

El instalador selectivo lee manifests/install-profiles.json, que trae siete perfiles: minimal, core, developer, security, research, opencode y full. El instalador también acepta nombres de componentes, así que puedes nombrar las cuatro piezas anteriores y nada más s5. Los perfiles son toscos: incluso minimal lleva los agentes y los comandos, así que nombra componentes en vez de elegir un perfil.

Lo que se queda en el repositorio. Los 68 agentes cuestan unos 5,000 tokens y son sobre todo revisores de lenguajes y reparadores de builds para stacks en los que no escribes; toma los dos que encajen con tu trabajo s1. Los 94 slash commands son descritos por el propio README como puntos de entrada cómodos en el camino hacia una superficie centrada en skills, y ya existe una carpeta de comandos retirados s2. Los hooks viven en un único archivo de 291 líneas y 40 KB con 23 hooks, 8 de los cuales se ejecutan antes de cada llamada a una herramienta y 7 cada vez que el agente se detiene, cada uno comprimido en una línea de unos 33,000 caracteres que no puedes leer antes de ejecutarla s4. Es configuración ejecutable que no has auditado, y ningún número de stars cambia eso.

Mediciones

Lo que la gente cita frente a lo que el repositorio tenía el 2026-09-06, versión 2.2.1:

Inventario de una instalación completa:

Contexto permanente de una instalación completa:

Protocolo: clonar affaan-m/ECC en la versión 2.2.1 el 2026-09-06. Contar directorios de agentes, skills, comandos y reglas; contar las entradas de hooks en hooks/hooks.json. Concatenar los campos name y description de cada SKILL.md y de cada archivo de agente, medir caracteres, convertir a tokens. Comparar con las cifras que circulan en línea y con el README del mismo día. Nada de esto mide la calidad de las respuestas; mide lo que cuesta una instalación completa antes del primer prompt.

Haz esto el lunes

• Ejecuta npx ecc-agentshield sobre tu directorio ~/.claude y lee cada hallazgo antes de tocar nada más de esta lista.
• Abre hooks/hooks.json en el repo de ECC y comprueba que no puedes leer una línea de 33,000 caracteres; decide a partir de eso si algún hook suyo entra en tu setup.
• Cuenta tu propio contexto permanente: concatena las descripciones de cada skill y agente que tengas instalado y compara el total de caracteres con los 85,000 que cuestan aquí 286 skills.
• Copia el bloque de ajustes quitando las líneas de modelo; mantén el umbral de compactación en 50 por ciento durante una semana y anota si tus sesiones pierden algo.
• Instala continuous-learning-v2 solo, con los nombres de componentes del instalador y no con un perfil, y déjalo correr cinco días laborables antes de juzgarlo.
• Añade los tres skills de contabilidad del contexto y lee la salida del presupuesto de contexto al inicio de tu próxima sesión larga.
• Elige como máximo dos agentes de los 68 que encajen con tu stack real e ignora el resto.
• Anota una fecha de recuento: el repositorio tenía 110 pull requests abiertas el 2026-09-06, así que cada número de arriba caduca.

Para ir más lejos

• Lee la frase del README "optimize the context window, persist everything else" junto a los 286 skills que entrega, y decide en qué mitad crees: ECC README.
• El ciclo de vida de los instintos, desde una observación de peso 0.3 hasta un skill global promovido, está documentado de principio a fin en el propio archivo del skill: continuous-learning-v2.
• Estudia los siete perfiles de instalación y la vía por nombres de componentes antes de instalar nada; es el único archivo que hace posible la incursión: install-profiles.json.
• La página npm de AgentShield muestra juntas las 5,539 descargas semanales y la fecha de publicación de marzo de 2026; esa brecha es su límite: ecc-agentshield.
• Los 23 hooks, 8 antes de herramienta y 7 al detenerse, están visibles en un solo archivo; ábrelo antes de dejar que se ejecute: hooks.json.
• El debate Superpowers contra ECC trata de dos objetos distintos, una disciplina de flujo de trabajo frente a un almacén de configuración, y el hilo muestra por qué la gente los confunde: Superpowers vs ECC on Reddit.
• El setup de un desarrollador en activo tras meses de uso es un buen contraste con una instalación de 286 skills; fíjate en lo pocas piezas que contiene: My Claude Code workflow after months of daily use.

Fuentes

• affaan-m/ECC on GitHub, GitHub. Por qué leerlo: los contadores en vivo (stars, forks, issues, pull requests) son la única forma de saber cuánto ha envejecido este pack.
• ECC README, GitHub. Por qué leerlo: 2,200 líneas que declaran los conteos de componentes, las afirmaciones del bloque de ajustes y la admisión de que los comandos son temporales.
• ECC skills directory, GitHub. Por qué leerlo: las 286 carpetas cuyas descripciones forman la factura permanente de 85,000 caracteres; aquí viven los tres skills de contabilidad del contexto.
• ECC hooks.json, GitHub. Por qué leerlo: una mirada al archivo de 291 líneas y 40 KB zanja si vas a ejecutar hooks ilegibles.
• ECC install-profiles.json, GitHub. Por qué leerlo: los siete perfiles y la instalación por nombres de componentes que te dejan tomar cinco piezas y dejar el resto.
• continuous-learning-v2 skill (instincts), GitHub. Por qué leerlo: el diseño completo de los instintos, los pesos, el alcance por proyecto y la promoción a global.
• ecc-agentshield on npm, npm. Por qué leerlo: descargas, dependencias y fecha de publicación en un solo lugar; la fecha es la salvedad.
• Is everything-claude-code really that good?, Reddit. Por qué leerlo: el hilo cuya respuesta principal la medición de este pack se diseñó para poner a prueba.
• Superpowers vs Everything Claude Code (ECC), Reddit. Por qué leerlo: la comparación que la gente sigue pidiendo, y las razones por las que es un error de categoría.
• My Claude Code workflow after months of daily use, Reddit. Por qué leerlo: un setup diario ligero con el que medir tu propia instalación.

FAQ

¿Se aplica la cifra de 27,000 tokens si uso una ventana de contexto más grande?

Los caracteres no cambian: 85,000 para las descripciones de skills y unos 20,000 para las de agentes. Solo se mueve el porcentaje. El 14 por ciento es respecto a una ventana de 200,000 tokens; recalcula para la tuya.

¿Puedo instalar solo las cinco piezas sin clonar 88 MB?

Sí. El instalador lee manifests/install-profiles.json y acepta nombres de componentes, así que puedes nombrar directamente AgentShield, el bloque de ajustes, continuous-learning-v2 y los tres skills de contabilidad del contexto. Evita el perfil minimal; aún lleva los agentes y los comandos.

¿Es seguro confiar en AgentShield?

Es útil y va atrasado. Última publicación en marzo de 2026, con un README que describe un ecosistema de 42,000 stars frente a 250,466 en el momento de la medición. Úsalo como primera pasada, no como veredicto.

¿Por qué no tomar también los hooks?

Veintitrés hooks viven en un único archivo de 40 KB, cada uno en una línea de unos 33,000 caracteres, con 8 ejecutándose antes de cada llamada a una herramienta y 7 en cada parada. No puedes revisarlos antes de ejecutarlos, y la licencia no cambia el riesgo.