AIDiveवह नंबर जिसे कोई नहीं जाँचता
Everything Claude Code, जिसे आम तौर पर ECC कहा जाता है, Affaan Mustafa द्वारा प्रकाशित एक Claude Code configuration repository है। उन्होंने यह तब प्रकाशित की जब वे एक Anthropic hackathon जीत चुके थे और पूरी तरह agents से बना एक product ship कर चुके थे। इस repository पर आज GitHub पर करीब 250,000 stars हैं।
इसके बारे में बताए जाने वाले आँकड़े आपस में मेल नहीं खाते, और यह असहमति अपने आप में सिखाने वाली है। जिस वीडियो ने ECC को बड़े दर्शकों तक पहुँचाया, वह इस माप से चार दिन पहले प्रकाशित हुआ था और उसमें 64 agents और 262 skills गिने गए थे। जिस दिन हमने repository क्लोन की, उसके अपने README में 68 agents और 286 skills लिखा था।
| स्रोत | Agents | Skills |
|---|---|---|
| व्यापक रूप से शेयर हुआ वीडियो | 64 | 262 |
| Repo का README, आज | 68 | 286 |
ये प्रतिद्वंद्वी आँकड़े नहीं हैं। ये बस पुराने आँकड़े हैं। यह repository उन वीडियो से तेज़ी से बदलती है जो इस पर बनाए जाते हैं, और यही इस बात का ठीक-ठाक पैमाना है कि कोई एक आँकड़ा कितने काम का है। असली सवाल वही है जो Reddit पर सीधे शब्दों में पूछा गया और जिसका जवाब कभी ठीक से नहीं मिला: सवाल यह नहीं कि ECC प्रभावशाली है या नहीं, बल्कि यह कि इसे install करना सही सौदा है या नहीं।
ECC असल में है क्या
ECC खुद को एक agent harness performance optimization system बताता है, जिसमें skills, instincts, memory, security और research-first development शामिल हैं। इसका README जो loop आपके सेटअप में डालता है उसे सात शब्दों में समेटता है: plan, test, implement, review, verify, remember, improve. एक बार install कर लीजिए और आपका agent इसी तरह काम करने लगता है।
एक ताज़ा clone में गिनने पर repository में यह सब मिलता है:
| घटक | संख्या |
|---|---|
| Agents | 68 |
| Skills | 286 |
| Slash commands | 94 |
| Rule फ़ाइलें | 122 |
| Hooks (सभी एक ही फ़ाइल में) | 23 |
जो README इस सबका वर्णन करता है वह 2,200 लाइनों का है। अकेला documentation folder 15 MB का है और 22 भाषाओं में अनूदित है। पूरी repository clone करने पर 88 MB उतरता है। यह सिर्फ़ Claude Code के लिए भी नहीं है: ECC 19 अलग-अलग agents और editors के लिए configuration देता है, Codex और Cursor से लेकर Zed और Kimi तक।
यह असली मेहनत का काम है, और licence MIT है, यानी इसका हर हिस्सा आप कॉपी कर सकते हैं। समस्या तभी शुरू होती है जब आप यह सब का सब install कर लेते हैं।
Context का बिल
किसी skill का मुख्य हिस्सा तभी पढ़ा जाता है जब वह skill चलती है। लेकिन उसका नाम और उसका description हर session के पहले token से ही आपके context में बैठे रहते हैं। यही बात हर subagent पर लागू होती है। वह metadata ही दाख़िले की क़ीमत है, और यही वह हिस्सा है जिसे repository का दौरा कराने वाले वीडियो छोड़ देते हैं।
ताज़ा clone पर नापा गया:
| हर session में क्या load होता है | आकार | अनुमानित tokens |
|---|---|---|
| 286 skill नाम + descriptions | 85,000 characters | 21,000 |
| 68 subagent descriptions | 20,000 characters | 5,000 |
| Repo की अपनी instruction फ़ाइल | — | 1,000 |
| कुल standing context | — | ~27,000 |
200,000 token के context window के मुक़ाबले, पूरा install आपके एक शब्द टाइप करने से पहले ही करीब 14 प्रतिशत जगह घेर लेता है। चौदह प्रतिशत तब तक झेलने लायक लगता है जब तक आपको याद न आए कि उसी window में और क्या-क्या रहता है: आपकी files, आपके diffs, आपके tool results और खुद बातचीत। हर वह skill जिसे आप कभी नहीं बुलाएँगे, उस कोड से जगह के लिए मुक़ाबला करती है जिस पर आप सचमुच काम कर रहे हैं।
Repository को यह पता है। उसके अपने README में लाइन है "optimize the context window, persist everything else", और फिर वह 286 skills भेज देता है। जिस Reddit थ्रेड में ठीक यही सवाल पूछा गया, वहाँ सबसे ऊपर वाला जवाब कहता है कि descriptions का token usage नगण्य है। इक्कीस हज़ार tokens नगण्य नहीं होते।
दो ईमानदार चेतावनियाँ। यहाँ tokens का अनुमान चार characters प्रति token के हिसाब से लगाया गया है, इसलिए असली आँकड़ा tokenizer के साथ बदलेगा। और इसमें से कुछ भी यह नहीं कहता कि skills ख़राब हैं। यह कहता है कि वे मुफ़्त नहीं हैं, और उनमें से ज़्यादातर आपके काम की नहीं हैं।
रखें एक और दो: scanner और settings
लेने लायक पहले दो हिस्सों के लिए repository install करने की ज़रूरत ही नहीं पड़ती।
AgentShield agent configurations के लिए एक security auditor है। यह ECC के भीतर आता है और npm पर अपने अलग package के रूप में भी मौजूद है, जहाँ इसे एक हफ़्ते में 5,500 downloads मिले। एक command इसे किसी directory पर लगा देता है; यह आपकी agent फ़ाइलों, आपके hooks, आपके servers, आपकी permissions और आपके secrets की जाँच करता है, और output format, severity floor तथा सुरक्षित automatic fixes के लिए flags लेता है। इसका README जनवरी के आँकड़ों के साथ बताता है कि यह क्यों बना: एक agent skill marketplace की 12 प्रतिशत चीज़ें malicious निकलीं, यानी 2,800 में से 341 skills, और एक breach में 1.5 million API tokens लीक हुए। ये उस package के दावे हैं, हमारे माप नहीं।
इसकी सीमा एक तारीख़ है। AgentShield आख़िरी बार मार्च में प्रकाशित हुआ था, जबकि repository खुद हमारे मापने से एक दिन पहले अपडेट हुई थी, और इसका README अब भी ecosystem को 42,000 stars पर बताता है, जबकि आज 250,000 हैं। यह scanner उसी चीज़ से छह महीने पीछे है जिसके साथ यह आता है।
Settings block आज़माने में कुछ भी ख़र्च नहीं होता। README चार बदलाव प्रकाशित करता है:
| Setting | बदलाव |
|---|---|
| Default model | Sonnet पर सेट |
| Thinking budget | 32,000 से घटाकर 10,000 |
| Compaction threshold | 95 प्रतिशत से घटाकर 50 प्रतिशत |
| Subagents | सबसे सस्ते model पर डाल दिए गए |
README दावा करता है कि इससे model की लागत करीब 60 प्रतिशत और छिपी हुई thinking लागत करीब 70 प्रतिशत घटती है। ये उसके आँकड़े हैं, हमारे नहीं, और ये एक सौदा बताते हैं: छोटा default model और सस्ते subagents मुश्किल reviews में आपको भारी पड़ेंगे।
रखें तीन: instincts
इस repository में instincts ही एकमात्र ऐसा विचार है जो हमें कहीं और नहीं दिखा। एक instinct एक छोटा सीखा हुआ व्यवहार है जिसके साथ एक confidence score जुड़ा होता है। यह कोई नियम नहीं जो आपने लिखा हो, बल्कि एक pattern है जिसे system ने आपको बार-बार दोहराते देखा और आपके लिए दर्ज कर लिया।
पहला संस्करण सिर्फ़ session के अंत में देखता था। मौजूदा संस्करण हर tool call से पहले और बाद में देखता है, इसीलिए वह कुछ पकड़ भी पाता है। हर instinct का weight 0.3 और 0.9 के बीच होता है, और विश्लेषण सस्ते model पर एक background agent में चलता है, इसलिए यह अपना काम करने के लिए आपका मुख्य context नहीं खाता।
संस्करण 2.1 ने instincts को project scoped बना दिया, ताकि आपके React patterns React project में ही रहें। जिस चीज़ को इसने ठीक किया, उसके लिए repository का अपना शब्द है contamination. जब वही instinct दो अलग projects में दिखता है, तो उसे global बना दिया जाता है: system देखकर तय करता है कि क्या सार्वभौमिक है, आपसे पूछकर नहीं।
यह कोई अधूरा प्रयोग नहीं है। इसके पीछे का tool 2,200 लाइनों और छह commands का है, और यह जो रास्ता बताता है वह instincts से clusters और फिर एक असली skill तक जाता है। Instincts पोर्टेबल भी हैं: अपनी library export कीजिए, अपनी टीम के किसी व्यक्ति को दीजिए, और वह उसे import कर लेता है। किसी नए व्यक्ति को agent सेटअप पर लाने का यह पहला समझदार जवाब है जो हमें दिखा है।
इसके साथ जुड़ी शर्त है hook runtime. यह सब उसी पर टिका है, और hook runtime इस repository का ठीक वही हिस्सा है जिसे आपको जानबूझकर चुनना पड़ता है। Hooks से इनकार कीजिए और instincts नहीं मिलेंगे। साथ ही, confidence score एक heuristic है, माप नहीं।
रखें चार और पाँच: सिर्फ़ उतना लें जितना चाहिए
नंबर चार तीन skills हैं जो context ख़र्च करने के बजाय उसका हिसाब रखती हैं: एक context budget, एक compaction adviser और एक token budget adviser. जो repository आपसे 14 प्रतिशत वसूलती है, वही उसे देखने के औज़ार भी देती है। अकेला compaction नियम लेने लायक है: research के बाद और implement करने से पहले compact कीजिए, किसी milestone के बाद, debugging के बाद, कोई तरीक़ा नाकाम होने के बाद, और implementation के बीच में कभी नहीं, जहाँ आप file paths और अधूरी स्थिति दोनों खो देते हैं।
नंबर पाँच installer है, जो बाक़ी चारों तक पहुँचना मुमकिन बनाता है। यह सात profiles देता है, और सबसे छोटा profile अपने ही description में कहता है कि वह hook runtime को पूरी तरह छोड़ देता है। आप profiles छोड़कर एक-एक करके अपनी मनचाही skills नाम से भी चुन सकते हैं, और एक adviser आपके काम के बारे में एक सादा वाक्य लेकर उससे मेल खाते components लौटाता है, साथ ही disk पर कुछ लिखे जाने से पहले एक preview देता है। Installer hooks के बारे में अंदाज़ा लगाने से भी इनकार करता है: कोई भी ऐसा install जो आपकी मशीन पर hook runtime डालेगा, रुक जाता है, बताता है कि वे hooks क्या कर सकते हैं, और हाँ या ना का इंतज़ार करता है।
इस तरह install कीजिए और बिल 14 प्रतिशत रहने के बजाय उसका एक अंश रह जाता है। हम उस अंश का आँकड़ा नहीं दे रहे, क्योंकि हमने हर संयोजन नहीं नापा। लेकिन न्यूनतम सीमा ईमानदार है: सबसे छोटा profile भी agents और rules साथ लाता है, इसलिए skills को हाथ से नाम देकर चुनना ही वह इकलौता तरीक़ा है जिससे आप सिर्फ़ उसी का दाम चुकाते हैं जो आप इस्तेमाल करते हैं।
Repo में क्या छोड़ दें
पूरे सेट के रूप में 68 agents. ये करीब 5,000 tokens का standing context लेते हैं, और इनमें से ज़्यादातर C++, C#, Django और Kotlin जैसे stacks के language reviewers और build fixers हैं, यानी उन stacks के जिनमें आप लिखते ही नहीं। जो दो आपके काम से मेल खाते हैं, वही लीजिए। यह सेट एक साथ लेने की चीज़ नहीं है।
94 slash commands. README खुद इन्हें अस्थायी मानता है और इन्हें सुविधाजनक entry points कहता है, यह बताते हुए कि repository skills-first सतह की ओर बढ़ रही है, और retired commands का एक folder भी मौजूद है। साथ ही, इस ecosystem में commands ही सबसे आसान चीज़ हैं जिन्हें आप खुद लिख सकते हैं।
Hooks फ़ाइल. इस सेटअप का हर hook एक ही फ़ाइल में रहता है: 291 लाइनें, 40 KB, 23 hooks, जिनमें से 8 हर tool call से पहले चलते हैं और 7 हर बार चलते हैं जब agent रुकता है। कोड किसी ऐसी script में नहीं है जिसे आप खोल सकें। हर hook एक ही लाइन में ठूँसा गया है, कुल 33,000 characters, और सबसे लंबी अकेली लाइन 2,000 characters तक जाती है।
इनके साथ इंसाफ़ भी कीजिए: इनके बगल में लिखे descriptions पढ़ने लायक हैं और कुछ तो अच्छे हैं। एक hook agent को आपकी linter config संपादित करने से रोकता है और वजह भी बताता है, agent को नियम कमज़ोर करने के बजाय कोड ठीक करने की ओर मोड़ते हुए। ऐसा hook रखने लायक है। समस्या नीयत की नहीं है। कोड सार्वजनिक है और MIT है। समस्या यह है कि नीयत ही इकलौता हिस्सा है जिसे आप पढ़ सकते हैं, और repository खुद पहले ही कह देती है: hooks shell commands चलाते हैं, और आपको इन्हें executable configuration मानना चाहिए।
बोझ। 19 harnesses के लिए configuration और 22 भाषाओं में 15 MB documentation, उस tool के लिए जिसे आप एक ही भाषा में, एक ही जगह चलाते हैं।
फ़ैसला
इसे लूटिए, install मत कीजिए। जो पाँच हिस्से इस जाँच से बचकर निकलते हैं वे हैं: scanner, settings block, instinct system, वे तीन skills जो आपका context गिनती हैं, और वह installer जो बाक़ी सब लिए बिना आपको पहले चार दिला देता है।
फ़ैसला करने वाला आँकड़ा यह है: पूरे install के लिए 27,000 tokens का standing context, और window कुल 200,000 की। Licence इस लूट को जायज़ बनाता है: यह MIT है, और इस repository से पाँच directories कॉपी कर लेना इसका इच्छित उपयोग है, कोई जुगाड़ नहीं।
Reddit पर लोग बार-बार पूछते रहते हैं कि Superpowers चुनें या ECC. ये दोनों एक ही किस्म की चीज़ नहीं हैं। एक यह अनुशासन है कि agent कैसे काम करे; दूसरा पुर्ज़ों का डिब्बा है, और पुर्ज़ों के डिब्बे का जवाब यही है कि उसमें से पुर्ज़े निकाल लीजिए।
इस सब पर दो सीमाएँ। यहाँ सब कुछ संस्करण 2.2.1 पर नापा गया था; repository एक दिन पहले अपडेट हुई थी और उसमें 110 खुले pull requests इंतज़ार कर रहे हैं, यानी वह चलती रहती है। और इसमें से कुछ भी यह नहीं नापता कि skills जवाबों को बेहतर बनाती हैं या नहीं। यह नापता है कि उन्हें रखने की क़ीमत आप क्या चुकाते हैं। ये दो अलग सवाल हैं, और इनमें से सिर्फ़ एक वीडियो में समाता है।
