Everything Claude Code: l'audit dei 27,000 token, i cinque pezzi da tenere e la checklist

TL;DR

• Everything Claude Code (ECC) è un repository da cui prendere pezzi, non da installare per intero: un'installazione completa lascia circa 27,000 token di contesto fisso in una finestra da 200,000 token, circa il 14 percento, prima del tuo primo messaggio.
• Il conto è fatto di metadati. I nomi e le descrizioni delle 286 skill pesano 85,000 caratteri, circa 21,000 token, e le descrizioni dei 68 subagent ne aggiungono circa 5,000. I corpi delle skill si caricano a richiesta, le descrizioni no.
• Cinque pezzi si meritano il posto: AgentShield, il blocco di settings, il sistema di instinct, le tre skill di contabilità del contesto e l'installer selettivo che recupera i primi quattro senza il resto.
• Lascia stare i 68 agent come insieme, i 94 slash command che il README stesso definisce temporanei, i 23 hook minificati in un unico file da 40 KB e 15 MB di documentazione in 22 lingue.
• La licenza è MIT. Copiare cinque cartelle è l'uso previsto. Tutto quello che segue è stato contato sulla versione 2.2.1 il 2026-09-06, con 110 pull request aperte, quindi ricontrolla prima di citare.

Cosa dicono le misure

Il repository è più grande dei numeri che circolano. Online si leggevano 214,000 stelle, 64 subagent, 262 skill e 84 slash command. Il giorno del clone, README e cartelle dicevano 250,466 stelle, 68 agent, 286 skill, 94 slash command, 122 file di regole e 23 hook s2. Il repository contava anche 37,679 fork, 51 issue aperte, 110 pull request aperte e 2,631 commit s1. Nessuna delle cifre citate era sbagliata quando è stata pubblicata. Erano obsolete nel giro di pochi giorni, ed è la prima lezione: questo repository si muove più in fretta di tutto ciò che si scrive su di esso.

Anche le dimensioni seguono. Il README è lungo 2,200 righe, la cartella di documentazione pesa 15 MB in 22 lingue e un clone completo scarica 88 MB s2. ECC include inoltre configurazioni per 19 harness di agent diversi, quindi chi usa Claude Code scarica 18 configurazioni che non caricherà mai s1.

La domanda che conta è quanto costa a ogni sessione un'installazione completa, e la risposta sta nelle descrizioni, non nei corpi. Claude Code carica nel contesto nome e descrizione di ogni skill e di ogni subagent installati, così il modello può decidere quando usarli. Sommando i nomi e le descrizioni delle 286 skill si arriva a 85,000 caratteri, circa 21,000 token; le descrizioni dei 68 subagent aggiungono circa 20,000 caratteri, circa 5,000 token; il file di istruzioni del repository ne aggiunge circa 1,000. Il totale fisso è circa 27,000 token, il 14 percento di una finestra da 200,000 token s3. Quel 14 percento si paga prima dei tuoi file, dei tuoi diff, dei risultati dei tool e della conversazione stessa, e ogni compattazione lo paga di nuovo.

Il repository lo sa. Il suo README riporta la frase "optimize the context window, persist everything else" e sotto di essa distribuisce 286 skill s2. Nel thread su Reddit che chiede se il progetto valga la pena, la risposta in cima dice che il consumo di token delle descrizioni è minimo s8. La misura qui sopra è la prova di quella risposta, e 27,000 token non sono minimi.

Cinque pezzi superano l'audit.

AgentShield è un auditor di sicurezza per le configurazioni degli agent. Sta dentro ECC ed è anche un pacchetto npm a sé, che nell'ultima settimana ha avuto 5,539 download, ha sei dipendenze ed è sotto MIT s7. Un solo comando controlla una cartella di file di agent, hook e definizioni di server. Il suo limite è una data: è stato pubblicato l'ultima volta a marzo 2026, mentre il repository era stato aggiornato il giorno prima della misura, e il suo README descrive ancora l'ecosistema a 42,000 stelle contro 250,466 s7. Eseguilo, ma non fidarti che conosca qualcosa uscito dopo marzo.

Il blocco di settings è un frammento di ~/.claude/settings.json: modello impostato su Sonnet, budget di thinking ridotto da 32,000 a 10,000, soglia di compattazione spostata dal 95 percento al 50 percento, subagent spinti su Haiku. Il README dichiara circa il 60 percento in meno di costo del modello e il 70 percento in meno di costo del thinking nascosto s2. Sono le sue cifre, non le nostre. Il prezzo è la qualità nelle review difficili, ed è per questo che conviene copiare il blocco senza le righe del modello.

Gli instinct sono la skill continuous-learning-v2. La prima versione osservava solo a fine sessione; quella attuale osserva prima e dopo ogni chiamata a un tool. Ogni pattern osservato diventa un instinct con un peso di confidenza tra 0.3 e 0.9, analizzato da un agent in background su Haiku, così il tuo contesto principale non paga nulla. La versione 2.1 ha reso gli instinct specifici per progetto, e il repository stesso chiama contaminazione il problema che risolveva; un instinct visto in due progetti viene promosso a globale. Il tooling alle spalle conta 2,200 righe con sei comandi, e le librerie di instinct si esportano e importano tra macchine s6.

Le tre skill di contabilità del contesto sono un context budget, un consulente di compattazione e un consulente di budget dei token. Ti mostrano il conto che il resto del repository accumula s3.

L'installer selettivo legge manifests/install-profiles.json, che include sette profili: minimal, core, developer, security, research, opencode e full. L'installer accetta anche nomi di componenti, quindi puoi indicare i quattro pezzi sopra e nient'altro s5. I profili sono grossolani: anche minimal include gli agent e i command, quindi indica i componenti invece di scegliere un profilo.

Cosa resta nel repository. I 68 agent costano circa 5,000 token e sono per lo più revisori di linguaggio e correttori di build per stack in cui non scrivi; prendi i due che corrispondono al tuo lavoro s1. I 94 slash command sono definiti dal README stesso punti di ingresso comodi verso una superficie basata sulle skill, ed esiste già una cartella di quelli ritirati s2. Gli hook stanno in un unico file di 291 righe e 40 KB che contiene 23 hook, 8 dei quali girano prima di ogni chiamata a un tool e 7 ogni volta che l'agent si ferma, ciascuno compresso in una riga di circa 33,000 caratteri che non puoi leggere prima di eseguirla s4. È configurazione eseguibile che non hai verificato, e nessun numero di stelle lo cambia.

Misure

Cosa si cita contro cosa conteneva il repository il 2026-09-06, versione 2.2.1:

Inventario di un'installazione completa:

Contesto fisso di un'installazione completa:

Protocollo: clonare affaan-m/ECC alla versione 2.2.1 il 2026-09-06. Contare le cartelle di agent, skill, command e regole; contare le voci di hook in hooks/hooks.json. Concatenare i campi name e description di ogni SKILL.md e di ogni file di agent, misurare i caratteri, convertire in token. Confrontare con le cifre che circolano online e con il README dello stesso giorno. Niente di tutto questo misura la qualità delle risposte; misura quanto costa un'installazione completa prima del primo prompt.

Da fare lunedì

• Esegui npx ecc-agentshield sulla tua cartella ~/.claude e leggi ogni risultato prima di toccare altro in questa lista.
• Apri hooks/hooks.json nel repo ECC e verifica che non riesci a leggere una riga da 33,000 caratteri; decidi da lì se qualche hook entra nel tuo setup.
• Conta il tuo contesto fisso: concatena le descrizioni di ogni skill e agent che hai installato e confronta il totale dei caratteri con gli 85,000 che costano qui 286 skill.
• Copia il blocco di settings togliendo le righe del modello; tieni la soglia di compattazione al 50 percento per una settimana e annota se le sessioni perdono qualcosa.
• Installa continuous-learning-v2 da solo con i nomi di componente dell'installer, non con un profilo, e lascialo girare per cinque giorni lavorativi prima di giudicarlo.
• Aggiungi le tre skill di contabilità del contesto e leggi l'output del context budget all'inizio della tua prossima sessione lunga.
• Scegli al massimo due dei 68 agent che corrispondono al tuo stack reale e ignora il resto.
• Segna nei tuoi appunti una data di riconteggio: il repository aveva 110 pull request aperte il 2026-09-06, quindi ogni numero qui sopra ha una scadenza.

Per approfondire

• Leggi la frase del README "optimize the context window, persist everything else" accanto alle 286 skill che distribuisce, e decidi a quale metà credi: ECC README.
• Il ciclo di vita degli instinct, da un'osservazione di peso 0.3 a una skill globale promossa, è documentato per intero nel file della skill: continuous-learning-v2.
• Studia i sette profili di installazione e il percorso con i nomi di componente prima di installare qualsiasi cosa; è l'unico file che rende possibile prendere pezzi: install-profiles.json.
• La pagina npm di AgentShield mostra affiancati i 5,539 download settimanali e la data di pubblicazione di marzo 2026; quel divario è il suo limite: ecc-agentshield.
• I 23 hook, 8 pre-tool e 7 allo stop, sono visibili in un unico file; aprilo prima di lasciarli girare: hooks.json.
• Il dibattito Superpowers contro ECC riguarda due oggetti diversi, una disciplina di workflow contro un magazzino di configurazioni, e il thread mostra perché la gente li confonde: Superpowers vs ECC on Reddit.
• Il setup di uno sviluppatore dopo mesi di uso è un buon contrasto con un'installazione da 286 skill; nota quanti pochi pezzi contiene: My Claude Code workflow after months of daily use.

Fonti

• affaan-m/ECC on GitHub, GitHub. Perché leggerla: i contatori in tempo reale (stelle, fork, issue, pull request) sono l'unico modo per sapere quanto sia diventato obsoleto questo pack.
• ECC README, GitHub. Perché leggerla: 2,200 righe che riportano i conteggi dei componenti, le dichiarazioni sul blocco di settings e l'ammissione che i command sono temporanei.
• ECC skills directory, GitHub. Perché leggerla: le 286 cartelle le cui descrizioni formano il conto fisso di 85,000 caratteri; qui si trovano le tre skill di contabilità del contesto.
• ECC hooks.json, GitHub. Perché leggerlo: un'occhiata al file da 291 righe e 40 KB basta a decidere se eseguirai hook illeggibili.
• ECC install-profiles.json, GitHub. Perché leggerlo: i sette profili e il percorso di installazione per nome di componente che ti lasciano prendere cinque pezzi e lasciare il resto.
• continuous-learning-v2 skill (instincts), GitHub. Perché leggerla: il design completo di instinct, pesi, ambito di progetto e promozione a globale.
• ecc-agentshield on npm, npm. Perché leggerla: numero di download, numero di dipendenze e data di pubblicazione in un solo posto; la data è la riserva.
• Is everything-claude-code really that good?, Reddit. Perché leggerlo: il thread la cui risposta in cima la misura di questo pack è stata pensata per mettere alla prova.
• Superpowers vs Everything Claude Code (ECC), Reddit. Perché leggerlo: il confronto che la gente continua a chiedere, e i motivi per cui è un errore di categoria.
• My Claude Code workflow after months of daily use, Reddit. Perché leggerlo: un setup quotidiano snello con cui confrontare la tua installazione.

FAQ

La cifra di 27,000 token vale anche con una finestra di contesto più grande?

I caratteri non cambiano: 85,000 per le descrizioni delle skill e circa 20,000 per quelle degli agent. Si sposta solo la percentuale. Il 14 percento è rispetto a una finestra da 200,000 token; ricalcolalo per la tua.

Posso installare solo i cinque pezzi senza clonare 88 MB?

Sì. L'installer legge manifests/install-profiles.json e accetta nomi di componenti, quindi puoi indicare direttamente AgentShield, il blocco di settings, continuous-learning-v2 e le tre skill di contabilità del contesto. Evita il profilo minimal; include comunque gli agent e i command.

Ci si può affidare ad AgentShield?

È utile ed è in ritardo. Ultima pubblicazione a marzo 2026, con un README che descrive un ecosistema da 42,000 stelle contro 250,466 al momento della misura. Usalo come primo passaggio, non come verdetto.

Perché non prendere anche gli hook?

Ventitré hook stanno in un unico file da 40 KB, ciascuno su una sola riga di circa 33,000 caratteri, con 8 che girano prima di ogni chiamata a un tool e 7 a ogni stop. Non puoi rivederlo prima di eseguirlo, e la licenza non cambia il rischio.