Everything Claude Code: audyt 27,000 tokenów, pięć elementów do zachowania i checklista

TL;DR

• Everything Claude Code (ECC) to repozytorium do rozbierania na części, a nie do instalowania w całości: pełna instalacja zostawia około 27,000 tokenów stałego kontekstu w oknie 200,000 tokenów, czyli około 14 procent, zanim napiszesz pierwszą wiadomość.
• Rachunek wystawiają metadane. Nazwy i opisy 286 skilli ważą 85,000 znaków, około 21,000 tokenów, a opisy 68 subagentów dokładają około 5,000. Treść skilli ładuje się na żądanie, opisy nie.
• Pięć elementów zasługuje na miejsce: AgentShield, blok ustawień, system instynktów, trzy skille do księgowania kontekstu i selektywny instalator, który pobiera pierwsze cztery bez reszty.
• Zostaw w spokoju 68 agentów jako zestaw, 94 slash commandy, które README samo nazywa tymczasowymi, 23 hooki zminifikowane do jednego pliku 40 KB oraz 15 MB dokumentacji w 22 językach.
• Licencja to MIT. Skopiowanie pięciu katalogów to zamierzone użycie. Wszystko poniżej policzono w wersji 2.2.1 w dniu 2026-09-06, przy 110 otwartych pull requestach, więc przelicz ponownie, zanim zacytujesz.

Co mówią pomiary

Repozytorium jest większe niż liczby, które się o nim powtarza. Online krążyło 214,000 gwiazdek, 64 subagenty, 262 skille i 84 slash commandy. W dniu klonowania README i katalogi mówiły: 250,466 gwiazdek, 68 agentów, 286 skilli, 94 slash commandy, 122 pliki reguł i 23 hooki s2. Repozytorium miało też 37,679 forków, 51 otwartych issues, 110 otwartych pull requestów i 2,631 commitów s1. Żadna z cytowanych liczb nie była błędna w chwili publikacji. Zdezaktualizowały się w ciągu kilku dni, i to jest pierwsza lekcja: to repozytorium zmienia się szybciej niż cokolwiek, co o nim napisano.

Rozmiar idzie w parze. README ma 2,200 linii, folder dokumentacji waży 15 MB w 22 językach, a pełny klon ściąga 88 MB s2. ECC dostarcza też konfiguracje dla 19 różnych harnessów agentów, więc użytkownik Claude Code pobiera 18 konfiguracji, których nigdy nie załaduje s1.

Liczy się to, ile pełna instalacja kosztuje w każdej sesji, a odpowiedź kryje się w opisach, nie w treści. Claude Code ładuje do kontekstu nazwę i opis każdego zainstalowanego skilla i każdego subagenta, żeby model mógł zdecydować, kiedy ich użyć. Suma nazw i opisów 286 skilli to 85,000 znaków, około 21,000 tokenów; opisy 68 subagentów dodają około 20,000 znaków, około 5,000 tokenów; własny plik instrukcji repozytorium dokłada około 1,000. Stała suma wynosi około 27,000 tokenów, 14 procent okna 200,000 tokenów s3. Te 14 procent płacisz, zanim pojawią się twoje pliki, diffy, wyniki narzędzi i sama rozmowa, a każda kompakcja płaci je ponownie.

Repozytorium o tym wie. Jego README zawiera zdanie "optimize the context window, persist everything else" i dostarcza pod nim 286 skilli s2. W wątku na Reddicie pytającym, czy projekt jest wart uwagi, najwyżej oceniona odpowiedź mówi, że zużycie tokenów przez opisy jest minimalne s8. Powyższy pomiar to test tej odpowiedzi, a 27,000 tokenów nie jest minimalne.

Pięć elementów przechodzi audyt.

AgentShield to audytor bezpieczeństwa konfiguracji agentów. Jest częścią ECC i osobnym pakietem npm, który w ostatnim tygodniu miał 5,539 pobrań, sześć zależności i licencję MIT s7. Jedno polecenie sprawdza katalog z plikami agentów, hookami i definicjami serwerów. Jego ograniczeniem jest data: ostatnio opublikowano go w marcu 2026, podczas gdy repozytorium zaktualizowano dzień przed pomiarem, a jego README nadal opisuje ekosystem na 42,000 gwiazdek zamiast 250,466 s7. Uruchom go, ale nie ufaj, że zna cokolwiek, co ukazało się po marcu.

Blok ustawień to fragment ~/.claude/settings.json: model ustawiony na Sonnet, budżet thinking obcięty z 32,000 do 10,000, próg kompakcji przesunięty z 95 procent na 50 procent, subagenci przeniesieni na Haiku. README deklaruje około 60 procent niższego kosztu modelu i 70 procent niższego kosztu ukrytego thinking s2. To jego liczby, nie nasze. Ceną jest jakość przy trudnych review, dlatego blok warto kopiować bez linii z modelem.

Instynkty to skill continuous-learning-v2. Pierwsza wersja obserwowała tylko na końcu sesji; obecna patrzy przed każdym wywołaniem narzędzia i po nim. Każdy zaobserwowany wzorzec staje się instynktem z wagą pewności między 0.3 a 0.9, analizowanym przez agenta w tle na Haiku, więc twój główny kontekst nic nie płaci. Wersja 2.1 ograniczyła instynkty do projektu, a repozytorium samo nazywa naprawiany problem kontaminacją; instynkt zauważony w dwóch projektach awansuje do globalnego. Narzędzia za tym mają 2,200 linii i sześć poleceń, a biblioteki instynktów można eksportować i importować między maszynami s6.

Trzy skille do księgowania kontekstu to context budget, doradca kompakcji i doradca budżetu tokenów. Pokazują rachunek, który generuje reszta repozytorium s3.

Selektywny instalator czyta manifests/install-profiles.json, w którym jest siedem profili: minimal, core, developer, security, research, opencode i full. Instalator przyjmuje też nazwy komponentów, więc możesz wskazać cztery elementy powyżej i nic więcej s5. Profile są grube: nawet minimal zawiera agentów i commandy, więc wskazuj komponenty zamiast wybierać profil.

Co zostaje w repozytorium. 68 agentów kosztuje około 5,000 tokenów i to głównie reviewerzy języków i naprawiacze buildów dla stosów, w których nie piszesz; weź dwóch pasujących do twojej pracy s1. 94 slash commandy README samo nazywa wygodnymi punktami wejścia w drodze do powierzchni opartej na skillach, a folder z wycofanymi już istnieje s2. Hooki siedzą w jednym pliku o 291 liniach i 40 KB, zawierającym 23 hooki, z których 8 uruchamia się przed każdym wywołaniem narzędzia, a 7 przy każdym zatrzymaniu agenta, każdy ściśnięty w jedną linię o około 33,000 znaków, której nie przeczytasz przed uruchomieniem s4. To wykonywalna konfiguracja, której nie audytowałeś, i żadna liczba gwiazdek tego nie zmienia.

Pomiary

Co się cytuje, a co repozytorium zawierało w dniu 2026-09-06, wersja 2.2.1:

Inwentarz pełnej instalacji:

Stały kontekst pełnej instalacji:

Protokół: sklonuj affaan-m/ECC w wersji 2.2.1 w dniu 2026-09-06. Policz katalogi agentów, skilli, commandów i reguł; policz wpisy hooków w hooks/hooks.json. Połącz pola name i description każdego SKILL.md i każdego pliku agenta, zmierz znaki, przelicz na tokeny. Porównaj z liczbami krążącymi online i z README z tego samego dnia. Nic tu nie mierzy jakości odpowiedzi; mierzy, ile kosztuje pełna instalacja przed pierwszym promptem.

Do zrobienia w poniedziałek

• Uruchom npx ecc-agentshield na swoim katalogu ~/.claude i przeczytaj każdy wynik, zanim ruszysz cokolwiek innego z tej listy.
• Otwórz hooks/hooks.json w repo ECC i potwierdź, że nie da się przeczytać linii o 33,000 znaków; na tej podstawie zdecyduj, czy jakikolwiek hook z niego trafi do twojego setupu.
• Policz własny stały kontekst: połącz opisy wszystkich zainstalowanych skilli i agentów i porównaj sumę znaków z 85,000, które kosztuje tu 286 skilli.
• Skopiuj blok ustawień, ale usuń linie z modelem; zostaw próg kompakcji na 50 procent na tydzień i zanotuj, czy twoje sesje cokolwiek tracą.
• Zainstaluj samo continuous-learning-v2 przez nazwy komponentów instalatora, nie przez profil, i pozwól mu działać pięć dni roboczych, zanim go ocenisz.
• Dodaj trzy skille do księgowania kontekstu i przeczytaj wynik context budget na początku następnej długiej sesji.
• Wybierz najwyżej dwóch z 68 agentów pasujących do twojego realnego stosu i zignoruj resztę.
• Zapisz w notatkach datę ponownego przeliczenia: repozytorium miało 110 otwartych pull requestów w dniu 2026-09-06, więc każda liczba wyżej ma termin ważności.

Czytaj dalej

• Przeczytaj zdanie z README "optimize the context window, persist everything else" obok 286 skilli, które dostarcza, i zdecyduj, której połowie wierzysz: ECC README.
• Cykl życia instynktu, od obserwacji o wadze 0.3 do awansowanego globalnego skilla, jest opisany od początku do końca w samym pliku skilla: continuous-learning-v2.
• Przejrzyj siedem profili instalacji i ścieżkę przez nazwy komponentów, zanim cokolwiek zainstalujesz; to jedyny plik, który umożliwia rozbieranie na części: install-profiles.json.
• Strona npm AgentShield pokazuje obok siebie 5,539 pobrań tygodniowo i datę publikacji z marca 2026; ta luka to jego ograniczenie: ecc-agentshield.
• 23 hooki, 8 przed narzędziem i 7 przy zatrzymaniu, są widoczne w jednym pliku; otwórz go, zanim pozwolisz im działać: hooks.json.
• Spór Superpowers kontra ECC dotyczy dwóch różnych rzeczy, dyscypliny workflow i magazynu konfiguracji, a wątek pokazuje, czemu ludzie je mylą: Superpowers vs ECC on Reddit.
• Setup pracującego developera po miesiącach używania to dobry kontrast dla instalacji z 286 skillami; zwróć uwagę, jak mało elementów zawiera: My Claude Code workflow after months of daily use.

Źródła

• affaan-m/ECC on GitHub, GitHub. Dlaczego warto przeczytać: aktualne liczniki (gwiazdki, forki, issues, pull requesty) to jedyny sposób, by wiedzieć, jak bardzo ten pack się zestarzał.
• ECC README, GitHub. Dlaczego warto przeczytać: 2,200 linii podających liczby komponentów, deklaracje o bloku ustawień i przyznanie, że commandy są tymczasowe.
• ECC skills directory, GitHub. Dlaczego warto przeczytać: 286 folderów, których opisy tworzą stały rachunek 85,000 znaków; tu leżą trzy skille do księgowania kontekstu.
• ECC hooks.json, GitHub. Dlaczego warto przeczytać: jedno spojrzenie na plik 291 linii i 40 KB rozstrzyga, czy uruchomisz nieczytelne hooki.
• ECC install-profiles.json, GitHub. Dlaczego warto przeczytać: siedem profili i ścieżka instalacji przez nazwy komponentów, która pozwala wziąć pięć elementów i zostawić resztę.
• continuous-learning-v2 skill (instincts), GitHub. Dlaczego warto przeczytać: pełny projekt instynktów, wag, zakresu projektowego i awansu do globalnego.
• ecc-agentshield on npm, npm. Dlaczego warto przeczytać: liczba pobrań, liczba zależności i data publikacji w jednym miejscu; data to zastrzeżenie.
• Is everything-claude-code really that good?, Reddit. Dlaczego warto przeczytać: wątek, którego najwyżej oceniona odpowiedź miała zostać sprawdzona pomiarem z tego packa.
• Superpowers vs Everything Claude Code (ECC), Reddit. Dlaczego warto przeczytać: porównanie, o które ludzie ciągle pytają, i powody, dla których to błąd kategorii.
• My Claude Code workflow after months of daily use, Reddit. Dlaczego warto przeczytać: szczupły codzienny setup, do którego możesz porównać własną instalację.

FAQ

Czy liczba 27,000 tokenów obowiązuje, jeśli mam większe okno kontekstu?

Znaki się nie zmieniają: 85,000 dla opisów skilli i około 20,000 dla opisów agentów. Przesuwa się tylko procent. Te 14 procent dotyczy okna 200,000 tokenów; przelicz je dla swojego.

Czy mogę zainstalować tylko te pięć elementów bez klonowania 88 MB?

Tak. Instalator czyta manifests/install-profiles.json i przyjmuje nazwy komponentów, więc możesz wprost wskazać AgentShield, blok ustawień, continuous-learning-v2 i trzy skille do księgowania kontekstu. Unikaj profilu minimal; nadal zawiera agentów i commandy.

Czy można polegać na AgentShield?

Jest użyteczny i jest spóźniony. Ostatnia publikacja w marcu 2026, z README opisującym ekosystem na 42,000 gwiazdek wobec 250,466 w czasie pomiaru. Użyj go jako pierwszego przejścia, nie wyroku.

Dlaczego nie wziąć też hooków?

Dwadzieścia trzy hooki leżą w jednym pliku 40 KB, każdy w jednej linii o około 33,000 znaków, 8 z nich uruchamia się przed każdym wywołaniem narzędzia, a 7 przy każdym zatrzymaniu. Nie da się tego przejrzeć przed wykonaniem, a licencja nie zmienia ryzyka.