Everything Claude Code: auditoria de 27,000 tokens, cinco peças para manter, checklist

TL;DR

• Everything Claude Code (ECC) é um repositório de onde tirar peças, não para instalar inteiro: uma instalação completa deixa cerca de 27,000 tokens de contexto permanente numa janela de 200,000 tokens, uns 14 por cento, antes da sua primeira mensagem.
• A conta são os metadados. Os nomes e descrições dos 286 skills pesam 85,000 caracteres, uns 21,000 tokens, e as descrições dos 68 subagents somam uns 5,000 a mais. Os corpos dos skills carregam sob demanda; as descrições não.
• Cinco peças merecem o lugar: o AgentShield, o bloco de configurações, o sistema de instincts, os três skills de contabilidade do contexto e o instalador seletivo que busca os quatro primeiros sem o resto.
• Deixe de fora os 68 agentes como conjunto, os 94 slash commands que o próprio README chama de temporários, os 23 hooks minificados num único arquivo de 40 KB e 15 MB de documentação em 22 idiomas.
• A licença é MIT. Copiar cinco diretórios é o uso previsto. Tudo abaixo foi contado na versão 2.2.1 em 2026-09-06, com 110 pull requests abertas esperando, então recontar antes de citar.

O que as medições dizem

O repositório é maior do que os números que se repetem sobre ele. As contagens que circulavam na internet diziam 214,000 stars, 64 subagents, 262 skills e 84 slash commands. No dia do clone, o README e os diretórios diziam 250,466 stars, 68 agentes, 286 skills, 94 slash commands, 122 arquivos de regras e 23 hooks s2. O repositório também tinha 37,679 forks, 51 issues abertas, 110 pull requests abertas e 2,631 commits s1. Nenhum dos números citados estava errado quando foi publicado. Ficaram desatualizados em poucos dias, e essa é a primeira lição: este repositório anda mais rápido do que qualquer coisa escrita sobre ele.

O tamanho acompanha. O README tem 2,200 linhas, a pasta de documentação tem 15 MB em 22 idiomas e um clone completo puxa 88 MB s2. O ECC ainda traz configuração para 19 harnesses de agentes diferentes, então quem usa Claude Code baixa 18 configurações que nunca vai carregar s1.

A pergunta que importa é quanto uma instalação completa custa a cada sessão, e a resposta está nas descrições, não nos corpos. O Claude Code carrega no contexto o nome e a descrição de cada skill e de cada subagent instalado para que o modelo decida quando usá-los. Somar os nomes e descrições dos 286 skills dá 85,000 caracteres, uns 21,000 tokens; as descrições dos 68 subagents acrescentam uns 20,000 caracteres, uns 5,000 tokens; o arquivo de instruções do próprio repositório acrescenta uns 1,000. O total permanente é de uns 27,000 tokens, 14 por cento de uma janela de 200,000 tokens s3. Esses 14 por cento são pagos antes dos seus arquivos, dos seus diffs, dos resultados de ferramentas e da própria conversa, e cada compactação paga de novo.

O repositório sabe disso. O README traz a frase "optimize the context window, persist everything else" e entrega 286 skills logo abaixo s2. O tópico do Reddit que pergunta se o projeto vale a pena tem como resposta principal que o uso de tokens das descrições é mínimo s8. A medição acima é o teste dessa resposta, e 27,000 tokens não é mínimo.

Cinco peças passam na auditoria.

O AgentShield é um auditor de segurança para configurações de agentes. Ele vem dentro do ECC e como pacote npm próprio, que teve 5,539 downloads na última semana, com seis dependências, sob MIT s7. Um comando audita um diretório de arquivos de agentes, hooks e definições de servidores. O limite dele é uma data: foi publicado pela última vez em março de 2026, enquanto o repositório foi atualizado no dia anterior à medição, e o README ainda descreve o ecossistema com 42,000 stars contra 250,466 s7. Rode, mas não confie que ele conheça nada lançado depois de março.

O bloco de configurações é um trecho de ~/.claude/settings.json: modelo definido como Sonnet, orçamento de thinking cortado de 32,000 para 10,000, limite de compactação movido de 95 por cento para 50 por cento, subagents empurrados para o Haiku. O README afirma cerca de 60 por cento a menos no custo do modelo e 70 por cento a menos no custo do thinking oculto s2. Esses são os números dele, não os nossos. A troca é qualidade em revisões difíceis, e por isso vale copiar o bloco sem as linhas de modelo.

Os instincts são o skill continuous-learning-v2. A primeira versão só observava no fim da sessão; a atual observa antes e depois de cada chamada de ferramenta. Cada padrão observado vira um instinct com um peso de confiança entre 0.3 e 0.9, analisado por um agente em segundo plano no Haiku, então seu contexto principal não paga nada. A versão 2.1 limitou os instincts ao projeto, e o próprio repositório chama de contaminação o problema que isso corrigiu; um instinct visto em dois projetos é promovido a global. A ferramenta por trás tem 2,200 linhas com seis comandos, e as bibliotecas de instincts são exportadas e importadas entre máquinas s6.

Os três skills de contabilidade do contexto são um orçamento de contexto, um consultor de compactação e um consultor de orçamento de tokens. Eles mostram a conta que o resto do repositório gera s3.

O instalador seletivo lê manifests/install-profiles.json, que traz sete perfis: minimal, core, developer, security, research, opencode e full. O instalador também aceita nomes de componentes, então dá para nomear as quatro peças acima e mais nada s5. Os perfis são grosseiros: até o minimal leva os agentes e os comandos, então nomeie componentes em vez de escolher um perfil.

O que fica no repositório. Os 68 agentes custam uns 5,000 tokens e são em sua maioria revisores de linguagens e consertadores de build para stacks em que você não escreve; pegue os dois que combinam com o seu trabalho s1. Os 94 slash commands são descritos pelo próprio README como pontos de entrada convenientes no caminho para uma superfície centrada em skills, e já existe uma pasta de comandos aposentados s2. Os hooks vivem num único arquivo de 291 linhas e 40 KB com 23 hooks, dos quais 8 rodam antes de cada chamada de ferramenta e 7 toda vez que o agente para, cada um espremido numa linha de uns 33,000 caracteres que você não consegue ler antes de rodar s4. É configuração executável que você não auditou, e nenhum número de stars muda isso.

Medições

O que as pessoas citam contra o que o repositório tinha em 2026-09-06, versão 2.2.1:

Inventário de uma instalação completa:

Contexto permanente de uma instalação completa:

Protocolo: clonar affaan-m/ECC na versão 2.2.1 em 2026-09-06. Contar diretórios de agentes, skills, comandos e regras; contar as entradas de hooks em hooks/hooks.json. Concatenar os campos name e description de cada SKILL.md e de cada arquivo de agente, medir os caracteres, converter em tokens. Comparar com os números que circulam na internet e com o README do mesmo dia. Nada aqui mede a qualidade das respostas; mede o que uma instalação completa custa antes do primeiro prompt.

Faça isto na segunda

• Rode npx ecc-agentshield no seu diretório ~/.claude e leia cada achado antes de mexer em qualquer outro item desta lista.
• Abra hooks/hooks.json no repo do ECC e confirme que você não consegue ler uma linha de 33,000 caracteres; decida a partir disso se algum hook dele entra no seu setup.
• Conte o seu próprio contexto permanente: concatene as descrições de cada skill e agente que você instalou e compare o total de caracteres com os 85,000 que 286 skills custam aqui.
• Copie o bloco de configurações tirando as linhas de modelo; mantenha o limite de compactação em 50 por cento por uma semana e anote se suas sessões perdem alguma coisa.
• Instale o continuous-learning-v2 sozinho, com os nomes de componentes do instalador e não com um perfil, e deixe rodar por cinco dias úteis antes de julgar.
• Adicione os três skills de contabilidade do contexto e leia a saída do orçamento de contexto no começo da sua próxima sessão longa.
• Escolha no máximo dois agentes entre os 68 que combinem com a sua stack de verdade e ignore o resto.
• Anote uma data de recontagem: o repositório tinha 110 pull requests abertas em 2026-09-06, então cada número acima tem prazo de validade.

Para ir além

• Leia a frase do README "optimize the context window, persist everything else" ao lado dos 286 skills que ele entrega, e decida em qual metade você acredita: ECC README.
• O ciclo de vida dos instincts, de uma observação de peso 0.3 até um skill global promovido, está documentado de ponta a ponta no próprio arquivo do skill: continuous-learning-v2.
• Estude os sete perfis de instalação e o caminho por nomes de componentes antes de instalar qualquer coisa; é o único arquivo que torna a incursão possível: install-profiles.json.
• A página npm do AgentShield mostra lado a lado os 5,539 downloads semanais e a data de publicação de março de 2026; essa distância é o limite dele: ecc-agentshield.
• Os 23 hooks, 8 antes da ferramenta e 7 na parada, estão visíveis num só arquivo; abra antes de deixar rodar: hooks.json.
• O debate Superpowers contra ECC é sobre dois objetos diferentes, uma disciplina de fluxo de trabalho contra um depósito de configuração, e o tópico mostra por que as pessoas os confundem: Superpowers vs ECC on Reddit.
• O setup de um desenvolvedor em atividade depois de meses de uso é um bom contraste com uma instalação de 286 skills; repare em como poucas peças ele contém: My Claude Code workflow after months of daily use.

Fontes

• affaan-m/ECC on GitHub, GitHub. Por que ler: os contadores ao vivo (stars, forks, issues, pull requests) são a única forma de saber o quanto este pack envelheceu.
• ECC README, GitHub. Por que ler: 2,200 linhas que declaram as contagens de componentes, as promessas do bloco de configurações e a admissão de que os comandos são temporários.
• ECC skills directory, GitHub. Por que ler: as 286 pastas cujas descrições formam a conta permanente de 85,000 caracteres; os três skills de contabilidade do contexto estão aqui.
• ECC hooks.json, GitHub. Por que ler: uma olhada no arquivo de 291 linhas e 40 KB resolve se você vai rodar hooks ilegíveis.
• ECC install-profiles.json, GitHub. Por que ler: os sete perfis e a instalação por nomes de componentes que deixam você levar cinco peças e deixar o resto.
• continuous-learning-v2 skill (instincts), GitHub. Por que ler: o design completo dos instincts, dos pesos, do escopo por projeto e da promoção a global.
• ecc-agentshield on npm, npm. Por que ler: downloads, dependências e data de publicação num só lugar; a data é a ressalva.
• Is everything-claude-code really that good?, Reddit. Por que ler: o tópico cuja resposta principal a medição deste pack foi desenhada para testar.
• Superpowers vs Everything Claude Code (ECC), Reddit. Por que ler: a comparação que as pessoas não param de pedir, e os motivos de ela ser um erro de categoria.
• My Claude Code workflow after months of daily use, Reddit. Por que ler: um setup diário enxuto para medir a sua própria instalação.

FAQ

O número de 27,000 tokens vale se eu usar uma janela de contexto maior?

Os caracteres não mudam: 85,000 para as descrições de skills e uns 20,000 para as de agentes. Só a porcentagem muda. Os 14 por cento são sobre uma janela de 200,000 tokens; recalcule para a sua.

Posso instalar só as cinco peças sem clonar 88 MB?

Sim. O instalador lê manifests/install-profiles.json e aceita nomes de componentes, então dá para nomear direto o AgentShield, o bloco de configurações, o continuous-learning-v2 e os três skills de contabilidade do contexto. Evite o perfil minimal; ele ainda leva os agentes e os comandos.

É seguro confiar no AgentShield?

Ele é útil e está defasado. Última publicação em março de 2026, com um README descrevendo um ecossistema de 42,000 stars contra 250,466 na hora da medição. Use como primeira passada, não como veredito.

Por que não levar os hooks também?

Vinte e três hooks vivem num único arquivo de 40 KB, cada um numa linha de uns 33,000 caracteres, com 8 rodando antes de cada chamada de ferramenta e 7 em cada parada. Você não consegue revisar isso antes de executar, e a licença não muda o risco.