Everything Claude Code: аудит на 27,000 токенов, пять частей на вынос и чек-лист набега

TL;DR

• Everything Claude Code (ECC) это репозиторий, из которого надо брать нужное, а не ставить целиком: полная установка занимает около 27,000 токенов постоянного контекста в окне на 200,000 токенов, то есть около 14 процентов, ещё до вашего первого сообщения.
• Счёт выставляют метаданные. Названия и описания 286 навыков весят 85,000 символов, около 21,000 токенов, а описания 68 субагентов добавляют ещё около 5,000. Тела навыков подгружаются по требованию, описания нет.
• Своё место заслуживают пять частей: AgentShield, блок настроек, система инстинктов, три навыка учёта контекста и выборочный установщик, который забирает первые четыре без остального.
• Оставьте на месте 68 агентов как набор, 94 слэш-команды, которые сам README называет временными, 23 хука, сжатых в один файл на 40 KB, и 15 MB документации на 22 языках.
• Лицензия MIT. Копировать пять каталогов можно и нужно. Всё ниже посчитано на версии 2.2.1 за 2026-09-06, при 110 открытых pull request, так что пересчитайте, прежде чем цитировать.

Что показывают замеры

Репозиторий больше, чем цифры, которые о нём повторяют. В сети ходили цифры: 214,000 звёзд, 64 субагента, 262 навыка и 84 слэш-команды. В день клонирования README и каталоги показывали 250,466 звёзд, 68 агентов, 286 навыков, 94 слэш-команды, 122 файла правил и 23 хука s2. Ещё в репозитории было 37,679 форков, 51 открытый issue, 110 открытых pull request и 2,631 коммит s1. Ни одна из цитируемых цифр не была неверной на момент публикации. Они устарели за считаные дни, и это первый урок: репозиторий меняется быстрее, чем всё, что о нём написано.

Размер соответствует. README занимает 2,200 строк, папка документации весит 15 MB на 22 языках, а полный клон тянет 88 MB s2. ECC также поставляет конфигурации для 19 разных агентных сред, так что пользователь Claude Code скачивает 18 конфигураций, которые никогда не загрузит s1.

Важный вопрос: сколько полная установка стоит в каждой сессии. Ответ кроется в описаниях, а не в телах. Claude Code загружает в контекст имя и описание каждого установленного навыка и каждого субагента, чтобы модель могла решить, когда их использовать. Сумма названий и описаний 286 навыков даёт 85,000 символов, около 21,000 токенов; описания 68 субагентов добавляют около 20,000 символов, около 5,000 токенов; собственный файл инструкций репозитория добавляет около 1,000. Итого постоянно занято около 27,000 токенов, 14 процентов окна в 200,000 токенов s3. Эти 14 процентов вы платите до ваших файлов, диффов, результатов инструментов и самого разговора, и каждая компакция платит их снова.

Репозиторий об этом знает. В его README есть строка "optimize the context window, persist everything else", и под ней поставляется 286 навыков s2. В треде на Reddit с вопросом, стоит ли проект внимания, лучший ответ гласит, что расход токенов на описания минимален s8. Замер выше проверяет этот ответ, и 27,000 токенов это не минимально.

Аудит переживают пять частей.

AgentShield это аудитор безопасности для конфигураций агентов. Он входит в ECC и существует как отдельный npm-пакет: 5,539 загрузок за последнюю неделю, шесть зависимостей, лицензия MIT s7. Одна команда проверяет каталог с файлами агентов, хуками и определениями серверов. Его предел это дата: последняя публикация в марте 2026, тогда как репозиторий обновили за день до замера, а README всё ещё описывает экосистему на 42,000 звёзд против 250,466 s7. Запускайте его, но не рассчитывайте, что он знает о чём-то, вышедшем после марта.

Блок настроек это фрагмент ~/.claude/settings.json: модель Sonnet, бюджет размышлений урезан с 32,000 до 10,000, порог компакции сдвинут с 95 до 50 процентов, субагенты переведены на Haiku. README обещает около 60 процентов экономии на стоимости модели и 70 процентов на скрытой стоимости размышлений s2. Это его цифры, не наши. Цена вопроса это качество на сложных ревью, поэтому блок стоит копировать без строк про модель.

Инстинкты это навык continuous-learning-v2. Первая версия наблюдала только в конце сессии, нынешняя наблюдает до и после каждого вызова инструмента. Каждый замеченный паттерн становится инстинктом с весом уверенности от 0.3 до 0.9, который анализируется фоновым агентом на Haiku, так что ваш основной контекст ничего не платит. Версия 2.1 сделала инстинкты привязанными к проекту; проблему, которую это решило, сам репозиторий называет загрязнением, а инстинкт, замеченный в двух проектах, повышается до глобального. Инструментарий за этим занимает 2,200 строк и шесть команд, а библиотеки инстинктов экспортируются и импортируются между машинами s6.

Три навыка учёта контекста это бюджет контекста, советник по компакции и советник по токен-бюджету. Они показывают счёт, который выставляет вся остальная часть репозитория s3.

Выборочный установщик читает manifests/install-profiles.json, где семь профилей: minimal, core, developer, security, research, opencode и full. Установщик также принимает имена компонентов, так что можно назвать четыре части выше и ничего больше s5. Профили грубые: даже minimal несёт агентов и команды, поэтому называйте компоненты, а не выбирайте профиль.

Что остаётся в репозитории. 68 агентов стоят около 5,000 токенов и в основном состоят из ревьюеров по языкам и исправителей сборки для стеков, на которых вы не пишете; возьмите двух, подходящих вашей работе s1. 94 слэш-команды README сам называет удобными точками входа на пути к интерфейсу на основе навыков, и папка с выведенными из обращения уже существует s2. Хуки живут в одном файле на 291 строку и 40 KB, где лежат 23 хука, 8 из которых запускаются перед каждым вызовом инструмента и 7 при каждой остановке агента, и каждый втиснут в одну строку примерно в 33,000 символов, которую нельзя прочитать до запуска s4. Это исполняемая конфигурация, которую вы не проверяли, и никакое число звёзд этого не изменит.

Замеры

Что цитируют и что лежало в репозитории на 2026-09-06, версия 2.2.1:

Состав полной установки:

Постоянный контекст полной установки:

Протокол: клонировать affaan-m/ECC версии 2.2.1 за 2026-09-06. Посчитать каталоги агентов, навыков, команд и правил; посчитать записи хуков в hooks/hooks.json. Склеить поля name и description каждого SKILL.md и каждого файла агента, измерить символы, перевести в токены. Сравнить с цифрами, ходящими в сети, и с README того же дня. Здесь не измеряется качество ответов, только стоимость полной установки до первого промпта.

Сделайте в понедельник

• Запустите npx ecc-agentshield для вашего каталога ~/.claude и прочитайте каждую находку, прежде чем трогать остальное в этом списке.
• Откройте hooks/hooks.json в репозитории ECC и убедитесь, что строку в 33,000 символов прочитать нельзя; решите отсюда, попадёт ли какой-нибудь хук оттуда в вашу настройку.
• Посчитайте собственный постоянный контекст: склейте описания всех установленных у вас навыков и агентов и сравните сумму символов с 85,000, которые здесь стоят 286 навыков.
• Скопируйте блок настроек, убрав строки про модель; держите порог компакции на 50 процентах неделю и отметьте, теряют ли что-нибудь ваши сессии.
• Установите только continuous-learning-v2 через имена компонентов установщика, а не профиль, и дайте ему поработать пять рабочих дней, прежде чем судить.
• Добавьте три навыка учёта контекста и прочитайте вывод бюджета контекста в начале следующей долгой сессии.
• Выберите не больше двух агентов из 68, подходящих вашему реальному стеку, а остальных игнорируйте.
• Запишите в заметки дату пересчёта: в репозитории было 110 открытых pull request на 2026-09-06, так что у каждой цифры выше есть срок годности.

Читать дальше

• Прочитайте строку README "optimize the context window, persist everything else" рядом с 286 навыками, которые она сопровождает, и решите, какой половине вы верите: ECC README.
• Жизненный цикл инстинкта, от наблюдения с весом 0.3 до повышенного глобального навыка, описан целиком в самом файле навыка: continuous-learning-v2.
• Изучите семь профилей установки и путь через имена компонентов, прежде чем что-либо ставить; это единственный файл, делающий выборочный забор возможным: install-profiles.json.
• Страница AgentShield в npm показывает рядом 5,539 загрузок в неделю и дату публикации в марте 2026; этот разрыв и есть его предел: ecc-agentshield.
• 23 хука, 8 перед инструментом и 7 при остановке, видны в одном файле; откройте его, прежде чем разрешать запуск: hooks.json.
• Спор Superpowers против ECC идёт о двух разных объектах, дисциплине рабочего процесса и складе конфигураций, и тред показывает, почему их путают: Superpowers vs ECC on Reddit.
• Настройка работающего разработчика после месяцев использования хороший контраст установке из 286 навыков; обратите внимание, как мало в ней частей: My Claude Code workflow after months of daily use.

Источники

• affaan-m/ECC on GitHub, GitHub. Зачем читать: живые счётчики (звёзды, форки, issues, pull request) единственный способ понять, насколько этот пакет устарел.
• ECC README, GitHub. Зачем читать: 2,200 строк с количеством компонентов, заявлениями о блоке настроек и признанием, что команды временные.
• ECC skills directory, GitHub. Зачем читать: 286 папок, описания которых составляют постоянный счёт в 85,000 символов; здесь же лежат три навыка учёта контекста.
• ECC hooks.json, GitHub. Зачем читать: один взгляд на файл в 291 строку и 40 KB решает, будете ли вы запускать нечитаемые хуки.
• ECC install-profiles.json, GitHub. Зачем читать: семь профилей и установка по именам компонентов, позволяющие взять пять частей и оставить остальное.
• continuous-learning-v2 skill (instincts), GitHub. Зачем читать: полный дизайн инстинктов, весов, привязки к проекту и повышения до глобального.
• ecc-agentshield on npm, npm. Зачем читать: число загрузок, число зависимостей и дата публикации в одном месте; дата и есть оговорка.
• Is everything-claude-code really that good?, Reddit. Зачем читать: тред, лучший ответ которого этот пакет замеров и задуман проверить.
• Superpowers vs Everything Claude Code (ECC), Reddit. Зачем читать: сравнение, о котором всё время спрашивают, и причины, почему это категориальная ошибка.
• My Claude Code workflow after months of daily use, Reddit. Зачем читать: скромная повседневная настройка, с которой можно сверить свою установку.

FAQ

Применима ли цифра в 27,000 токенов, если у меня окно побольше?

Символы не меняются: 85,000 для описаний навыков и около 20,000 для описаний агентов. Меняется только процент. Цифра в 14 процентов дана для окна в 200,000 токенов; пересчитайте её для своего.

Можно ли поставить только пять частей, не клонируя 88 MB?

Да. Установщик читает manifests/install-profiles.json и принимает имена компонентов, так что можно прямо назвать AgentShield, блок настроек, continuous-learning-v2 и три навыка учёта контекста. Избегайте профиля minimal: он всё равно несёт агентов и команды.

Можно ли полагаться на AgentShield?

Он полезен и отстаёт. Последняя публикация в марте 2026, README описывает экосистему на 42,000 звёзд против 250,466 на момент замера. Запускайте его как первый проход, а не как вердикт.

Почему бы не взять и хуки?

Двадцать три хука лежат в одном файле на 40 KB, каждый в одной строке примерно в 33,000 символов, 8 запускаются перед каждым вызовом инструмента и 7 при каждой остановке. Просмотреть это до запуска невозможно, а лицензия риск не меняет.