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Claude配置垃圾回收工具

这是一个用于Claude Code配置的垃圾回收工具。它会周期性地扫描用户的配置目录，查找技能、记忆、钩子、权限和缓存中过时、冗余或孤立的项目。核心原则是“人工干预”，绝不自动删除，旨在提供一个安全、可审计的配置维护流程。

综合代码技能与规则安装向导

这是一个交互式的、分步向导，用于配置和安装“Everything Claude Code (ECC)”框架。它帮助用户选择和安装覆盖各种语言（如Python, Java, Go）和框架（如Django, Spring Boot）的开发技能及标准规则集。使用该工具可以确保开发环境的配置准确性，并完成项目级别的优化和验证。

上下文预算与LLM优化

本工具用于审计Claude Code会话中所有组件（如代理、技能、规则和MCP服务器）的Token消耗。它能分析上下文开销，识别冗余或臃肿的组件，并生成详细的上下文预算报告。帮助用户管理Token使用量，确保模型运行效率和性能。

持续技能学习与模式提取

continuous-learning

该技能用于自动评估代码会话，提取可重用的编程模式和知识。它能将用户与AI的互动经验转化为结构化的“技能”，帮助AI持续学习特定的开发习惯、错误解决流程或调试技巧，从而提升代码辅助能力。

持续学习行为模式提取器

continuous-learning-v2

这是一套高级的持续学习系统，能够通过捕获代码会话中的行为（如用户修正、工具使用等），自动提取原子级的“行为本能”（Instincts）。它会根据置信度对这些模式进行评分，并支持将这些本能进化为完整的技能、命令或智能体。v2.1新增了项目范围管理，确保不同项目知识的隔离与复用。

LLM成本基准测试

该技能用于运行结构化和对抗性语料库的全面基准测试。它测量了增强器（booster）模型与主流LLM基线（如Gemini、Anthropic）的性能和成本效率。结果以可验证的JSON报告持久化，是发布和审计模型性能声明的关键环节。

成本预算使用率检查

cost-budget-check

用于实时监控项目的实际运营成本与设置的预算限制。该技能读取累计支出，计算用量占比，并根据预设的四级阈值（如50%、75%、90%、100%）发出相应的警报（INFO/WARNING/CRITICAL/HARD_STOP）。核心作用是确保资源支出可控，防止超支，实现成本治理。

成本分析上下文优化

cost-compact-context

该技能封装了获取紧凑上下文的功能，专门用于成本分析查询。它能检索并报告经过压缩的推理银行上下文（ReasoningBank context）。输出的详细报告包括节省的Token数量、检索的记忆块、以及系统可用性等关键指标，帮助用户监控和评估AI工作流的资源使用效率和成本。

按会话分析成本费用

cost-conversation

该功能提供按单个会话进行成本分析的详细视图。它列出了每个会话的开始时间、消息数量、主要模型和总成本。这对于识别成本最高的会话至关重要，特别适用于项目回顾和评估现有会话模式的可持续性。

成本数据导出与监控

该技能用于将成本追踪的遥测数据导出，使其可被外部监控系统（如Prometheus、Grafana、Datadog）读取和可视化。它支持Prometheus文本文件和Webhook JSON两种格式，确保成本数据可以实时同步到仪表盘，用于全面的成本监控和报告。

联邦成本跟踪与监控

cost-federation

该工具用于消费联邦环境中的支出事件，按对等节点（peer）聚合计算滚动时间窗口（1小时/24小时/7天）的总消耗成本。它核心功能是实现成本熔断器（Circuit Breaker），实时监控并标记超出预设预算阈值的节点，是确保联邦资源健康和稳定的关键监控手段。

AI成本与使用量追踪

本技能用于分析和报告AI模型的运行成本、Token使用量和预算。它通过查询本地SQLite数据库，帮助用户详细追踪历史支出、进行项目或工具级别的成本归因，是进行AI资源财务审计和预算管理的利器。

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