Claude-context-lint-Tool überprüft den Token-Overhead in Claude-Code-Projekten
Was es macht
claude-context-lint analysiert Claude-Code-Projekte, um versteckten Kontext-Token-Verbrauch aufzudecken, der vor jeglicher Benutzereingabe auftritt. Jede Claude-Code-Konversation beginnt mit Overhead durch CLAUDE.md-Dateien, Skill-Beschreibungen, MCP-Tool-Schemata und den Basis-System-Prompt, die alle sofort Kontext-Token verbrauchen.
Wichtige Funktionen und Erkenntnisse
Das Tool scannt Ihre CLAUDE.md-Dateien, Skills, MCP-Konfigurationen und System-Prompts. Es zeigt die Token-Kosten pro Runde versus bei Aufruf an und berücksichtigt, dass Skills nicht jede Runde vollständig geladen werden. Es erkennt nahezu doppelte Skills, die Token verschwenden, und markiert MCP-Server, die ToolSearch zur verzögerten Tool-Ladung nutzen könnten.
Laut Tests des Entwicklers wurden 18 % eines 200K-Kontextfensters vor der ersten Runde verbraucht. Der größte Beitrag kam von MCP-Servern, die alle Tool-Schemata sofort laden, anstatt sie zu verzögern.
Beispielausgabe
Claude Code Context Audit ───────────────────────────── CLAUDE.md 1.240 Token Skills (32 geladen) 4.800 Token MITTEL ⚠ 3 nahezu doppelte Skills erkannt MCP-Server (3) 14.100 Token KRITISCH postgres 6.600 Token (22 Tools) [immer geladen] System Prompt 8.500 Token (Basis-Overhead) ───────────────────────────── GESAMTER OVERHEAD: 28.640 Token Vor Eingabe verbraucht: 14,3 %
Spezifische Empfehlungen
Das Tool generiert konkrete Empfehlungen mit geschätzten Token-Einsparungen. In der Beispielausgabe schlägt es vor:
- Aktivieren Sie ToolSearch für den "postgres" MCP → −6.270 Token
- Kürzen Sie 12 ausführliche Skill-Beschreibungen → −1.840 Token
- Potenzielle Einsparungen: 8.530 Token (29,8 % Reduktion)
Installation und Nutzung
Ohne Installation ausführen mit: npx claude-context-lint
Führen Sie es in jedem Projekt mit einem .claude/-Verzeichnis aus. Der Scan dauert etwa 2 Sekunden.
Technische Details
Das Tool ist auf npm unter https://www.npmjs.com/package/claude-context-lint und auf GitHub unter https://github.com/skibidiskib/claude-context-lint verfügbar. Es wurde vollständig von Claude Code erstellt und ist MIT-lizenziert.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Siehe auch
Benchmarking von 88 kleinen GGUF-Modellen auf einem Mac Mini M4 mit 16 GB
Eine automatisierte Pipeline testete 88 GGUF-Modelle auf einem Mac Mini M4 mit 16 GB RAM, identifizierte 9 als unbrauchbar und 4 LFM2-8B-A1B-MoE-Modelle auf der Pareto-Front für Geschwindigkeit und Qualität.
Lokales KI-Bildkritik-Tool nutzt Ollama Vision-Modelle für Feedback
Ein Entwickler hat eine kostenlose Desktop-Anwendung erstellt, die KI-generierte Bilder lokal mit Ollama-Vision-Modellen analysiert. Das Tool liefert strukturierte Feedback-Berichte mit Verbesserungsvorschlägen und Prompt-Optimierungen.
Der Aufbau eines autonomen Forschungsagents mit C# und lokalen LLMs
Ein C#-Forschungsagent automatisiert die URL-Verarbeitung mit lokalen LLMs, die Ollama und llama3.1:8b verwenden, und erstellt strukturierte Markdown-Berichte aus Web-Suchen.
SynapsCAD: Open-Source-Desktop-App für OpenSCAD mit Claude-AI-Integration
SynapsCAD ist eine Open-Source-Desktop-Anwendung, die einen OpenSCAD-Code-Editor, einen Echtzeit-3D-Viewport und einen KI-Assistenten kombiniert. Vollständig in Rust mit Bevy 0.15 und egui entwickelt, unterstützt sie die Claude-API-Integration für die 3D-CAD-Programmierung mit natürlicher Sprache.