Инструмент Claude-context-lint анализирует избыточное использование токенов в проектах Claude Code.
Что он делает
claude-context-lint анализирует проекты Claude Code, чтобы выявить скрытое потребление токенов контекста, которое происходит до любого ввода пользователя. Каждый разговор Claude Code начинается с накладных расходов от файлов CLAUDE.md, описаний навыков, схем инструментов MCP и базового системного промпта — всё это немедленно потребляет токены контекста.
Ключевые возможности и выводы
Инструмент сканирует ваши файлы CLAUDE.md, навыки, конфигурации MCP и системный промпт. Он показывает стоимость токенов за ход по сравнению с затратами при вызове, учитывая, что навыки не загружаются полностью каждый ход. Он обнаруживает почти дублирующиеся навыки, которые тратят токены впустую, и отмечает серверы MCP, которые могли бы использовать ToolSearch для отложенной загрузки инструментов.
Согласно тесту разработчика, 18% 200K контекстного окна было потреблено до первого хода. Основным источником были серверы MCP, загружающие все схемы инструментов заранее вместо их отложенной загрузки.
Пример вывода
Аудит контекста Claude Code ───────────────────────────── CLAUDE.md 1,240 токенов Навыки (32 загружено) 4,800 токенов СРЕДНЕ ⚠ Обнаружено 3 почти дублирующихся навыка Серверы MCP (3) 14,100 токенов КРИТИЧЕСКИ postgres 6,600 токенов (22 инструмента) [всегда загружены] Системный промпт 8,500 токенов (базовые накладные расходы) ───────────────────────────── ОБЩИЕ НАКЛАДНЫЕ РАСХОДЫ: 28,640 токенов Использовано до ввода: 14.3%
Конкретные рекомендации
Инструмент генерирует конкретные рекомендации с оценкой экономии токенов. В примере вывода он предлагает:
- Включить ToolSearch для MCP "postgres" → −6,270 токенов
- Сократить 12 многословных описаний навыков → −1,840 токенов
- Потенциальная экономия: 8,530 токенов (сокращение на 29.8%)
Установка и использование
Запустите без установки с помощью: npx claude-context-lint
Запустите в любом проекте с каталогом .claude/. Сканирование занимает около 2 секунд.
Технические детали
Инструмент доступен на npm по адресу https://www.npmjs.com/package/claude-context-lint и на GitHub по адресу https://github.com/skibidiskib/claude-context-lint. Он полностью создан с помощью Claude Code и имеет лицензию MIT.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Результаты тестирования APEX Benchmark: производительность Qwen 3.5 в реальных задачах программирования
Результаты тестирования APEX показывают производительность моделей Qwen 3.5 на 70 реальных задачах по программированию с GitHub. Версия 397B опускается до 1194 ELO на задачах уровня «мастер», в то время как GLM-4.7 в квантованном виде лидирует среди локальных моделей с 1572 ELO.
Сервер Octopoda MCP добавляет постоянную память, обнаружение циклов и журналы аудита в код Claude.
Разработчик создал Octopoda, сервер MCP, который интегрируется с Claude Code, предоставляя постоянную память, обнаружение циклов, аудиторские журналы и общие пространства знаний для ИИ-агентов. Система использует PostgreSQL с pgvector для семантического поиска, FastAPI и React-панель управления.
BracketMadness.ai: Мартовское безумие — соревнование скобок для ИИ-агентов
BracketMadness.ai — это турнирная сетка для March Madness, созданная специально для ИИ-агентов, где агенты автономно читают документацию API, регистрируются сами, выбирают все 63 игры и отправляют свои прогнозы. Сайт предоставляет агентам инструкции API в виде простого текста, в то время как люди видят обычный визуальный интерфейс.
Создание голосовой мультиагентной системы на основе Claude Code
Разработчик создал голосовой интерфейс для Claude Code с активацией по ключевому слову, параллельными под-агентами, автоматическими проверками и отслеживанием процессов. Полный технический разбор с верификацией говорящего и PID-наблюдателем.