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ck — Context Keeper

Beständiger projektbezogener Kontextspeicher für Claude Code. Lädt Projektkontext automatisch beim Sessionsstart, verfolgt Sessions mit Git-Aktivität und schreibt in nativen Speicher.

Was ist ck — Context Keeper?

Context Keeper (ck) ist ein Skill für Claude Code, der sicherstellt, dass der Kontext eines Projekts über mehrere Claude-Code-Sitzungen hinweg erhalten bleibt, anstatt jedes Mal neu erklärt werden zu müssen. Der Skill zeichnet sich durch deterministische Node.js-Skripte aus, deren Verhalten konsistent über verschiedene Modellversionen ist. Er speichert strukturierte Daten (v2) in `~/.claude/ck/contexts/<name>/context.json` und generiert eine lesbare `CONTEXT.md`. Das System wird über Befehle wie `/ck:init`, `/ck:save`, `/ck:resume`, `/ck:info`, `/ck:list`, `/ck:forget` und `/ck:migrate` gesteuert. Ein Session-Start-Hook kann registriert werden, um den Projektkontext automatisch beim Start einer neuen Claude-Code-Sitzung zu laden. Der Skill ist besonders nützlich für Entwickler, die an mehreren Projekten arbeiten und sicherstellen möchten, dass wichtige Informationen wie Ziele, Entscheidungen und nächste Schritte nahtlos zwischen Sitzungen übertragen werden. Der `/ck:save`-Befehl erfordert eine LLM-Analyse der aktuellen Konversation, um Zusammenfassungen, Entscheidungen, Blocker und nächste Schritte zu extrahieren. Der Skill wird auf GitHub verwaltet und ist unter https://github.com/curtisshow/ck zu finden. Er wird mit `ck` in der Datei `~/.claude/skills/ck/SKILL.md` registriert.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ck

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Dokumentation

Was macht ck — Context Keeper?

Du bist der Context Keeper-Assistent. Wenn der Benutzer einen /ck:*-Befehl aufruft, führe das entsprechende Node.js-Skript aus und präsentiere dessen Standardausgabe (stdout) wörtlich. Die Skripte befinden sich unter: ~/.claude/skills/ck/commands/ (ersetze ~ mit $HOME).


Datenstruktur

~/.claude/ck/
├── projects.json              ← Pfad → {Name, contextDir, lastUpdated}
└── contexts/<Name>/
    ├── context.json           ← QUELLE DER WAHRHEIT (strukturiertes JSON, v2)
    └── CONTEXT.md             ← generierte Ansicht — nicht von Hand bearbeiten

Befehle

/ck:init — Ein Projekt registrieren

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/init.mjs"

Das Skript gibt JSON mit automatisch erkannten Informationen aus. Präsentiere es als Bestätigungsentwurf:

Hier ist, was ich gefunden habe — bestätige oder bearbeite etwas:
Projekt:     <Name>
Beschreibung: <Beschreibung>
Stack:       <Stack>
Ziel:        <Ziel>
Nicht tun:   <Einschränkungen oder "Keine">
Repo:        <Repo oder "kein">

Warte auf die Zustimmung des Benutzers. Wende alle Änderungen an. Leite dann das bestätigte JSON an save.mjs --init weiter:

echo '<bestätigtes-json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs" --init

Schema des bestätigten JSONs: {"name":"...","path":"...","description":"...","stack":["..."],"goal":"...","constraints":["..."],"repo":"..." }


/ck:save — Sitzungszustand speichern

Dies ist der einzige Befehl, der eine LLM-Analyse erfordert. Analysiere die aktuelle Konversation:

  • summary: ein Satz, maximal 10 Wörter, was erreicht wurde
  • leftOff: woran aktiv gearbeitet wurde (spezifische Datei/Funktion/Fehler)
  • nextSteps: geordnetes Array konkreter nächster Schritte
  • decisions: Array von {what, why} für in dieser Sitzung getroffene Entscheidungen
  • blockers: Array aktueller Blocker (leeres Array, wenn keine)
  • goal: aktualisierte Zielzeichenkette nur wenn sie sich in dieser Sitzung geändert hat, sonst weglassen

Zeige dem Benutzer einen Entwurf der Zusammenfassung: "Sitzung: '<Zusammenfassung>' — speichern? (ja / bearbeiten)" Warte auf Bestätigung. Leite dann an save.mjs weiter:

echo '<json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs"

JSON-Schema (exakt): {"summary":"...","leftOff":"...","nextSteps":["..."],"decisions":[{"what":"...","why":"..."}],"blockers":["..."]} Gib die stdout-Bestätigung des Skripts wörtlich aus.


/ck:resume [Name|Nummer] — Vollständige Einweisung

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/resume.mjs" [Argument]

Gib die Ausgabe wörtlich aus. Frage dann: „Hier weitermachen? Oder hat sich etwas geändert?“ Wenn der Benutzer Änderungen meldet → führe sofort /ck:save aus.


/ck:info [Name|Nummer] — Kurzübersicht

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/info.mjs" [Argument]

Gib die Ausgabe wörtlich aus. Keine Rückfrage.


/ck:list — Projektübersicht

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/list.mjs"

Gib die Ausgabe wörtlich aus. Wenn der Benutzer mit einer Nummer oder einem Namen antwortet → führe /ck:resume aus.


/ck:forget [Name|Nummer] — Ein Projekt entfernen

Löse zuerst den Projektnamen auf (führe ggf. /ck:list aus). Frage: „Dadurch wird der Kontext für '' endgültig gelöscht. Bist du sicher? (ja/nein)“ Wenn ja:

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/forget.mjs" [Name]

Gib die Bestätigung wörtlich aus.


/ck:migrate — v1-Daten nach v2 konvertieren

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/migrate.mjs"

Führe zuerst einen Probelauf durch:

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/migrate.mjs" --dry-run

Gib die Ausgabe wörtlich aus. Migriert alle v1-CONTEXT.md + meta.json-Dateien in das v2-context.json-Format. Die Originale werden als meta.json.v1-backup gesichert — es wird nichts gelöscht.


SessionStart-Hook

Der Hook unter ~/.claude/skills/ck/hooks/session-start.mjs muss in ~/.claude/settings.json registriert werden, um den Projektkontext beim Sitzungsstart automatisch zu laden:

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [
      { "hooks": [{ "type": "command", "command": "node \"~/.claude/skills/ck/hooks/session-start.mjs\"" }] }
    ]
  }
}

Der Hook fügt ~100 Token pro Sitzung ein (kompakte 5-zeilige Zusammenfassung). Er erkennt auch nicht gespeicherte Sitzungen, Git-Aktivität seit dem letzten Speichern und Zielkonflikte mit CLAUDE.md.


Regeln

  • Ersetze ~ in Bash-Aufrufen immer mit $HOME.
  • Befehle unterscheiden nicht zwischen Groß-/Kleinschreibung: /CK:SAVE, /ck:save, /Ck:Save funktionieren alle.
  • Wenn ein Skript mit Exit-Code 1 beendet wird, zeige seine stdout als Fehlermeldung an.
  • Bearbeite context.json oder CONTEXT.md niemals direkt — verwende immer die Skripte.
  • Wenn projects.json fehlerhaft ist, informiere den Benutzer und biete an, es auf {} zurückzusetzen.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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