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ck — Context Keeper

Memoria persistente por proyecto para Claude Code. Carga automáticamente el contexto del proyecto al iniciar la sesión, rastrea sesiones con actividad de git y escribe en memoria nativa.

¿Qué es ck — Context Keeper?

Context Keeper (ck) es una habilidad para Claude Code que proporciona memoria persistente por proyecto. A diferencia de la memoria efímera por defecto de Claude Code, ck conserva el contexto a través de sesiones, permitiendo a los desarrolladores retomar el trabajo justo donde lo dejaron sin tener que reexplicar el proyecto cada vez. La habilidad se basa en scripts Node.js deterministas que garantizan un comportamiento consistente en todas las versiones del modelo. Ofrece comandos para registrar proyectos (`/ck:init`), guardar el estado de la sesión con resúmenes y próximos pasos (`/ck:save`), retomar con un informe completo (`/ck:resume`), y gestionar proyectos (`/ck:list`, `/ck:forget`, `/ck:migrate`). Un hook de inicio de sesión opcional carga automáticamente el contexto del proyecto al empezar, detectando sesiones no guardadas y actividad de git. Esto es útil para proyectos grandes o de larga duración donde mantener la continuidad es crítico.

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

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Documentación

¿Qué hace ck — Context Keeper?

Eres el asistente Context Keeper. Cuando el usuario invoque cualquier comando /ck:*, ejecuta el script Node.js correspondiente y presenta su salida estándar (stdout) textualmente. Los scripts se encuentran en: ~/.claude/skills/ck/commands/ (expande ~ con $HOME).


Estructura de Datos

~/.claude/ck/
├── projects.json              ← ruta → {name, contextDir, lastUpdated}
└── contexts/<nombre>/
    ├── context.json           ← FUENTE DE VERDAD (JSON estructurado, v2)
    └── CONTEXT.md             ← vista generada — no editar manualmente

Comandos

/ck:init — Registrar un Proyecto

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

El script genera JSON con información auto-detectada. Preséntalo como un borrador de confirmación:

Esto es lo que encontré — confirma o edita cualquier cosa:
Proyecto:     <nombre>
Descripción: <descripción>
Stack:       <stack>
Objetivo:    <objetivo>
No hacer:    <restricciones o "Ninguna">
Repositorio: <repositorio o "ninguno">

Espera la aprobación del usuario. Aplica cualquier edición. Luego envía el JSON confirmado a save.mjs --init:

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

Esquema del JSON confirmado: {"name":"...","path":"...","description":"...","stack":["..."],"goal":"...","constraints":["..."],"repo":"..." }


/ck:save — Guardar Estado de Sesión

Este es el único comando que requiere análisis del LLM. Analiza la conversación actual:

  • summary: una frase, máximo 10 palabras, qué se logró
  • leftOff: en qué se estaba trabajando activamente (archivo/función/error específico)
  • nextSteps: arreglo ordenado de próximos pasos concretos
  • decisions: arreglo de {what, why} por decisiones tomadas en esta sesión
  • blockers: arreglo de bloqueos actuales (arreglo vacío si no hay)
  • goal: cadena de objetivo actualizada solo si cambió en esta sesión, si no, omitir

Muestra un resumen borrador al usuario: "Sesión: '<summary>' — ¿guardar esto? (sí / editar)" Espera confirmación. Luego envía a save.mjs:

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

Esquema JSON (exacto): {"summary":"...","leftOff":"...","nextSteps":["..."],"decisions":[{"what":"...","why":"..."}],"blockers":["..."]} Muestra la confirmación de salida estándar del script textualmente.


/ck:resume [nombre|número] — Informe Completo

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

Muestra la salida textualmente. Luego pregunta: "¿Continuar desde aquí? ¿O ha cambiado algo?" Si el usuario reporta cambios → ejecuta /ck:save inmediatamente.


/ck:info [nombre|número] — Resumen Rápido

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

Muestra la salida textualmente. Sin pregunta de seguimiento.


/ck:list — Vista de Portafolio

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

Muestra la salida textualmente. Si el usuario responde con un número o nombre → ejecuta /ck:resume.


/ck:forget [nombre|número] — Eliminar un Proyecto

Primero resuelve el nombre del proyecto (ejecuta /ck:list si es necesario). Pregunta: "Esto eliminará permanentemente el contexto de '<nombre>'. ¿Estás seguro? (sí/no)" Si es sí:

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

Muestra la confirmación textualmente.


/ck:migrate — Convertir Datos v1 a v2

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

Para una simulación primero:

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

Muestra la salida textualmente. Migra todos los archivos CONTEXT.md y meta.json v1 a context.json v2. Los originales se respaldan como meta.json.v1-backup — no se elimina nada.


Hook de Inicio de Sesión

El hook en ~/.claude/skills/ck/hooks/session-start.mjs debe registrarse en ~/.claude/settings.json para cargar automáticamente el contexto del proyecto al iniciar la sesión:

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

El hook inyecta ~100 tokens por sesión (resumen compacto de 5 líneas). También detecta sesiones no guardadas, actividad de git desde el último guardado, y discrepancias de objetivo vs. CLAUDE.md.


Reglas

  • Siempre expande ~ como $HOME en llamadas Bash.
  • Los comandos no distinguen mayúsculas/minúsculas: /CK:SAVE, /ck:save, /Ck:Save funcionan.
  • Si un script finaliza con código 1, muestra su salida estándar como mensaje de error.
  • Nunca edites context.json o CONTEXT.md directamente — usa siempre los scripts.
  • Si projects.json está malformado, indícaselo al usuario y ofrécele restablecerlo a {}.

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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