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config-gc

Recolección de basura para la configuración de Claude Code. Escanea periódicamente ~/.claude (skills, memoria, hooks, permisos, servidores MCP, cachés) en busca de elementos redundantes, obsoletos, huérfanos o de bajo valor, y guía al usuario a través de una limpieza con confirmación uno por uno. Úsalo cuando el usuario solicite

¿Qué es config-gc?

Config GC es una habilidad para Claude Code que implementa un proceso de recolección de basura para la configuración del asistente. Escanea ocho canales distintos (skills, memoria, hooks, permisos, servidores MCP, recordatorios programados, historial de proyectos y cachés de ejecución) en busca de elementos redundantes, obsoletos, huérfanos o de bajo valor, y propone su eliminación uno por uno con confirmación explícita del usuario, siguiendo una filosofía de 'soft-delete' (renombrar a .disabled o mover a _gc_trash/) para mantener siempre una ruta de deshacer. Es útil porque las configuraciones de Claude Code solo se acumulan con el tiempo, y sin revisiones periódicas se vuelven lentas y desordenadas. La habilidad ejecuta un escaneo cada ~30 días, presenta hasta 20 candidatos por ejecución, registra cada acción en un archivo de bitácora (gc_log.md) y reporta espacio recuperado y canales saludables. Funciona exclusivamente en el directorio ~/.claude y requiere la intervención humana en cada decisión de eliminación, evitando cualquier borrado autónomo.

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

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Documentación

Config GC — Recolección de Basura para Configuraciones de Claude Code

Tomado de la recolección de basura en tiempo de ejecución: escanea periódicamente objetos que ya no son referenciados, redundantes, caducados o de bajo valor, y recupera el espacio. La diferencia crítica: aquí, la recolección requiere un humano en el circuito. Nunca borrar de forma autónoma.

Cuándo activarlo

  • El usuario pide limpiar, auditar o reducir su configuración de Claude Code
  • El usuario se queja de demasiadas skills, hooks ruidosos o inicio de sesión lento
  • Ha llegado el momento de una revisión mensual/periódica de la configuración
  • Después de instalar un paquete grande de skills (p. ej., este repositorio), para conciliar superposiciones con la configuración existente

NO activar para: limpiar código fuente del proyecto (eso es refactorización), borrar historial de chat o desinstalar Claude Code en sí.

Filosofía de diseño

  1. Las configuraciones solo agregables tienen fugas. Las skills, archivos de memoria, hooks y entradas de permisos solo se añaden. Sin revisión periódica, se pudren en silencio.
  2. Las auditorías regulares superan a las purgas únicas. Escanear cada ~30 días, proponer un pequeño lote de candidatos cada vez.
  3. Estrategias por canal. Cada tipo de acumulación (skills, hooks, permisos, ...) tiene sus propias señales de obsolescencia: no aplicar una sola regla en todas partes.
  4. Soft-delete primero. Renombrar a .disabled > mover a ~/.claude/_gc_trash/ > borrado real. Mantener siempre una ruta de deshacer.
  5. Humano en el circuito forzado. Cada candidato recibe su propia confirmación [y/n/skip]. No hay acceso directo de "sí a todo".
  6. Mantener un registro. Cada ejecución de GC añade a ~/.claude/gc_log.md: qué se tocó, por qué y cómo deshacerlo.

Canales de escaneo

#CanalRutaSeñales de obsolescencia / redundancia
1Skills~/.claude/skills/*/Nombres muy superpuestos; nunca activados en transcripciones recientes; desajuste de dominio con el trabajo real del usuario; SKILL.md roto o vacío
2Memoria~/.claude/**/memory/*.md + su índiceMúltiples entradas de índice para un mismo tema; contenidos que contradicen entradas más nuevas; fechas que ya han pasado; archivos huérfanos faltantes del índice; fragmentos de menos de 100 palabras que deberían fusionarse
3Hooks~/.claude/hooks/ + configuracionesScripts presentes en disco pero no referenciados por ninguna configuración de hook; versiones antiguas reemplazadas por reescrituras
4Permisospermissions.allow en settings.json / settings.local.jsonEntradas duplicadas; entradas específicas ya cubiertas por un comodín (p. ej., Bash(git push) cuando Bash(*) está permitido); concesiones únicas de experimentos pasados
5Servidores MCP~/.claude.json o .mcp.json del proyectoServidores que fallan al conectar; duplicados funcionales; no usados por mucho tiempo
6Recordatorios / tareas programadasdonde sea que el usuario los mantengaDisparos únicos mayores de 30 días; tareas cuyos scripts objetivo ya no existen
7Historial de proyectos~/.claude/projects/*/Instantáneas de transferencia obsoletas; registros de sesión reemplazados por estado más nuevo
8Cachés de ejecucióncache/, file-history/, logs/, shell-snapshots/Ordenar por tamaño y mtime; proponer elementos >30 días de antigüedad y grandes

Flujo de trabajo

  1. Escanear todos los canales (o el subconjunto que nombre el usuario). Recopilar candidatos con: ruta, canal, señal que lo marcó, tamaño, última modificación.
  2. Ordenar por confianza (roto/huérfano = alto; simplemente antiguo = bajo) y presentar como una tabla numerada. Limitar cada ejecución a ~20 candidatos — GC es periódico, no exhaustivo.
  3. Confirmar uno por uno. Para cada candidato mostrar la evidencia, luego preguntar [y/n/skip]. El usuario puede detenerse en cualquier momento.
  4. Soft-delete de elementos confirmados: preferir renombrar a .disabled para skills/hooks y mover a _gc_trash/<fecha>/ para archivos. Las entradas de permisos viven en JSON (sin comentarios posibles): hacer copia de seguridad del archivo de configuración, registrar cada entrada eliminada textualmente en gc_log.md, luego eliminarla del arreglo allow con jq. Solo borrar definitivamente cuando el usuario lo solicite explícitamente.
  5. Registrar la ejecución en ~/.claude/gc_log.md: marca de tiempo, elementos accionados, instrucciones para deshacer.
  6. Informar: tamaño recuperado, canales aún saludables, fecha sugerida de próxima revisión.

Comandos de escaneo de ejemplo

Scripts de hook huérfanos (canal 3) — scripts en disco que ninguna configuración de hook referencia:

for f in ~/.claude/hooks/*; do
  name=$(basename "$f")
  grep -rq "$name" ~/.claude/settings.json ~/.claude/settings.local.json 2>/dev/null \
    || echo "HUÉRFANO: $f"
done

Entradas de permiso redundantes (canal 4) — duplicados y concesiones específicas sombreadas por un comodín:

jq -r '.permissions.allow[]' ~/.claude/settings.local.json | sort | uniq -d
if jq -e '.permissions.allow | index("Bash(*)")' ~/.claude/settings.local.json >/dev/null; then
  jq -r '.permissions.allow[]' ~/.claude/settings.local.json \
    | grep '^Bash(' | grep -vF 'Bash(*)'
fi

Cachés obsoletas más grandes (canal 8) — du -k en lugar de find -printf (solo GNU), para que funcione también en macOS/BSD:

find ~/.claude/file-history ~/.claude/shell-snapshots -type f -mtime +30 \
  -exec du -k {} + 2>/dev/null | sort -rn | head -20

Soft-delete con ruta de deshacer (capturar la fecha una vez para que el registro no pueda discrepar con el directorio):

gc_date=$(date +%Y-%m-%d)
mkdir -p ~/.claude/_gc_trash/$gc_date
mv ~/.claude/skills/dead-skill ~/.claude/_gc_trash/$gc_date/
echo "$(date -Iseconds) movido skills/dead-skill -> _gc_trash/$gc_date/ (deshacer: mv de vuelta)" >> ~/.claude/gc_log.md

Eliminar una entrada de permiso confirmada como redundante (JSON no tiene comentarios — hacer copia de seguridad, registrar, luego editar):

cp ~/.claude/settings.local.json ~/.claude/settings.local.json.bak
echo "$(date -Iseconds) entrada de permiso eliminada: Bash(git push) (deshacer: restaurar desde .bak o volver a añadir)" >> ~/.claude/gc_log.md
jq '.permissions.allow -= ["Bash(git push)"]' ~/.claude/settings.local.json.bak \
  > ~/.claude/settings.local.json

Anti-patrones

  • Aprobación masiva. Preguntar "¿eliminar los 15? [y/n]" contradice el diseño. Un elemento, una decisión.
  • Borrado definitivo en la primera pasada. Si no hay copia en _gc_trash/ o renombrado a .disabled, lo hiciste mal.
  • Tratar "antiguo" como "muerto". Una skill no utilizada durante 60 días puede ser estacional (temporada de impuestos, revisiones trimestrales). La antigüedad es una señal, no un veredicto — por eso un humano confirma.
  • Limpiar la memoria truncando. Fusionar dos archivos de memoria contradictorios requiere leer ambos y conservar la verdad más nueva, no eliminar el más largo.
  • Tocar cualquier cosa fuera de ~/.claude (o el .claude/ del proyecto). Config GC nunca se adentra en árboles de código fuente.

Buenas prácticas

  • Ejecutar después de grandes adiciones, no solo en un calendario: instalar un paquete de 50 skills es exactamente el momento en que aparecen superposiciones con skills existentes.
  • Cuando dos skills se superponen, preferir deshabilitar la que tenga la descripción de activación más débil — es la que probablemente nunca se disparaba de todos modos.
  • La limpieza de permisos es el canal de mayor valor por minuto invertido: las entradas allow redundantes dificultan la revisión de seguridad.
  • Conservar gc_log.md para siempre. Es pequeño, y "¿cuándo deshabilité ese hook y por qué?" surge más a menudo de lo que crees.

Habilidades relacionadas

  • skill-stocktake — audita la calidad de las skills; config-gc audita la existencia de las skills. Ejecutar stocktake en lo que sobrevive a GC.
  • workspace-surface-audit — la contraparte aditiva: recomienda qué instalar. config-gc es la mitad sustractiva del mismo ciclo de vida.
  • configure-ecc — después de instalar skills con él, ejecutar config-gc para conciliar superposiciones con tu configuración preexistente.
  • continuous-learning — produce los archivos de memoria que esta habilidad luego audita.
  • security-review — se empareja bien con el canal de permisos.

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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