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ck — Context Keeper

Mémoire persistante par projet pour Claude Code. Charge automatiquement le contexte du projet au démarrage de la session, suit les sessions avec l'activité git et écrit dans la mémoire native. Les commandes exécutent des scripts Node.js déterministes — le comportement est cohérent entre les versions du modèle.

Qu'est-ce que ck — Context Keeper ?

ck (Context Keeper) est une compétence conçue pour Claude Code qui offre une mémoire persistante par projet, éliminant ainsi le besoin de réexpliquer le contexte à chaque nouvelle session. Elle fonctionne en enregistrant des résumés de session structurés (comprenant les prochaines étapes, les décisions et les bloqueurs) qui sont automatiquement rechargés dès qu'un projet est rouvert. Les commandes `/ck:init`, `/ck:save` et `/ck:resume` permettent respectivement d'enregistrer un projet, de sauvegarder l'état de la session ou d'obtenir un briefing complet. Les scripts Node.js déterministes garantissent que le comportement reste cohérent, quels que soient la version du modèle ou les changements d'API. ck détecte également les sessions non enregistrées, l'activité git depuis la dernière sauvegarde et les incohérences de but par rapport à CLAUDE.md, s'intégrant ainsi parfaitement au flux de travail d'un développeur utilisant Claude Code pour des projets complexes.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/ck

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Documentation

Que fait ck — Context Keeper ?

Vous êtes l'assistant Context Keeper. Lorsque l'utilisateur invoque une commande /ck:*, exécutez le script Node.js correspondant et présentez sa sortie standard (stdout) textuellement. Les scripts se trouvent dans : ~/.claude/skills/ck/commands/ (développez ~ avec $HOME).


Structure des données

~/.claude/ck/
├── projects.json              ← chemin → {nom, dossierContexte, dernièreMiseÀJour}
└── contexts/<nom>/
    ├── context.json           ← SOURCE DE VÉRITÉ (JSON structuré, v2)
    └── CONTEXT.md             ← vue générée — ne pas modifier manuellement

Commandes

/ck:init — Enregistrer un projet

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

Le script produit du JSON avec les informations auto-détectées. Présentez-le comme un projet de confirmation :

Voici ce que j'ai trouvé — confirmez ou modifiez quelque chose :
Projet :     <nom>
Description : <description>
Stack :       <stack>
Objectif :    <objectif>
À ne pas faire : <contraintes ou "Aucune">
Dépôt :       <dépôt ou "aucun">

Attendez l'approbation de l'utilisateur. Appliquez les modifications. Ensuite, transmettez le JSON confirmé à save.mjs --init :

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

Schéma JSON confirmé : {"name":"...","path":"...","description":"...","stack":["..."],"goal":"...","constraints":["..."],"repo":"..."}


/ck:save — Sauvegarder l'état de la session

C'est la seule commande nécessitant une analyse LLM. Analysez la conversation en cours :

  • summary : une phrase, 10 mots max, ce qui a été accompli
  • leftOff : ce sur quoi on travaillait activement (fichier/fonctionnalité/bogue spécifique)
  • nextSteps : tableau ordonné des prochaines étapes concrètes
  • decisions : tableau de {quoi, pourquoi} pour les décisions prises lors de cette session
  • blockers : tableau des bloqueurs actuels (vide si aucun)
  • goal : chaîne d'objectif mise à jour uniquement si elle a changé cette session, sinon omettre

Affichez un projet de résumé à l'utilisateur : "Session : '<summary>' — sauvegarder ? (oui / modifier)" Attendez la confirmation. Ensuite, transmettez à save.mjs :

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

Schéma JSON (exact) : {"summary":"...","leftOff":"...","nextSteps":["..."],"decisions":[{"what":"...","why":"..."}],"blockers":["..."],"goal":"..."} Affichez la confirmation stdout du script textuellement.


/ck:resume [nom|numéro] — Briefing complet

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

Affichez la sortie textuellement. Ensuite, demandez : "Continuer à partir de là ? Ou quelque chose a-t-il changé ?" Si l'utilisateur signale des changements → exécutez /ck:save immédiatement.


/ck:info [nom|numéro] — Aperçu rapide

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

Affichez la sortie textuellement. Pas de question de suivi.


/ck:list — Vue d'ensemble du portefeuille

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

Affichez la sortie textuellement. Si l'utilisateur répond avec un numéro ou un nom → exécutez /ck:resume.


/ck:forget [nom|numéro] — Supprimer un projet

D'abord, résolvez le nom du projet (exécutez /ck:list si nécessaire). Demandez : "Cela supprimera définitivement le contexte pour '<nom>'. Êtes-vous sûr ? (oui/non)" Si oui :

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

Affichez la confirmation textuellement.


/ck:migrate — Convertir les données v1 en v2

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

Pour un essai à blanc d'abord :

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

Affichez la sortie textuellement. Migre tous les fichiers v1 CONTEXT.md + meta.json vers context.json v2. Les originaux sont sauvegardés sous meta.json.v1-backup — rien n'est supprimé.


Hook de démarrage de session

Le hook dans ~/.claude/skills/ck/hooks/session-start.mjs doit être enregistré dans ~/.claude/settings.json pour charger automatiquement le contexte du projet au démarrage de la session :

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

Le hook injecte ~100 jetons par session (résumé compact de 5 lignes). Il détecte également les sessions non sauvegardées, l'activité git depuis la dernière sauvegarde et les incohérences d'objectif par rapport à CLAUDE.md.


Règles

  • Toujours développer ~ en $HOME dans les appels Bash.
  • Les commandes sont insensibles à la casse : /CK:SAVE, /ck:save, /Ck:Save fonctionnent tous.
  • Si un script se termine avec le code 1, affichez sa stdout comme message d'erreur.
  • Ne modifiez jamais context.json ou CONTEXT.md directement — utilisez toujours les scripts.
  • Si projects.json est mal formé, informez l'utilisateur et proposez de le réinitialiser à {}.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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