Четыре плагина против упора в лимиты Claude Code: настоящие названия, команды и порядок установки

Это рабочая сборка из четырёх открытых плагинов для Claude Code, которые вместе снимают упор в лимиты. Каждый я нашёл по официальному репозиторию и проверил, что он живой, потому что в роликах их названия перевирают на слух и человек потом ищет несуществующий инструмент. Внутри порядок установки с объяснением, почему он именно такой, точные команды под копирование, честный разбор заявленных цифр с указанием, где они завышены, способ замерить эффект у себя и раздел на случай, когда что-то не завелось.

Читается за 15 минут. Внутри: настоящие названия и ссылки на все четыре репозитория, порядок установки, команды под копирование, замер расхода до и после, честные оговорки по каждому инструменту, что делать при отказе.

Начни с первого раздела, он объясняет, почему эти четыре штуки работают вместе и один другого не заменяет. Дальше иди строго по порядку разделов: первым ставится измеритель, иначе ты не увидишь собственного эффекта и будешь верить чужим процентам. Команды копируй целиком, они даны отдельными блоками.

Почему их именно четыре

Расход в Claude Code складывается из трёх разных частей, и один инструмент закрывает только одну из них. Поэтому сборка работает, а любой плагин поодиночке даёт заметно меньше.

Токены уходят по трём каналам. Первый это то, что улетает В модель: файлы, логи, ответы инструментов, результаты поиска по коду. Второй это то, что модель пишет обратно тебе. Третий это повторное перечитывание одного и того же кода в каждой новой сессии, потому что модель не помнит вчерашний разговор.

Headroom берёт вход

Садится между тобой и моделью и сжимает то, что уходит наверх: длинные логи, JSON, выдачу поиска по коду. Смысл сохраняется, объём падает.

Caveman берёт выход

Заставляет модель отвечать сжато, без вежливых вступлений и пересказа задачи. Код, команды и тексты ошибок при этом остаются целыми.

Graphify берёт перечитывание

Один раз разбирает проект в граф связей, и дальше модель спрашивает граф вместо того, чтобы открывать десятки файлов подряд.

CodeBurn берёт измерение

Показывает, куда именно ушли деньги и токены: по проектам, моделям и задачам. Без него ты не отличишь работающую настройку от плацебо.

Все четыре бесплатны и работают локально на твоей машине. Ни один из них не требует ключей и не отправляет твой код на сторону. Это я проверил по официальным репозиториям, ссылки лежат в разделах ниже.

Названия в роликах и расшифровках перевирают почти всегда, потому что их произносят вслух. Ниже настоящие имена, по которым инструмент реально находится.

Headroom, репозиторий headroomlabs-ai
Graphify, репозиторий Graphify-Labs
CodeBurn, репозиторий getagentseal, запускается как codeburn
Caveman, репозиторий JuliusBrussee

Шаг 1. Сначала измеритель, потом всё остальное

CodeBurn ставится первым, и это самая важная мысль всего разбора. Пока ты не видишь свою цифру, любая экономия существует только в чужих обещаниях.

CodeBurn читает файлы сессий, которые твои инструменты и так пишут на диск, и раскладывает расход по проектам, моделям и задачам. Ему не нужен ни ключ, ни прокси, ни доступ в сеть.

Запуск без установки

Промпт

npx codeburn

Откроется панель прямо в терминале. Стрелки переключают период, клавиша q закрывает. Нужен Node.js версии 22.13 или новее.

Если хочешь оставить насовсем

Промпт

npm install -g codeburn

Три команды, ради которых он и нужен

Промпт

codeburn overview

Сводка за месяц. Это твоя отправная точка, запиши цифру.

Промпт

codeburn optimize

Показывает, где расход уходит впустую. Обычно первое же место в этом списке даёт больше экономии, чем все плагины вместе.

Промпт

codeburn compare

Сравнение моделей между собой. Часть работы спокойно живёт на модели попроще, и видно это именно здесь.

Открыть официальный репозиторий CodeBurn

Сними цифру ДО установки остальных трёх и запиши её отдельно. Через неделю сравнишь с новой. Это единственный честный способ узнать свою экономию. Чужие проценты этого не заменяют.

Шаг 2. Headroom, сжатие того, что уходит в модель

Самый весомый из четырёх, потому что вход почти всегда толще выхода. Работает как обёртка вокруг Claude Code.

Проверь, что подходит машина

Промпт

python3 --version

Нужен Python версии 3.10 или новее. Версия старше, значит сначала обнови Python, иначе установка упадёт с непонятной ошибкой.

Установка

Промпт

pip install "headroom-ai[all]"

Ставится изолированно через uv, тогда системный Python остаётся чистым. Команда ниже.

Промпт

uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]"

Запуск Claude Code через Headroom

Промпт

headroom wrap claude

Дальше работаешь как обычно. При старте обёртка печатает, что прокси поднялся. Строк нет и Claude Code открылся мгновенно, значит обёртка не отработала и ты просто сидишь без неё.

Для Claude Code внутри VS Code

Промпт

headroom wrap vscode-claude

Открыть официальный репозиторий Headroom

Честная цифра. Для обычной работы с кодом заявлено около 20 процентов экономии, а вот на длинных JSON и выдаче поиска доходит до 60 и выше. Проценты за девяносто, которые гуляют по роликам, снимались на специально подобранных случаях вроде разбора логов. У себя увидишь свою цифру, и она честнее любой чужой.

Шаг 3. Caveman, сжатие того, что модель пишет тебе

Заставляет отвечать по делу и без вежливой обёртки. Ставится в одну команду и включается сразу.

Установка через магазин плагинов Claude Code

Промпт

claude plugin marketplace add JuliusBrussee/caveman

Промпт

claude plugin install caveman@caveman

Управление режимами прямо в диалоге

Промпт

/caveman lite

Мягкий режим. Ответы становятся короче, язык остаётся нормальным человеческим. С него и начинай.

Промпт

/caveman full

Основной режим. Ответ сжимается сильно, вежливые связки исчезают совсем.

Промпт

/caveman off

Выключение. Пригодится, когда просишь объяснить сложную вещь словами и тебе нужен развёрнутый ответ.

Открыть официальный репозиторий Caveman

Оговорка, которой нет в роликах. Caveman режет ТОЛЬКО ответы модели, около 65 процентов от них, и при этом сам добавляет примерно тысячу входных токенов на каждый ход. На задачах, где модель и так отвечает коротко, выигрыш близок к нулю. Зато на длинных разборах и планах экономия видна сразу.

Код, команды, сообщения об ошибках и тексты коммитов он не трогает вовсе, поэтому потерять важное здесь нечем.

С чего начать в соцсетях

Шаг 4. Graphify, чтобы проект не перечитывался заново

Разбирает код в граф связей у тебя на машине и даёт модели спрашивать граф вместо открывания файлов пачками. Заметнее всего на больших проектах.

Установка

Промпт

uv tool install graphifyy

Промпт

graphify install

Нужен Python 3.10 или новее и uv. На Mac ставится так.

Промпт

brew install python@3.12 uv

Построить граф своего проекта

Открой Claude Code в папке проекта и набери команду ниже. Точка означает текущую папку.

Промпт

/graphify .

Разбор идёт локально, без обращения к модели, поэтому построение графа само по себе токенов не тратит. На выходе три файла: наглядная схема в браузере, отчёт и сам граф.

Спрашивать про свой код

Промпт

/graphify query "кто вызывает эту функцию"

Промпт

/graphify path A B

Вторая команда показывает цепочку связей между двумя частями проекта. Это самый частый вопрос при разборе чужого кода.

Открыть официальный репозиторий Graphify

Смысл появляется на проектах примерно от пятисот файлов. На маленьком проекте модель и так держит всё в голове, и граф не окупит время на установку.

Как убедиться, что стало лучше

Правило трёх прогонов, чтобы не спутать эффект настройки со случайностью.

Возьми одну свою типовую задачу, которую делаешь регулярно. Бери ту, которую делаешь чаще всего.
Прогони её три раза до установки и запиши расход через codeburn overview. Три раза нужны потому, что один прогон ничего не доказывает, разброс между попытками бывает больше самой экономии.
Поставь плагины и прогони ту же задачу ещё три раза.
Сравнивай средние значения между собой. Разница меньше десяти процентов это шум.
Через неделю посмотри codeburn optimize. Он покажет, что съедает расход теперь, и это будет уже другое место.

Самая крупная экономия почти всегда лежит вне плагинов. Это привычка называть конкретные файлы вместо того, чтобы вываливать в модель весь проект целиком, и привычка начинать новый разговор под новую задачу вместо бесконечной одной сессии. Плагины добавляются сверху к этому. Заменить это они не могут.

Если не завелось

Четыре отказа, которые встречаются чаще всего, и что делать с каждым.

Команда не найдена после установки

Закрой терминал целиком и открой заново. Свежепоставленные команды подхватываются только новым окном.

Установка падает на сборке

Почти всегда это старый Python. Проверь версию командой python3 --version и обнови, если меньше 3.10.

Claude Code стартует, а экономии нет

Проверь, что запускаешь именно через обёртку headroom wrap claude. Привычная команда claude запускает Claude Code без неё. Запустил по привычке, значит работаешь без Headroom и даже не заметишь.

Ответы стали слишком куцыми

Это Caveman в основном режиме. Переключись на /caveman lite или выключи его на время объяснений через /caveman off.

Ставь по одному и работай день на каждом. Поставишь все четыре разом и что-то сломается, ты не поймёшь, кто именно виноват, и снесёшь всю сборку вместе с работающей частью.

Читать дальше в блоге

Эту тему я разбираю подробно в статье рабочий список нейросетей для контента. Там же лежат остальные разборы про нейросети.

Следующий шаг

Хочешь так же, но под свой блог и продукт?

Я собрал систему, по которой обычный человек запускает блог с нуля и набирает аудиторию без съёмок, монтажа и команды. Внутри разбор, с которого стартовал сам.

Открыть разбор: с чего начать→