claude-teams-brain
Give your Claude Code Agent Teams a memory. Auto-injects role-specific context into every new teammate — your team never starts blind again.
- 来源
- GitHub
- 语言
- Python
- 最近活动日期
- 2026年3月15日
星标29实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
与令牌效率相关的已测量目录条目。
Give your Claude Code Agent Teams a memory. Auto-injects role-specific context into every new teammate — your team never starts blind again.
星标29实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
Tech-lead orchestration for Claude Code — the top-tier model (Fable) keeps architecture & decisions, cheap subagents (Sonnet/Opus) do the routine and the digging. Save tokens without losing quality.
星标28实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
Freeze Claude Code's prompt prefix so DeepSeek's automatic cache always hits — alignment proxy + coalescing + keepalive, installable as a CC plugin. Measured 64% cheaper on real Claude Code traffic.
星标24实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
Token-compression skill. An adaptation of caveman — short common words, trust context, say just enough, be laconic.
星标24实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
Claude Code harness that refreshes its own context instead of compacting: at a threshold it writes a verified capsule, runs /clear, and resumes in a fresh session. Memory is plain markdown in git, readable with git log. MIT, runs locally, one install (Node 18+). Codex adapter included.
星标23实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
Reduces AI agent token usage by 90% via context compression and task checkpoint persistence.
最近 7 天下载量107实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
MCP server and proxy that compresses LLM prompts, tool output, and replies to cut token cost.
最近 7 天下载量101实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
Deprecated — Catalyst local runtime, kept for history. Use coalesce-labs/catalyst-dev-skills and coalesce-labs/catalyst-cloud-skills.
星标20实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
A MCP that turns PDFs into structured text, tables, figures, metadata, annotations, and page-level evidence for selective retrieval by MCP-compatible AI agents. Improves the information quality AI agents receive while also reducing token costs in some scenarios.
星标17实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化
Control plane for AI coding agents: route tasks, reduce token spend, run multi-agent workflows, fallback executors, and track cost per task.
星标17实测 · 2026年10月22日
动量07 天 · 实测 · 0% 相对变化