وكيل الذكاء الاصطناعي يختار الأدوات الخاطئة، يتجاهل الميزانيات، ويهدر الحوسبة على مهام تافهة.
LeanCTX يوجه كل طلب عبر خط أنابيب تكيفي مدعوم بالرسم البياني. يُصنّف نية المهمة، يدمج BM25 والتضمينات الدلالية وقرب الرسم البياني عبر Reciprocal Rank Fusion (RRF) للبحث، يفرض ميزانيات التوكنات والتكلفة، ويُثري النظرات العامة بحقائق المعرفة ونقاط الرسم البياني الساخنة. التقييد التدريجي والوضع المختصر يحافظان على كفاءة الجلسات الطويلة.
كل طلب يحصل على نفس المعاملة
بدون التوجيه الذكي، كل طلب يحصل على نفس المعاملة العامة. إعادة تسمية بسيطة تحصل على نفس السياق الثقيل كإعادة هيكلة معقدة.
ctx_intent يُصنّف مهمتك ويختار تلقائياً وضع القراءة الأمثل والميزانية واستراتيجية خط الأنابيب.
11 أدوات
توجيه النوايا
تصنيف المهام تلقائياً يوجه الطلبات إلى وضع المعالجة الأمثل.
اختيار الوضع
مُتنبئ وضع مُتعلم يختار أفضل استراتيجية ضغط بناءً على نوع المهمة والسياق.
إنفاذ الميزانية
ميزانيات التوكنات والتكلفة والوقت مع إجراءات SLO: تحذير أو تقييد أو حظر.
خط أنابيب تكيفي
ست مراحل لخط الأنابيب مع مفاتيح تبديل لكل ملف تعريف ومقاييس في الوقت الفعلي.
دمج البحث الهجين
يجمع بين مطابقة BM25 للكلمات المفتاحية والتضمينات الدلالية ودرجات القرب من الرسم البياني عبر Reciprocal Rank Fusion (RRF).
نظرة عامة مُثرية بالمعرفة
ctx_overview يُظهر حقائق المعرفة ذات الصلة ونقاط Property Graph الساخنة إلى جانب ملخص الهندسة المعمارية.
تقييد البحث التدريجي
تلميحات متصاعدة توجه الوكيل عندما تُرجع عمليات البحث المتكررة نتائج متناقصة، مما يقلل هدر التوكنات.
الوضع المختصر
وضع استجابة موجز قابل للتكوين يُزيل الشروحات المطولة، مثالي للمطورين ذوي الخبرة والجلسات الطويلة.
جهد السياق (Φ)
يُقيّم كل عنصر سياق بدالة جهد سداسية العوامل تجمع بين الملاءمة والهيكل والحداثة والتاريخ والتكلفة والتكرار.
مُجمّع السياق
الاختيار الجشع المُرتّب بـ Φ يبني حزم سياق مصغّرة ضمن أي ميزانية رموز، مع إزالة تلقائية للتكرار.
مقابض السياق
مراجع كسولة مُتفرقة (@F1, @K3) تؤجل تحميل المحتوى حتى الحاجة — مؤشرات سياق بدون تكلفة لكفاءة الرموز.
بروتوكول الكفاءة المعرفية (CEP)
بروتوكول منظم لتعظيم جودة استدلال الذكاء الاصطناعي من خلال تسليم سياق محسّن.
10 MCP أدوات
LeanCTX يوجه كل طلب عبر خط أنابيب تكيفي مدعوم بالرسم البياني. يُصنّف نية المهمة، يدمج BM25 والتضمينات الدلالية وقرب الرسم البياني عبر Reciprocal Rank Fusion (RRF) للبحث، يفرض ميزانيات التوكنات والتكلفة، ويُثري النظرات العامة بحقائق المعرفة ونقاط الرسم البياني الساخنة. التقييد التدريجي والوضع المختصر يحافظان على كفاءة الجلسات الطويلة.
ctx_intent Structured intent input (optional) — submit compact JSON or short text; server also infers intents automatically from tool calls.
ctx_overview Task-relevant project map — use at session start.
ctx_preload Proactive context loader — caches task-relevant files, returns L-curve-optimized summary (~50-100 tokens vs ~5000 for individual reads).
ctx_prefetch Predictive prefetch — prewarm cache for blast radius files (graph + task signals) within budgets.
ctx_dedup Cross-file dedup: analyze or apply shared block references.
ctx_response Compress LLM response text (remove filler, apply TDD).
ctx_benchmark Benchmark compression modes for a file or project.
ctx_context Session context overview — cached files, seen files, session state.
ctx_routes List HTTP routes/endpoints extracted from the project. Supports Express, Flask, FastAPI, Actix, Spring, Rails, Next.js.
ctx_feedback Harness feedback for LLM output tokens/latency (local-first). Actions: record|report|json|reset|status.
كل مخرج يحمل إثباتاً
يُولّد LeanCTX أدلة إثبات لكل جلسة: أي الملفات قُرئت، وما الذي ضُغط، وأي الفحوصات نجحت، وكيف أُنفقت التوكنات. هذا يجعل عمل AI قابلاً للتدقيق والإعادة والثقة.
استكشف أدوات الذكاء
LeanCTX يوجه كل طلب عبر خط أنابيب تكيفي مدعوم بالرسم البياني. يُصنّف نية المهمة، يدمج BM25 والتضمينات الدلالية وقرب الرسم البياني عبر Reciprocal Rank Fusion (RRF) للبحث، يفرض ميزانيات التوكنات والتكلفة، ويُثري النظرات العامة بحقائق المعرفة ونقاط الرسم البياني الساخنة. التقييد التدريجي والوضع المختصر يحافظان على كفاءة الجلسات الطويلة.