حالة استخدام · وكلاء الترميز بالذكاء الاصطناعي

توقف عن دفع تكلفة وكيل الترميز الخاص بك لإعادة قراءة مستودعك.

يقلل LeanCTX من استخدام رموز (tokens) لوكيل ترميز الذكاء الاصطناعي بنسبة 60–90٪ عن طريق تحديد ما يتم قراءته: أوضاع القراءة المدركة لـ AST تعيد التوقيعات بدلاً من الملفات الكاملة، وإعادة القراءة المخزنة تكلف ~13 رمزًا، و95+ نمط صدفة يضغط مخرجات الأوامر. يعمل مع أكثر من 30 أداة (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot) عبر إعداد lean-ctx واحد.

Same engine. Different workflow. Always the right context.

ما تكلفك اليوم.

وكيلك يعيد قراءة نفس الملفات طوال اليوم

كل مطالبة تعيد تغذية نفس الوحدات. القراءات الخام تفرغ 4,200 رمز عندما يحمل حوالي 920 منها الإشارة. وغداً سيقرأها مرة أخرى.

مخرجات الـ Shell تغمر النافذة

يمكن أن يستهلك بناء واحد لـ cargo أو npm install آلاف الرموز على أشرطة التقدم والتحذيرات التي لم يحتج إليها نموذجك أبداً.

امتلاء نوافذ السياق، وانخفاض الدقة

تُظهر أبحاث 'اضمحلال السياق' انخفاض دقة النموذج من 98% إلى 64% مع امتلاء النوافذ بالضوضاء. المزيد من السياق لا يعني سياقًا أفضل.

القدرات التي تقوم بالعمل.

كل ما يلي مُنشر في الثنائي مفتوح المصدر اليوم. لا عناصر خارطة طريق، ولا قوائم انتظار.

أدواتكLeanCTXالنموذج

10 أوضاع قراءة

الخرائط، التوقيعات، الاختلاف (diff)، الإنتروبيا والمزيد. مدرك لـ AST عبر tree-sitter، 26 لغة.

ذاكرة التخزين المؤقت للجلسة

تكلفة إعادة القراءة المخزنة مؤقتًا تبلغ حوالي 13 رمزًا بدلاً من الملف بأكمله

أكثر من 95 نمط shell

cargo، npm، docker، tsc، pytest... مضغوطة في الأخطاء + النتائج

أكثر من 30 أداة AI

Cursor، Claude Code، Codex، Copilot، Windsurf، Cline. أمر إعداد واحد

lean-ctx gain

يعرض بالضبط ما قمت بحفظه، من سجل محلي موقع لك

من الصفر إلى أول مكسب.

terminal
# تثبيت$ curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh
# اكتشاف وتكوين كل أداة AI المثبتة تلقائيًا$ lean-ctx setup
# التحقق من التكامل$ lean-ctx doctor
# بعد يوم عمل: شاهد ما قمت بحفظه$ lean-ctx gain

الأسئلة التي تطرحها الفرق قبل التبني.

استعد السيطرة على سياقك.

مجاني للاستخدام المحلي، إلى الأبد. يفرض CI ذلك. ثنائي واحد، وعشر دقائق لأول مكسب مُقاس.

Support this project