╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok ╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok

বিল্ডারদের জন্য

আপনার AI কোডিং এজেন্ট,
টোকেনের বিল ছাড়া।

LeanCTX হল স্থানীয় বাইনারি যা আপনার কোডিং এজেন্টকে কম পড়তে এবং বেশি মনে রাখতে সাহায্য করে: ৬০-৯০% কম টোকেন, পুনঃপঠন যা প্রায় ১৩ টোকেনের খরচ করে, এবং রিস্টার্টেও টিকে থাকা প্রজেক্ট মেমরি। চিরতরে বিনামূল্যে, কোনো অ্যাকাউন্ট নেই, আপনার মেশিনে চলে।

৫ মিনিটে ইনস্টল করুন бенচমার্ক দেখুন

খরচ

যা আপনার টোকেন বাজেট নষ্ট করে করে।

একটি ব্যক্তিগত প্রকল্পে, প্রতিটি অপচয়িত টোকেন আপনার টাকা। তিনটি নীরব লিক দ্রুত জমে যায়।

একই ফাইল বারবার পড়া

প্রতিটি টার্নে, আপনার এজেন্ট এমন ফাইলগুলি পড়ে যা এটি মিনিট আগে দেখেছিল — এবং আপনি সেই কনটেক্সটের জন্য আবার পুরো দাম পরিশোধ করেন।

দীর্ঘ সেশন ড্রফট করে

যেমন কনটেক্সট উইন্ডো ভরে যায়, এজেন্টরা নীরবে যা পড়েছে তা ফেলে দেয় এবং কোনো সতর্কতা ছাড়াই উত্তর খারাপ হতে থাকে (Claude Code #42542)।

野 উচ্চাকাঙ্ক্ষার সাথে বিল বাড়ে

আপনি যত বেশি তৈরি করেন, তত বেশি কাঁচা আউটপুট, সার্চ ফলাফল এবং ফাইল রিড উইন্ডোকে প্লাবিত করে, এবং আপনার মাসিক বিল তত বড় হয়।

এটি কিভাবে কাজ করে

এটি আপনার এজেন্টকে কিভাবে করে হালকা।

একটি ছোট Rust বাইনারি প্রতিটি রিড, কমান্ড এবং সার্চ-এ একই লুপ স্থানীয়ভাবে চালায়, কোনো পরিবর্তন ছাড়াই আপনার এডিটরে।

এটি এজেন্টের এবং ফাইলগুলির মাঝে বসে

আপনার AI দ্বারা করা প্রতিটি রিড, সার্চ এবং শেল কমান্ড প্রথমে lean-ctx এর মাধ্যমে যায়, আপনার মেশিনে। আপনার এডিটর, এজেন্ট এবং ওয়ার্কফ্লো ঠিক একই থাকে।

এটি নয়েজ নয়, কাঠামো ফিরিয়ে দেয়

tree-sitter ১৮টি ভাষার উপর ফাইল পার্স করে এবং একটি ম্যাপ বা সিগনেচার ফিরিয়ে দেয়, যা মডেলের আসলে প্রয়োজন। দশটি রিড মোড প্রতিটি কাজের জন্য সঠিক গভীরতা বেছে নেয়।

দ্বিতীয় রিড বিনামূল্যে

প্রতিটি রিড কন্টেন্ট হ্যাশ দ্বারা ক্যাশ করা হয়, তাই একটি অপরিবর্তিত ফাইল হাজারগুলির পরিবর্তে প্রায় ১৩ টোকেন হিসাবে ফিরে আসে।

এটি আপনার প্রজেক্ট মনে রাখে

ফলাফল, সিদ্ধান্ত এবং স্পর্শ করা ফাইলগুলি সংরক্ষণ করা হয় এবং পরবর্তী সেশনে স্বয়ংক্রিয়ভাবে পুনরুদ্ধার করা হয়, যাতে আপনাকে পুনরায় কনটেক্সট ব্যাখ্যা করতে না হয়।

এটি চলতে দেখুন

ইনস্টল থেকে প্রুফে পাঁচটি কমান্ডে।

কোনো config ফাইল নেই, কোনো অ্যাকাউন্ট নেই। এটি ইনস্টল করুন, আপনার টুলগুলিকে এর দিকে নির্দেশ করুন এবং টোকেন কমে যেতে দেখুন।

# ইনস্টল: একটি Rust বাইনারি, কোনো অ্যাকাউন্ট নেই

$ curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh

# শেল হুক যোগ করুন, তারপর আপনি যে সমস্ত AI টুল ব্যবহার করেন সেগুলির সাথে সংযোগ করুন

$ lean-ctx init && lean-ctx setup

→ detected Cursor, Claude Code, Copilot, Codex … configured

# আপনার এজেন্ট একটি ফাইল পড়ে: পুরো ফাইলটি একটি ম্যাপ হিসাবে ফিরে আসে

$ lean-ctx read src/server.ts

→ 4,200 → 920 tokens · 78% saved

# এটি একই ফাইল আবার পড়ে: ইতিমধ্যেই ক্যাশ করা হয়েছে

$ lean-ctx read src/server.ts

→ cache hit · ~13 tokens

# আপনার নিজস্ব রিপোজিটরিতে, একটি লেজারে স্বাক্ষরিতভাবে সঞ্চয় প্রমাণ করুন

$ lean-ctx benchmark report .

যা আপনি পান

কী পরিবর্তন হয় আপনার জন্য।

প্রথম সেশন থেকে আপনি চারটি ফলাফল অনুভব করবেন: পরিমাপ করা, স্থানীয় এবং বিনামূল্যে।

৬০–৯০% কম টোকেন

প্রতি রিডে, প্রতিটি রিডে, lean-ctx বেঞ্চমার্ক ব্যবহার করে আপনার নিজস্ব রিপোজিটরিতে পরিমাপ করা হয়, অনুমান নয়।

যে সেশনগুলি তীক্ষ্ণ থাকে

উইন্ডোটি সিগনালে ভরে যায়, তাই দীর্ঘ সেশনগুলো টাস্কের মাঝখানে ভেসে যাওয়া এবং নীরবে অবনতি হওয়া বন্ধ করে।

কিছুও আপনার মেশিন থেকে বাইরে যায় না

একটি স্থানীয় বাইনারি। আপনার কোড এবং প্রম্পট কখনও কোনো তৃতীয় পক্ষের পরিষেবাতে পৌঁছায় না।

চিরকাল বিনামূল্যে

প্রতিটি স্থানীয় বৈশিষ্ট্য Apache-2.0 এর অধীনে সরবরাহ করা হয়: উন্মুক্ত, পরিদর্শনযোগ্য এবং আপনার রাখার জন্য।

প্রত্যেকটি স্থানীয় বৈশিষ্ট্য চিরকাল বিনামূল্যে, যা একটি পাবলিক CI গেট দ্বারা প্রয়োগ করা হয়েছে। অন্যদের সাথে তৈরি করছেন? টিমগুলির জন্য LeanCTX দেখুন অথবা পরিকল্পনাগুলি তুলনা করুন।

FAQ

বিল্ডার, উত্তর দেওয়া হয়েছে।

এটা কি সত্যিই বিনামূল্যে?

হ্যাঁ। প্রতিটি স্থানীয় বৈশিষ্ট্য Apache-2.0 এবং চিরকাল বিনামূল্যে, এবং কোনো পাবলিক CI গেট যদি কোনো স্থানীয় ক্ষমতা পেওয়াল পিছনে চলে যায় তবে বিল্ড ব্যর্থ হয়। পেইড প্ল্যানগুলি শুধুমাত্র ঐচ্ছিক ক্লাউড সিঙ্ক যোগ করে।

আমার কি অ্যাকাউন্টের প্রয়োজন?

না। LeanCTX সম্পূর্ণভাবে আপনার মেশিনে চলে: কোনো সাইনআপ নেই, কোনো API কী নেই এবং আপনি যদি এটি চালু না করেন তবে কোনো টেলিমেট্রিও নেই।

কম্প্রেশন কি আমার কোডকে ক্ষতি করবে?

না। tree-sitter কিছু ড্রপ করার আগে কাঠামো পার্স করে, এবং সংকুচিত আউটপুট শুধুমাত্র ব্যবহার করা হয় যখন একটি যৌগিক গুণমান স্কোর ৯৫% বা তার উপরে থাকে (AST, identifier এবং line সংরক্ষণ)। আপনার নিজস্ব রিপোতে যাচাই করতে lean-ctx benchmark report . চালান।

এটি কোন টুলগুলির সাথে কাজ করে?

যেকোনো কিছু যা MCP (Model Context Protocol) কথা বলে, আজ ৩০+ টি, বাকিদের জন্য একটি শেল হুক সহ। একটি lean-ctx সেটআপ তাদের সনাক্ত এবং কনফিগার করে।

কার জন্য

একক বিল্ডার থেকেনিয়ন্ত্রিত ফ্লিট পর্যন্ত।

বিল্ডাররা

একক ডেভেলপার এবং ইন্ডি হ্যাকার যারা চান তাদের এজেন্ট কম পড়তে, বেশি মনে রাখতে এবং টোকেন পোড়াতে না — একটি স্থানীয় বাইনারিতে, চিরকাল বিনামূল্যে।

লোকাল-ফ্রি · ৬০–৯০% কম টোকেন বিল্ডারগুলি অন্বেষণ করুন

Teams

এঞ্জিনিয়ারিং দল যারা একটি শেয়ার্ড, অডিটেড context plane চায়: প্রতিটি এজেন্ট এবং IDE জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ রিড, পুলড মেমরি এবং প্রতি-ভূমিকা বাজেট।

শেয়ার্ড মেমরি · প্রতি-ভূমিকা বাজেট টিমগুলি অন্বেষণ করুন

Enterprise

নিরাপত্তা এবং প্ল্যাটফর্মের নেতা যারা প্রমাণ করতে চান যে এজেন্টরা কী কী স্পর্শ করেছে: SSO, ফ্লিট পলিসি, সাইনড এভিডেন্স, এবং ডিফল্টভাবে এয়ার-গ্যাপড, লোকাল-ফার্স্ট।

SSO · পলিসি প্যাকস · এভিডেন্স বান্ডেলস এন্টারপ্রাইজ অন্বেষণ করুন

একটি আরও হালকা এজেন্টের দিকে পাঁচ মিনিট।

একটি Rust বাইনারি। কোনো ক্লাউড নয়, কোনো অ্যাকাউন্ট নয়, Apache-2.0। আপনার পরবর্তী সেশনটি আরও হালকাভাবে পড়বে, এবং লেজার রসিদটি রাখবে।

৫ মিনিটে ইনস্টল করুন বিকল্পগুলি তুলনা করুন

আপনার AI কোডিং এজেন্ট,টোকেনের বিল ছাড়া।