আপনার AI এজেন্ট ভুল টুল বেছে নেয়, বাজেট উপেক্ষা করে এবং তুচ্ছ কাজে কম্পিউট নষ্ট করে।
LeanCTX প্রতিটি অনুরোধকে একটি গ্রাফ-চালিত অ্যাডাপ্টিভ পাইপলাইনের মাধ্যমে রাউট করে। এটি টাস্ক ইন্টেন্ট শ্রেণীবিভাগ করে, সার্চের জন্য Reciprocal Rank Fusion (RRF) এর মাধ্যমে BM25, সেমান্টিক এম্বেডিং এবং গ্রাফ প্রক্সিমিটি ফিউজ করে, টোকেন এবং খরচ বাজেট প্রয়োগ করে এবং নলেজ ফ্যাক্ট ও গ্রাফ হটস্পট দিয়ে ওভারভিউ সমৃদ্ধ করে। প্রগ্রেসিভ থ্রটলিং এবং টার্স মোড দীর্ঘ সেশন দক্ষ রাখে।
প্রতিটি অনুরোধ একই আচরণ পায়
বুদ্ধিমান রাউটিং ছাড়া, প্রতিটি অনুরোধ একই সাধারণ আচরণ পায়। একটি সাধারণ রিনেম একটি জটিল রিফ্যাক্টরের মতো একই ভারী কনটেক্সট পায়।
ctx_intent আপনার টাস্ক শ্রেণীবিভাগ করে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বোত্তম রিড মোড, বাজেট এবং পাইপলাইন কৌশল নির্বাচন করে।
11 টুলস
ইন্টেন্ট রাউটিং
স্বয়ংক্রিয় টাস্ক শ্রেণীবিভাগ অনুরোধগুলিকে সর্বোত্তম প্রসেসিং মোডে রাউট করে।
মোড সিলেকশন
শেখা মোড প্রেডিক্টর টাস্ক টাইপ এবং কনটেক্সটের উপর ভিত্তি করে সেরা কম্প্রেশন কৌশল নির্বাচন করে।
বাজেট প্রয়োগ
SLO অ্যাকশন সহ টোকেন, খরচ এবং সময় বাজেট: সতর্কতা, থ্রটল বা ব্লক।
অ্যাডাপ্টিভ পাইপলাইন
প্রতি-প্রোফাইল টগল এবং রিয়েল-টাইম মেট্রিক্স সহ ছয়টি পাইপলাইন পর্যায়।
হাইব্রিড সার্চ ফিউশন
BM25 কীওয়ার্ড ম্যাচিং, সেমান্টিক এম্বেডিং এবং গ্রাফ প্রক্সিমিটি স্কোর Reciprocal Rank Fusion (RRF) এর মাধ্যমে একত্রিত করে।
নলেজ-সমৃদ্ধ ওভারভিউ
ctx_overview আর্কিটেকচার সারাংশের পাশাপাশি প্রাসঙ্গিক নলেজ ফ্যাক্ট এবং Property Graph হটস্পট প্রদর্শন করে।
প্রগ্রেসিভ সার্চ থ্রটলিং
ক্রমবর্ধমান ইঙ্গিত এজেন্টকে গাইড করে যখন বারবার সার্চ ক্রমহ্রাসমান ফলাফল দেয়, অপচয়িত টোকেন কমায়।
টার্স মোড
কনফিগারযোগ্য সংক্ষিপ্ত রেসপন্স মোড দীর্ঘ ব্যাখ্যা বাদ দেয়, অভিজ্ঞ ডেভেলপার এবং দীর্ঘ সেশনের জন্য আদর্শ।
কনটেক্সট পোটেনশিয়াল (Φ)
প্রতিটি কনটেক্সট আইটেম প্রাসঙ্গিকতা, কাঠামো, সময়, ইতিহাস, খরচ এবং রিডান্ড্যান্সি সংযুক্ত করে একটি ছয়-ফ্যাক্টর পোটেনশিয়াল ফাংশন দ্বারা স্কোর করা হয়।
কনটেক্সট কম্পাইলার
Φ-র্যাঙ্কড গ্রীডি সিলেকশন যেকোনো টোকেন বাজেটের মধ্যে ন্যূনতম কনটেক্সট প্যাকেজ তৈরি করে, স্বয়ংক্রিয় রিডান্ড্যান্সি নির্মূল সহ।
কনটেক্সট হ্যান্ডেল
অলস বিরল রেফারেন্স (@F1, @K3) যা প্রয়োজন না হওয়া পর্যন্ত বিষয়বস্তু লোডিং স্থগিত করে — টোকেন দক্ষতার জন্য শূন্য-খরচ কনটেক্সট পয়েন্টার।
কগনিটিভ এফিসিয়েন্সি প্রোটোকল (CEP)
অপ্টিমাইজড কনটেক্সট ডেলিভারির মাধ্যমে AI রিজনিং কোয়ালিটি সর্বাধিক করার জন্য একটি স্ট্রাকচার্ড প্রোটোকল।
10 MCP টুলস
LeanCTX প্রতিটি অনুরোধকে একটি গ্রাফ-চালিত অ্যাডাপ্টিভ পাইপলাইনের মাধ্যমে রাউট করে। এটি টাস্ক ইন্টেন্ট শ্রেণীবিভাগ করে, সার্চের জন্য Reciprocal Rank Fusion (RRF) এর মাধ্যমে BM25, সেমান্টিক এম্বেডিং এবং গ্রাফ প্রক্সিমিটি ফিউজ করে, টোকেন এবং খরচ বাজেট প্রয়োগ করে এবং নলেজ ফ্যাক্ট ও গ্রাফ হটস্পট দিয়ে ওভারভিউ সমৃদ্ধ করে। প্রগ্রেসিভ থ্রটলিং এবং টার্স মোড দীর্ঘ সেশন দক্ষ রাখে।
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.
প্রতিটি আউটপুট প্রমাণ বহন করে
LeanCTX প্রতিটি সেশনের জন্য প্রমাণ আর্টিফ্যাক্ট তৈরি করে: কোন ফাইল পড়া হয়েছে, কী কম্প্রেস করা হয়েছে, কোন পরীক্ষা পাস করেছে এবং কীভাবে টোকেন ব্যয় হয়েছে। এটি AI কাজকে অডিটযোগ্য, রিপ্লেযোগ্য এবং বিশ্বাসযোগ্য করে।
ইন্টেলিজেন্স টুল অন্বেষণ করুন
LeanCTX প্রতিটি অনুরোধকে একটি গ্রাফ-চালিত অ্যাডাপ্টিভ পাইপলাইনের মাধ্যমে রাউট করে। এটি টাস্ক ইন্টেন্ট শ্রেণীবিভাগ করে, সার্চের জন্য Reciprocal Rank Fusion (RRF) এর মাধ্যমে BM25, সেমান্টিক এম্বেডিং এবং গ্রাফ প্রক্সিমিটি ফিউজ করে, টোকেন এবং খরচ বাজেট প্রয়োগ করে এবং নলেজ ফ্যাক্ট ও গ্রাফ হটস্পট দিয়ে ওভারভিউ সমৃদ্ধ করে। প্রগ্রেসিভ থ্রটলিং এবং টার্স মোড দীর্ঘ সেশন দক্ষ রাখে।