╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> 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

Cursor-এর জন্য LeanCTX

Cursor আপনার রিপোটি পড়ে
যেন কোনো খরচ নেই।

MCP এর মাধ্যমে LeanCTX সংকুচিত, AST-সচেতন কনটেক্সট পরিবেশন করে Cursor টোকেন ব্যবহার ৬০–৯০% কমায়: ctx_read সম্পূর্ণ ফাইলের পরিবর্তে ম্যাপ এবং সিগনেচার প্রদান করে, ক্যাশ করা রি-রিডস খরচ হয় ~১৩ টোকেন, এবং শেল আউটপুট ৮৮–৯৯% কমে যায়। একবার lean-ctx সেটআপ চালান এবং Cursor স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত ও কনফিগার হয়ে যাবে।

বিনামূল্যে ইনস্টল করুন ৩০+ টি টুলস

সমস্যাটি

যেখানে Cursor খরচ করে আপনার টোকেন।

এজেন্ট মোড সবকিছু পুনরায় পড়ে

প্রতিটি এজেন্ট রান উইন্ডোতে একই ফাইলগুলি রি-ফিড করে। একটি ৪,২০০-টোকেন মডিউল খরচ করে ৪,২০০ টোকেন। প্রতিবার।

দীর্ঘ সেশনগুলি অবনমিত হয়

কনটেক্সট উইন্ডো কাঁচা ফাইল ডাম্প দিয়ে ভরে গেলে, কমপ্লিশন ধীর এবং কম নির্ভুল হয়ে যায়। কনটেক্সট-রট গবেষণা ৯৮% থেকে ৬৪%-এ নির্ভুলতা হ্রাস পরিমাপ করে।

টার্মিনাল আউটপুট হল মৃত ওজন

Cargo বিল্ড, npm ইনস্টল এবং টেস্ট রানগুলি প্রোগ্রেস বার দিয়ে কথোপকথনকে প্লাবিত করে যা মডেলের কখনও প্রয়োজন হয়নি।

ইন্টিগ্রেশন

LeanCTX কীভাবে যুক্ত হয় Cursor.

MCP সার্ভার, স্বয়ংক্রিয়ভাবে কনফিগার করা হয়েছে

lean-ctx সেটআপ Cursor-এর কনফিগারেশনে MCP এন্ট্রি লেখে। Cursor-এর এজেন্ট তখন কাঁচা রিডগুলির পরিবর্তে ctx_read, ctx_search এবং ctx_shell কল করে।

রুলস ফাইল অন্তর্ভুক্ত

সেটআপ ইনস্টল করার ফলে একটি .cursor/rules ম্যাপিং তৈরি হয় যাতে এজেন্ট স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংকুচিত টুলগুলি পছন্দ করে। কোনো প্রম্পটিং ডিসিপ্লিনের প্রয়োজন নেই।

সেশন ক্যাশে নিচে

Cursor ইতিমধ্যে যে ফাইলগুলি পড়েছে তা ~১৩-টোকেন ক্যাশ হিট হিসাবে ফেরত দেয়। পরিবর্তন হলে ক্যাশ বাতিল হয়, তাই এজেন্ট কখনও পুরোনো কোড দেখতে পায় না।

Setup

একটি কমান্ড। স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করা হয়েছে।

# LeanCTX ইনস্টল করুন

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

# Cursor স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করে এবং MCP + নিয়ম কনফিগার করে

$ lean-ctx setup

# ওয়্যারিং যাচাই করুন

$ lean-ctx doctor

# Cursor-এ একদিনের পরে: রসিদ দেখুন

$ lean-ctx gain

কী পরিবর্তিত হলো

তিনটি মুহূর্ত আপনি লক্ষ্য করবেন।

যে রি-রিড কোনো খরচ করে না

আপনার এজেন্ট এমন একটি ফাইল পুনরায় দেখে যা সে এক ঘণ্টা আগে অন্বেষণ করেছিল। ৪,২০০ টোকেনের পরিবর্তে: একটি ১৩-টোকেন ক্যাশ হিট। উইন্ডোটি সারাদিন হালকা থাকে।

যে বিল্ড পড়া যায় তা বজায় রাখে

cargo build আউটপুট ত্রুটি এবং ফলাফলের আকারে আসে: ৮৪৭ টোকেন কমে হয় ৪২। আপনার কথোপকথন কোডের উপর থাকে।

লাভের রিপোর্ট

lean-ctx লাভ দেখায় ঠিক কী পরিমাণ অর্থ আজ বাঁচানো হয়েছে, একটি স্বাক্ষরিত স্থানীয় লেজার থেকে অনুমান নয়।

FAQ

Cursor + LeanCTX, উত্তর দেওয়া হয়েছে।

আমি কীভাবে Cursor টোকেন ব্যবহার কমাতে পারি?

LeanCTX ইনস্টল করুন এবং lean-ctx setup চালান। Cursor স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত হয়: এজেন্ট MCP টুলগুলি পায় যা সংকুচিত, AST-সচেতন কনটেক্সট ফেরত দেয় (প্রতি রিডে ৬০–৯০% কম টোকেন) এবং ~১৩-টোকেন ক্যাশ করা রি-রিড। কোনো ওয়ার্কফ্লো পরিবর্তনের প্রয়োজন নেই।

LeanCTX কি Cursor এর এজেন্ট মোড এবং ব্যাকগ্রাউন্ড এজেন্টের সাথে কাজ করে?

হ্যাঁ। যে কোনও Cursor সারফেস যা MCP ব্যবহার করে, তা একই lean-ctx সার্ভার ব্যবহার করে: এজেন্ট মোড, ব্যাকগ্রাউন্ড এজেন্ট এবং চ্যাট—সবই একই ক্যাশ এবং সংকোচনের সুবিধা পায়।

সংকুচিত কনটেক্সট কি Cursor এর উত্তরকে খারাপ করবে?

সাধারণত বিপরীতটা হয়: AST-সচেতন মোডগুলি নয়েজ বাদ দিয়ে সিগনেচার এবং কাঠামো বজায় রাখে, এবং context-rot গবেষণা দেখায় যে উইন্ডো পূর্ণ হওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা কমে যায়। যখন সম্পূর্ণ বিবরণ প্রয়োজন তখন প্রতিটি মূল জিনিস ctx_retrieve এর মাধ্যমে পুনরুদ্ধারযোগ্য থাকে।

কাজে এটি ব্যবহার করছেন?

টিম আপনার পুরো সংস্থাকে একটি শেয়ার্ড, অডিটেড কনটেক্সট প্লেন দেয়, এবং লেজার ফিন্যান্সে সঞ্চয় প্রমাণ করে। স্থানীয় ব্যবহার CI দ্বারা চিরতরে বিনামূল্যে থাকে।

বিনামূল্যে ইনস্টল করুন টিম প্ল্যান দেখুন

Cursor আপনার রিপোটি পড়েযেন কোনো খরচ নেই।