Context Engineering লেয়ার
AI কোডিংয়ের জন্য।
lean-ctx হলো তিনটি স্বতন্ত্র লেয়ার সহ একটি কম্প্রেশন সিস্টেম। একটি কনটেক্সট সার্ভার আপনার AI-এর ফাইল রিডকে AST-সচেতন কম্প্রেসড সংস্করণ দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। একটি শেল হুক ৯০+ CLI কমান্ড প্যাটার্ন ইন্টারসেপ্ট করে। এবং তিনটি কমিউনিকেশন প্রোটোকল AI-কে আরও দক্ষভাবে প্রতিক্রিয়া দিতে শেখায়। আপনি একবার ইনস্টল করুন - বাকি সবকিছু স্বয়ংক্রিয়।
lean-ctx কোথায় বসে?
lean-ctx দুটি স্তরে ইন্টারসেপ্ট করে: কনটেক্সট লেয়ার (ফাইল রিড, কোড সার্চ, শেল কমান্ড) এবং শেল লেয়ার (কাঁচা CLI আউটপুট)। উভয়ই LLM-এ পৌঁছানোর আগে ডেটা কম্প্রেস করে। AI একই তথ্য দেখে অনেক কম token-এ।
Without lean-ctx: You → AI Tool → reads file (full content) → LLM processes everything With lean-ctx: You → AI Tool → lean-ctx compresses → signal only → LLM: 60–99% less noise ├─ PathJail sandbox + size caps ├─ AST-aware compression ├─ Memory Runtime (knowledge + forgetting) ├─ Session cache (re-read ≈ 13 tok) └─ 10 read modes per file type
আপনি
স্বাভাবিকভাবে কোড করুন। আপনার ওয়ার্কফ্লোতে কিছুই বদলাবে না।
AI টুল
Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf, …
lean-ctx
Context Server ও Shell Hook-এর মাধ্যমে সবকিছু কম্প্রেস করে।
LLM
শুধু সিগন্যাল দেখে। ৬০-৯০% কম token, একই তথ্য।
আপনি আপনি আসলে কী করেন?
প্রায় কিছুই নয়। একবার সেটআপের পর lean-ctx অদৃশ্যভাবে কাজ করে। আপনি আগের মতোই কোডিং চালিয়ে যান।
ইনস্টল
একক Rust বাইনারি। কোনো ডিপেন্ডেন্সি নেই, কোনো ক্লাউড নেই, কোনো অ্যাকাউন্ট নেই।
curl -fsSL leanctx.com/install.sh | sh সেটআপ
স্বয়ংক্রিয়ভাবে আপনার শেল এবং AI টুল শনাক্ত করে। সেকেন্ডে সবকিছু কনফিগার করে।
lean-ctx setup কোনো ধাপ ৩ নেই
স্বাভাবিকভাবে কোড করুন। আপনার AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে কম্প্রেসড টুল ব্যবহার করে।
সাশ্রয়কৃত token: স্বয়ংক্রিয়ভাবেআপনি বনাম মেশিন
| আপনি যা করেন (একবার) | যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে |
|---|---|
| lean-ctx setup | AI Read-এর পরিবর্তে ctx_read ব্যবহার করে - ৯৯% পর্যন্ত কম token (ক্যাশড পুনঃপড়া) |
AI Shell-এর পরিবর্তে ctx_shell ব্যবহার করে - ৬০-৯০% কম token | |
AI Grep-এর পরিবর্তে ctx_search ব্যবহার করে - ৫০-৮০% কম token | |
| Shell hook স্বচ্ছভাবে CLI আউটপুট কম্প্রেস করে | |
| সেশন cache রিড জুড়ে ফাইল মনে রাখে (পুনঃপড়ায় ~13 token) | |
| lean-ctx gain (ঐচ্ছিক) | আপনার আজীবনের সাশ্রয় ড্যাশবোর্ড দেখুন |
সম্পূর্ণ সেটআপ গাইড → শুরু করা · সমস্ত CLI কমান্ড → CLI রেফারেন্স
Reciprocal Rank Fusion (RRF) Cache Eviction
When the session cache is full, lean-ctx uses Reciprocal Rank Fusion to decide which entries to evict. Each signal (recency, frequency, size) is ranked independently, then fused into a single score - no arbitrary weight tuning required.
Formula: RRF(d) = Σ 1/(K + rank_i(d)) where K=60. This handles signal incomparability (seconds vs counts vs tokens) without needing tuned weights, unlike traditional weighted combinations.
Want to understand the architecture?
Explore the Context OS: the six-step pipeline, integration modes, agent matrix, Context Field Theory, and nine architectural pillars that make lean-ctx work.
Deep dive into Context OSSecurity Layer
lean-ctx enforces a defense-in-depth security model to prevent LLM prompt injection from accessing files outside the project:
- PathJail - All file operations are sandboxed to the project root. Symlink traversal,
../escapes, and absolute paths outside the jail are blocked at theresolve_pathchokepoint. - Bounded Shell Capture - Shell output is capped at 200KB with clear truncation markers. Prevents memory exhaustion from runaway commands.
- TOCTOU Prevention - File edits use same file handle for read-verify-write, eliminating time-of-check-to-time-of-use race conditions.
- Build Integrity - Compile-time integrity seed and hash verification detect tampered binaries. Checked automatically by
lean-ctx doctor.
শুরু করতে প্রস্তুত সাশ্রয় করতে?
একটি বাইনারি। শূন্য ক্লাউড নির্ভরতা। Apache-2.0 লাইসেন্সযুক্ত। ৬০ সেকেন্ডে ইনস্টল করুন এবং এখনই token সাশ্রয় শুরু করুন।