LeanCTX কী নিয়ন্ত্রণ করে
আপনার AI দেখে।
LeanCTX হল AI agents-এর context engineering layer: একটি ছোট Rust বাইনারি যা প্রতিটি রিড, কমান্ড এবং সার্চে একই লুপ চালায়। এটি সিদ্ধান্ত নেয় যে আপনার এজেন্টরা কী পড়বে, সেশন জুড়ে তারা কী শিখল তা মনে রাখে, তারা কিসের উপর কাজ করবে তা রক্ষা করে, একটি সাইনড লেজারে তারা কী সেভ করল তা প্রমাণ করে, এবং তারা কী দেখল তা পুনরায় প্লে করে। রিডগুলি ১৮টি ভাষার জন্য কাঠামোর ভিত্তিতে পার্স করা হয় এবং নয়েজ মুক্ত করা হয়, তাই যা মডেলে পৌঁছায় তা উদ্দেশ্যমূলক, সংকুচিত এবং প্রমাণযোগ্য। আপনি এটি একবার ইনস্টল করেন। বাকি সবকিছু স্বয়ংক্রিয়।
LeanCTX কোথায় থাকে?
LeanCTX দুটি পথে বসে। রিড পথে এটি কী আসছে তা আকার দেয় — ফাইল পড়া, কোড অনুসন্ধান এবং শেল আউটপুট, এজেন্ট দেখার আগেই সংকুচিত হয়। ওয়্যার পথে একটি ঐচ্ছিক স্থানীয় প্রক্সি এজেন্টের এবং মডেলের মধ্যে বসে প্রতিটি বহির্গামী অনুরোধকে — সিস্টেম প্রম্পট, সম্পূর্ণ ইতিহাস এবং টুল ফলাফল — prompt-cache সুরক্ষা সহ সংকুচিত করে। একটি যা কনটেক্সটে প্রবেশ করে তা ছাঁটাই করে; অন্যটি আপনি যে অনুরোধের জন্য অর্থ প্রদান করেন তা সব ছাঁটাই করে। মডেলটি টোকেনের ভগ্নাংশে একই সংকেত দেখে।
lean-ctx ছাড়া: আপনি → AI টুল → ফাইল পড়ে (সম্পূর্ণ বিষয়বস্তু) → LLM সবকিছু প্রক্রিয়া করে lean-ctx সহ: আপনি → AI টুল → lean-ctx সংকুচিত করে → শুধুমাত্র সিগন্যাল → LLM: ৬0–৯০% কম নয়েজ ├─ PathJail স্যান্ডবক্স + সাইজ ক্যাপস ├─ AST-aware compression ├─ মেমরি রানটাইম (জ্ঞান + ভুলে যাওয়া) ├─ Session cache (re-read ≈ ১৩ tok) └─ 10 file type অনুযায়ী রিড মোড
Deep dive: শেল প্যাটার্নস (৯৫+ প্যাটার্ন) · রিড মোড (10 কম্প্রেশন মোডগুলি) · Caching
আপনি
স্বাভাবিকভাবে কোড করুন। আপনার ওয়ার্কফ্লোতে কিছু পরিবর্তন করবেন না।
AI টুল
Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf, …
LeanCTX
একটি MCP সার্ভার এবং শেল হুক এর মাধ্যমে আপনার AI টুলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করে সিদ্ধান্ত নেয়, সংকুচিত করে এবং মনে রাখে।
LLM
শুধুমাত্র সিগন্যাল দেখে। ৬০–৯০% কম টোকেন, একই তথ্য।
একটি বাইনারি। পাঁচটি ক্ষমতা।
প্রতিটি ক্ষমতা একটি একক Rust বাইনারির মধ্যে চলে। এখানে দেখানো হলো কীভাবে একটি অনুরোধ LeanCTX এর মধ্য দিয়ে প্রবাহিত হয়: আপনার AI টুল থেকে, কগনিটিভ পাইপলাইন হয়ে, মডেল পর্যন্ত।
- ১০টি রিড মোড
- কনটেক্সট দৃশ্যমানতা
- টোকেন গণনা
- উদ্দেশ্য শনাক্তকরণ
- Tree-sitter AST (১৮টি ভাষা)
- ৯৫+ শেল প্যাটার্ন
- CDC রিয়র্ডার (Rabin-Karp)
- ৬৪ KB বাজেট, ৫০০ ms ডেডলাইন
- সেশন ক্যাশে (zstd, ইন-মেমরি)
- ১৩-টোকেন রি-রিড
- নলেজ গ্রাফ (SQLite)
- ক্রস-সেশন মেমরি
- PathJail স্যান্ডবক্স
- OS-স্তরের আইসোলেশন
- Shell Allowlist (deny-by-default)
- সম্পূর্ণ অডিট ট্রেইল
- GitHub · GitLab · Jira · Linear
- Postgres · REST · MCP Bridge
- হাইব্রিড সার্চ (BM25 + সিম্যান্টিক)
- কনফিগ-ভিত্তিক প্রোভাইডার (TOML)
LeanCTX কী করে তা ৫টি বিষয়: প্রতিটি টোকেনের।
আপনার AI এবং আপনার কোডের মাঝে, একটি স্থানীয় বাইনারি প্রতিটি রিড, কমান্ড এবং সার্চে একই পাঁচ-ধাপের লুপ চালায় — উপলব্ধি করা (perceive), সংকুচিত করা (compress), মনে রাখা (remember), রুট করা (route), পরিচালনা করা (govern)। একসাথে তারা পাঁচটি কাজ করে: এটি সিদ্ধান্ত নেয় যে আপনার এজেন্টরা কী পড়বে, তারা কী শিখল তা মনে রাখে, তারা কিসের উপর কাজ করবে তা রক্ষা করে, তারা কী সেভ করল তা প্রমাণ করে এবং তারা কী দেখল তা পুনরায় প্লে করে।
অনুভব করা (Perceive)
কাজ করার আগে যা গুরুত্বপূর্ণ তা দেখা।
tree-sitter ব্যবহার করে একটি অপরিচিত রিপোকে ম্যাপ করা, গুরুত্বপূর্ণ ফাইল এবং প্রতীকগুলিকে তুলে ধরা, এবং পুরো ফাইলের পরিবর্তে কাঠামো পড়া, ১৮টি ভাষায়।
ctx_overview → repo mapped in one call সংকুচিত করা (Compress)
প্রতিটি টোকেন সিগন্য বহন করে।
দশটি রিড মোড, ৯৫+ শেল-আউটপুট প্যাটার্ন এবং কন্টেন্ট-অ্যাড্রেসড ক্যাশিং রিডকে ৬০–৯০% কমায় এবং রি-রিডকে ~১৩ টোকেনে নিয়ে আসে। নয়েজ কখনও মডেলের কাছে পৌঁছায় না।
ctx_read → 4,200 → 920 tokens (78% saved) মনে রাখা (Remember)
সেশন জুড়ে ধারাবাহিকতা।
ফলাফল, সিদ্ধান্ত এবং স্পর্শ করা ফাইলগুলি স্থায়ী হয় এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে প্রতিটি নতুন সেশনে পুনরুদ্ধার হয়, যাতে আপনার এজেন্ট কখনই কনটেক্সট পুনরায় ব্যাখ্যা করে না বা যা ইতিমধ্যে জানে তা পুনরায় পড়ে না।
ctx_session → restored · 0 re-reads রাউটিং (Route)
সঠিক মডেলের কাছে সঠিক context।
উদ্দেশ্য শনাক্ত করুন, রিড মোড এবং টোকেন বাজেট নির্বাচন করুন এবং শুধুমাত্র প্রয়োজনীয় টুলগুলি লোড করুন, যাতে প্রতিটি মডেল ঠিক সেই কনটেক্সটটি পায় যা তার দরকার, আর কিছুই না।
ctx_intent → right mode + budget per task শাসন করা (Govern)
নিরাপদ, পরিমাপকৃত, প্রয়োগকৃত।
PathJail, একটি শেল Allowlist, গোপনীয়তা সনাক্তকরণ, ভূমিকা নীতি এবং টোকেন বাজেট প্রতিটি টুল কলকে সীমার মধ্যে রাখে, এবং অ্যানালিটিক্স প্রমাণ করে যে ঠিক কী সংরক্ষণ করা হয়েছে।
ctx_verify → paths ok · secrets blocked কী আপনি আসলে কী করেন?
প্রায় কিছুই না। একটি ওয়ান-টাইম সেটআপের পরে LeanCTX অদৃশ্যভাবে কাজ করে। আপনি আগের মতোই কোডিং চালিয়ে যান।
ইনস্টল করুন
একটি একক Rust বাইনারি। কোনো নির্ভরতা নেই, কোনো ক্লাউড নেই, কোনো অ্যাকাউন্টের প্রয়োজন নেই।
curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh Setup
আপনার শেল এবং AI টুলগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করে। সেকেন্ডের মধ্যে সবকিছু কনফিগার করে।
lean-ctx setup সম্পন্ন। এটি স্বয়ংক্রিয়
সাধারণভাবে কোড করুন। আপনার AI স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংকুচিত টুল ব্যবহার করবে।
টোকেন সাশ্রয়: স্বয়ংক্রিয়ভাবেআপনি বনাম মেশিন
| যা আপনি করেন (একবার) | যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ঘটে |
|---|---|
| lean-ctx setup | AI ব্যবহার করে ctx_read এর পরিবর্তে Read - কম টোকেন (ক্যাশ করা রিড) পর্যন্ত ৯৯% |
AI ব্যবহার করে ctx_shell এর পরিবর্তে Shell - ৬০–৯০% কম টোকেন | |
AI ব্যবহার করে ctx_search এর পরিবর্তে Grep - ৫০–৮০% কম টোকেন | |
| Shell হুক স্বচ্ছভাবে CLI আউটপুট সংকুচিত করে | |
| সেশন ক্যাশে রিডের সময় ফাইলগুলি মনে রাখে (~রিড করার জন্য ১৩ টোকেন) | |
| lean-ctx gain (optional) | আপনার জীবনকালের সাশ্রয় ড্যাশবোর্ড দেখুন |
সম্পূর্ণ সেটআপ গাইড → শুরু করুন · সমস্ত CLI কমান্ড → CLI রেফারেন্স
ভুলে যাওয়াও একটি সিদ্ধান্ত।
যখন সেশন ক্যাশে পূর্ণ হয়, তখন LeanCTX স্বয়ংক্রিয়ভাবে কী রাখতে হবে এবং কী বাদ দিতে হবে তা স্থির করে। এটি সাম্প্রতিকতা, ফ্রিকোয়েন্সি এবং আকারের ভিত্তিতে এন্ট্রিগুলিকে র্যাঙ্ক করে: তারপর এই সংকেতগুলিকে একটি একক স্কোরে মিশ্রিত করে। কোনো টিউনিং প্রয়োজন নেই।
ক্যাশিং কীভাবে কাজ করেযা স্পর্শ করে তা রক্ষা করে।
LeanCTX প্রজেক্টের বাইরে ফাইল অ্যাক্সেস করা থেকে LLM প্রম্পট ইনজেকশনকে আটকাতে একটি ডিফেন্স-ইন-ডেপথ নিরাপত্তা মডেল প্রয়োগ করে:
../ এস্কেপ এবং জেলের বাইরের অ্যাবসোলিউট পাথগুলি resolve_path চোকপয়েন্টে ব্লক করা হয়।lean-ctx doctor দ্বারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করা হয়।স্থাপত্য বুঝতে চান?
কগনিটিভ কনটেক্সট লেয়ার অন্বেষণ করুন: ছয়-ধাপের পাইপলাইন, ইন্টিগ্রেশন মোড, এজেন্ট ম্যাট্রিক্স, Context Field Theory এবং নয়টি স্থাপত্য স্তম্ভ যা LeanCTX কে কাজ করতে সাহায্য করে।
কীভাবে কাজ করে, উত্তর দেওয়া হলো।
LeanCTX কী?
LeanCTX (short for Lean Context) হল AI agents-এর জন্য open-source context engineering layer। একটি স্থানীয় Rust বাইনারি সিদ্ধান্ত নেয় যে এজেন্টরা কী পড়বে, তারা কী পাঠাবে তা সংকুচিত করে, তারা কী শিখল তা মনে রাখে, তারা কিসের উপর কাজ করবে তা রক্ষা করে, তারা কী সেভ করল তা প্রমাণ করে এবং তারা কী দেখল তা পুনরায় প্লে করে — প্রাপ্তির ভিত্তিতে প্রতি রিডে ৬০–৯০% সঞ্চয় সহ।
সংকোচন কি কোডের গুণমানকে ক্ষতিগ্রস্ত করে?
না। LeanCTX কোডের কাঠামো বোঝার জন্য tree-sitter AST পার্সিং ব্যবহার করে, তারপর শুধুমাত্র সেই অংশগুলি সরিয়ে দেয় যা LLM এর প্রয়োজন হয় না: অপ্রয়োজনীয় ফাঁকা স্থান (whitespace), বয়লারপ্লেট ইমপোর্ট এবং অলঙ্করণমূলক মন্তব্য। গড়ে, AST কাঠামোর ৯৮%, আইডেন্টিফায়ারগুলির ৯৭%, এবং অর্থপূর্ণ কোডের লাইনগুলির ৯৬% সংরক্ষিত থাকে। আপনি lean-ctx benchmark রান দিয়ে এটি যাচাই করতে পারেন।
আমি কিভাবে LeanCTX ইনস্টল করব?
cargo install lean-ctx অথবা curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh এর মাধ্যমে ইনস্টল করুন। তারপর শেল হুকটির জন্য lean-ctx init এবং আপনার AI টুলগুলির সাথে সংযোগ করার জন্য lean-ctx setup চালান। কোনো কনফিগারেশন প্রয়োজন নেই।
LeanCTX কোন AI টুলগুলিকে সমর্থন করে?
LeanCTX প্রতিটি প্রধান AI কোডিং টুলের সাথে কাজ করে: Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Windsurf, Cline, OpenAI Codex, Gemini CLI, Antigravity, Pi, Crush, Zed, Continue, এবং OpenCode। সমস্ত টুলই context server এবং shell hook সংকোচনের সুবিধা পায়।
ষাট সেকেন্ডে আরও স্মার্ট এজেন্ট।
একটি বাইনারি। শূন্য ক্লাউড নির্ভরতা। Apache-2.0। আপনার পরবর্তী সেশন আরও হালকাভাবে পড়বে, এবং লেজারটি রসিদ রাখবে।