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

সংজ্ঞা

কী
LeanCTX?

LeanCTX (সংক্ষিপ্ত রূপ: Lean Context) হল AI এজেন্টের জন্য কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং লেয়ার: এটি নির্ধারণ করে যে এজেন্টরা কী পড়বে, তারা যা পাঠাবে তা সংকুচিত করে, তারা যা শিখবে তা মনে রাখে, তারা যা স্পর্শ করবে তা রক্ষা করে এবং তারা যা সংরক্ষণ করবে তা প্রমাণ করে — তাই মডেল সীমানা অতিক্রমকারী সবকিছুই উদ্দেশ্যমূলক, সংকুচিত এবং প্রামাণিক।

এক অনুচ্ছেদে সংজ্ঞা

LeanCTX (short for Lean Context) হলো AI এজেন্টের জন্য একটি ওপেন-সোর্স context engineering layer। একটি স্থানীয় Rust বাইনারি সিদ্ধান্ত নেয় যে এজেন্টরা কী পড়বে (১০টি রিড মোড, ৬০–৯০% কম টোকেন, ~১৩-টোকেন ক্যাশ করা রি-রিডস), তারা কী শিখল তা মনে রাখে (স্থায়ী সেশন, নলেজ গ্রাফ), তারা কিসে হাত দেবে তা রক্ষা করে (PathJail, সিক্রেট রেডাকশন, বাজেট, ইনজেকশন ডিটেকশন), তারা কী সেভ করল তা প্রমাণ করে (Ed25519-signed ledger, reproducible benchmark) এবং তারা যা দেখল তা পুনরায় প্লে করে (git-anchored, signed context snapshots যা আপনি পুনরুদ্ধার বা শেয়ার করতে পারেন); একটি ঐচ্ছিক স্থানীয় প্রক্সি তাদের পাঠানো জিনিসগুলিকে সংকুচিত করে — প্রতিটি অনুরোধের সিস্টেম প্রম্পট, ইতিহাস এবং টুল আউটপুট, ওয়ায়ারে prompt-cache-safe। কম্প্রেশন — রিড-সাইডে এবং ওয়্যার-সাইডে — পাঁচটি সাবসিস্টেমগুলির মধ্যে একটি, এবং প্রতিটি আসল ডেটা স্থানীয়ভাবে পুনরুদ্ধারযোগ্য থাকে। MCP এবং shell hooks এর মাধ্যমে ৩০+ AI কোডিং টুলের সাথে কাজ করে; Python, TypeScript এবং Rust SDKs সহ একটি ভার্সনযুক্ত /v1 API এর মাধ্যমে যেকোনো এজেন্টে এমবেড করা যায়। স্থানীয় ব্যবহার চিরকাল বিনামূল্যে, যা CI দ্বারা প্রয়োগ করা হয়।

নাম

LeanCTX মানে কী ?

Lean Context. নামটি কাজটি বর্ণনা করে: কাঁচা, গোলমেলে ইনপুটের পরিবর্তে AI এজেন্টের জন্য লীন, সুনির্দিষ্ট কনটেক্সট।

LeanCTX: ব্র্যান্ড এবং প্রজেক্টের নাম, যা গদ্য এবং শিরোনামে ব্যবহৃত হয়।
lean-ctx: বাইনারি, প্যাকেজ এবং CLI কমান্ড।
Lean Context: নামটি কীসে প্রসারিত হয়, এবং সার্চ টার্ম যা আমাদের খুঁজে পায়।

এটি "Lean Cortex" নয়, যা প্রাথমিক প্রেস কভারেজে একটি ভুল বানান হিসাবে দেখা গিয়েছিল। আপনি যদি প্রকল্পটি নিয়ে লিখছেন, তবে প্রেস কিটএ কপি-রেডি বোরপ্লেট পাওয়া যায়।

চারটি কাজ

কম পড়ে। বেশি মনে রাখে। এটি প্রমাণ করে।

যে মুহূর্তে LeanCTX আপনার context engineering layer হয়ে ওঠে, চারটি জিনিস পরিবর্তিত হয়।

LeanCTX के बिना, आपका एजेंट… LeanCTX के साथ… प्राप्ति रसीद

सब कुछ पढ़ता है जो मायने रखता है वह पढ़ता है हर रीड में 60–90% कम

सब कुछ भूल जाता है सेशनों में याद रखता है पुनः-पढ़ने की लागत ~13 टोकन

কিছুই স্পর্শ করে না শুধুমাত্র অনুমোদিত জিনিস স্পর্শ করে PathJail · redaction · budgets

কিছু প্রমাণ করে না প্রতিটি সঞ্চয় প্রমাণ করে Ed25519-signed ledger

যা দেখেছে তা পুনরায় দেখা যায় না যেকোনো অতীত অবস্থা পুনরায় প্লে করে git-anchored, signed snapshots

টোকেন সঞ্চয় হল রসিদ। Context engineering হল পণ্য।

অভ্যন্তরীণভাবে

পাঁচটি সাবসিস্টেম, একটি বাইনারি।

স্থাপত্যগতভাবে, LeanCTX একটি Cognitive Context Layer: প্রতিটি রিড, কমান্ড এবং সার্চে পাঁচটি সাবসিস্টেম চলে। কম্প্রেশন তার মধ্যে একটি — context engineering হল পণ্য।

অনুভব করা (Perceive)

কাজ করার আগে যা গুরুত্বপূর্ণ তা দেখা।

সংকুচিত করা (Compress)

প্রতিটি টোকেন সিগন্য বহন করে।

মনে রাখা (Remember)

সেশন জুড়ে ধারাবাহিকতা।

রাউটিং (Route)

সঠিক মডেলের কাছে সঠিক context।

শাসন করা (Govern)

নিরাপদ, পরিমাপকৃত, প্রয়োগকৃত।

সম্পূর্ণ আর্কিটেকচার পড়ুন

মূল তথ্য

সংখ্যাগুলি দাবিটির পিছনে।

60–90%প্রতি রিডে কম টোকেন

~13ক্যাশ করা রি-রিডের জন্য টোকেন

10পঠন মোড

95+shell কম্প্রেশন প্যাটার্নস

30+AI সরঞ্জাম, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্তকৃত

26AST এর মাধ্যমে পার্স করা ভাষা

সমস্ত সংখ্যা পুনরুৎপাদনযোগ্য: lean-ctx benchmark report . আপনার নিজস্ব রিপোজিটরিতে পরিমাপ করে, এবং প্রতিটি সঞ্চয় একটি Ed25519-signed ledger এ রেকর্ড করা হয়।

FAQ

নাম, দাম, পণ্য।

LeanCTX কী?

LeanCTX-এর অর্থ কী?

Lean Context। নামটি কাজটি বর্ণনা করে: কাঁচা, গোলমেলে ইনপুটের পরিবর্তে AI এজেন্টের জন্য লীন, সুনির্দিষ্ট কনটেক্সট। LeanCTX হল ব্র্যান্ড এবং প্রজেক্টের নাম; lean-ctx হল বাইনারি, প্যাকেজ এবং CLI কমান্ড। এটি "Lean Cortex" নয় — একটি ভুল বানান যা প্রাথমিক কভারেজে দেখা গিয়েছিল।

LeanCTX কি একটি কম্প্রেশন টুল?

না। কম্প্রেশন হলো পাঁচটি সাবসিস্টেমগুলির মধ্যে একটি। LeanCTX হল একটি কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং লেয়ার: এটি নির্ধারণ করে যে এজেন্টরা কী পড়বে, তারা যা শিখবে তা মনে রাখে, তারা যা স্পর্শ করবে তা রক্ষা করে এবং Ed25519-signed ledger-এ তারা যা সংরক্ষণ করবে তা প্রমাণ করে। টোকেন সঞ্চয় হলো রসিদ — কনটেক্সট ইঞ্জিনিয়ারিং হল পণ্য।

LeanCTX কি বিনামূল্যে?

হ্যাঁ। স্থানীয় ব্যবহার চিরকাল বিনামূল্যে, একটি পাবলিক CI গেট দ্বারা প্রয়োগ করা হয় যা কোনো কমিটকে ব্যর্থ করে যা স্থানীয় সক্ষমতাকে পেওয়াল-এর পিছনে রাখে। কোরটি ওপেন সোর্স (Apache-2.0)। পেইড প্ল্যানগুলিতে হোস্ট করা সিঙ্ক (Pro) এবং একটি শেয়ার্ড টিম প্ল্যান (Team) যোগ করা হয়েছে।

আপনার নিজস্ব রিপোজিটরিতে এটি সিদ্ধান্ত নিতে দেখুন।

বিনামূল্যে ইনস্টল করুন, lean-ctx setup চালান এবং দশ মিনিটেরও কম সময়ে প্রথম পরিমাপকৃত লাভটি দেখুন। স্থানীয় ব্যবহার চিরকাল বিনামূল্যে, যা CI দ্বারা প্রয়োগ করা হয়।

বিনামূল্যে ইনস্টল করুন এটি কিভাবে কাজ করে

কীLeanCTX?