Übersicht
— Tokens gespart
— Gesch. Kosten gespart
— aktive Tage
— Tool-Aufrufe
— Kompression
— Ø Ersparnis/Tag
Token-Einsparungen (30 Tage)
Kompressionsrate
Tokemon Buddy
Profil
— Tokens gespart
— Kosten gespart
— Tool-Aufrufe
— Sparrate
— Cache-Trefferquote
Tägliche Aktivität
Sparraten-Trend
Cache-Leistung
Token-Verteilung
Tägliche Stats
— Aufrufe gesamt
— Tokens gespart
— Kosten gespart
— Top-Sparer
— Eindeutige Befehle
Befehlsübersicht
MCP vs Hook
Top-Sparer
Am teuersten
— Wissenseinträge
— Fehler erkannt
— Fehler verhindert
Wissen
Fehlerspeicher
— Aktueller CEP-Score
— Ø Score
— Bester Score
— Ø Cache-Trefferquote
— Sessions erfasst
CEP-Score im Zeitverlauf
Cache-Trefferquoten-Trend
Kompressionsraten-Trend
Modus-Diversität im Zeitverlauf
Erlernte Kompressionsschwellen
Dies sind personalisierte Schwellenwerte, die lean-ctx aus deinen Nutzungsmustern gelernt hat. Höhere Effizienz = bessere Kompression für diesen Dateityp.
Was adaptive Modelle für dich tun
Jedes Mal, wenn lean-ctx eine Datei über ctx_read liest, entscheidet es, wie sie komprimiert wird. Ohne Modelle werden konservative Standardwerte verwendet. Mit Modellen wird automatisch der beste Kompressionsmodus gewählt - das spart dir 40–90% Tokens pro Datei.
Ohne Modelle
ctx_read("config.rs") → uses full modeErgebnis: 2.400 Tokens
lean-ctx weiß nicht, dass der
signatures-Modus für .rs-Config-Dateien hervorragend funktioniert. Mit Modellen
ctx_read("config.rs") → model picks signatures modeErgebnis: 380 Tokens (84% gespart)
Das Modell hat dies aus 200+ Community-Beiträgen gelernt.
Wie Modelle erstellt werden
1. Du nutzt lean-ctx
Jeder Dateilesevorgang erfasst, welcher Kompressionsmodus verwendet wurde und wie gut er funktioniert hat.
2. Du führst sync aus
lean-ctx sync Anonym beigetragen: Dateierweiterung, Größenbereich, bester Modus, Kompressionsrate.3. Server aggregiert
Die Cloud findet den besten Modus pro (Erweiterung, Größe) mit Konfidenzwerten aller Nutzer.
4. Modelle herunterladen
Beim nächsten Sync werden aktualisierte Modelle heruntergeladen. Deine
ctx_read-Aufrufe nutzen sie sofort. Prioritätskette: Lokaler Verlauf (deine eigenen vergangenen Lesevorgänge) → Adaptive Modelle (Community) → Eingebaute Standards. Modelle werden nur aktiviert, wenn du eine Datei noch nicht gelesen hast.
Kompressionsmodi
| Modus | Funktion | Ideal für | Typische Einsparung |
|---|---|---|---|
| full | Liest die gesamte Datei, speichert sie im Cache | Dateien, die du bearbeiten wirst | 0% (aber gecacht für erneutes Lesen) |
| map | Abhängigkeiten + Exporte + wichtige Signaturen | Kontext-Dateien | 60–80% |
| signatures | Nur API-Oberfläche (fn/class/struct-Definitionen) | Große Bibliotheken, .d.ts-Dateien | 80–97% |
| aggressive | Entfernt Syntax-Rauschen, behält Bedeutung | Ausführliche Configs (YAML, XML) | 50–70% |
| entropy | Shannon + Jaccard Filterung | Datenintensive Dateien, Logs | 40–90% |
Adaptive Modelle
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