Dein Agent liest den ganzen Tag dieselben Dateien neu
Jeder Prompt füttert dieselben Module erneut. Rohe Reads kippen 4.200 Tokens rein, wenn ~920 das Signal tragen. Morgen liest er sie wieder.
Anwendungsfall · KI-Coding-Agents
LeanCTX senkt den Token-Verbrauch von KI-Coding-Agents um 60–90%, indem es entscheidet, was gelesen wird: AST-bewusste Read-Modi liefern Signaturen statt ganzer Dateien, gecachte Re-Reads kosten ~13 Tokens, und 95+ Shell-Patterns komprimieren die Befehlsausgabe. Funktioniert mit 30+ Tools (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot) über ein einziges lean-ctx setup.
Same engine. Different workflow. Always the right context.
Jeder Prompt füttert dieselben Module erneut. Rohe Reads kippen 4.200 Tokens rein, wenn ~920 das Signal tragen. Morgen liest er sie wieder.
Ein einziges cargo build oder npm install kann Tausende Tokens für Fortschrittsbalken und Warnungen verbrennen, die dein Modell nie brauchte.
Context-Rot-Forschung zeigt, dass die Modell-Genauigkeit von 98% auf 64% fällt, wenn sich Fenster mit Rauschen füllen. Mehr Kontext ist nicht besserer Kontext.
Alles hier unten steckt heute in der Open-Source-Binary. Keine Roadmap-Punkte, keine Wartelisten.
map, signatures, diff, entropy und mehr. AST-bewusst via tree-sitter, 26 Sprachen
gecachte Re-Reads kosten ~13 Tokens statt der ganzen Datei
cargo, npm, docker, tsc, pytest… komprimiert auf Fehler + Ergebnisse
Cursor, Claude Code, Codex, Copilot, Windsurf, Cline. Ein Setup-Befehl
zeigt genau, was du gespart hast – aus deinem signierten lokalen Ledger
$ curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh$ lean-ctx setup$ lean-ctx doctor$ lean-ctx gainInstall → setup → doctor → erster gemessener Gewinn.
Mehr erfahrenEin ganzer Arbeitstag mit LeanCTX in deinem Editor.
Mehr erfahrenGraph, Symbole und AST-gestützte Navigation.
Mehr erfahrenJeder Modus, wann er greift, was er zurückgibt.
Mehr erfahrenGemessen an echten Repo-Operationen: 60–90% weniger Tokens pro Read, ~13 Tokens für gecachte Re-Reads und 88–99% bei Shell-Ausgaben. Führe lean-ctx benchmark report . aus, um die Zahlen auf deinem eigenen Repository zu reproduzieren.
Nein. Nach lean-ctx setup ruft dein KI-Tool LeanCTX automatisch über MCP oder Shell-Hooks auf. Du behältst deinen Editor, deinen Agent und deinen Workflow. Die Kontextschicht arbeitet darunter.
Nein, und nichts geht je verloren. AST-bewusste Modi behalten Signaturen und Struktur, und jedes Original bleibt lokal über ctx_retrieve abrufbar. Kleinerer Kontext verbessert in der Regel die Antworten: Context-Rot-Forschung zeigt sinkende Genauigkeit, wenn sich Fenster mit Rauschen füllen.
Kostenlos für lokale Nutzung, für immer. Per CI erzwungen. Eine Binary, zehn Minuten bis zum ersten gemessenen Gewinn.
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