Tu agente de IA elige las herramientas equivocadas, ignora presupuestos y desperdicia cómputo en tareas triviales.
LeanCTX enruta cada solicitud a través de un pipeline adaptativo potenciado por grafos. Clasifica la intención de la tarea, fusiona BM25, embeddings semánticos y proximidad de grafos mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF) para la búsqueda, aplica presupuestos de tokens y costos, y enriquece los resúmenes con hechos de conocimiento y hotspots del grafo. El throttling progresivo y el modo terse mantienen las sesiones largas eficientes.
Cada solicitud recibe el mismo tratamiento
Sin enrutamiento inteligente, cada solicitud recibe el mismo tratamiento genérico. Un simple renombrado recibe el mismo contexto pesado que un refactoring complejo.
ctx_intent clasifica tu tarea y selecciona automáticamente el modo de lectura, presupuesto y estrategia de pipeline óptimos.
11 herramientas
Enrutamiento de intenciones
La clasificación automática de tareas enruta las solicitudes al modo de procesamiento óptimo.
Selección de modo
Predictor de modo aprendido selecciona la mejor estrategia de compresión según el tipo de tarea y contexto.
Aplicación de presupuestos
Presupuestos de tokens, costos y tiempo con acciones SLO: advertir, limitar o bloquear.
Pipeline adaptativo
Seis etapas de pipeline con interruptores por perfil y métricas en tiempo real.
Fusión de Búsqueda Híbrida
Combina coincidencia de palabras clave BM25, embeddings semánticos y puntuaciones de proximidad del grafo mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF).
Overview Enriquecido con Conocimiento
ctx_overview muestra hechos de conocimiento relevantes y hotspots del Property Graph junto con el resumen de arquitectura.
Throttling Progresivo de Búsqueda
Pistas escalonadas guían al agente cuando las búsquedas repetidas devuelven resultados decrecientes, reduciendo tokens desperdiciados.
Modo Terse
Modo de respuesta concisa configurable que elimina explicaciones verbosas, ideal para desarrolladores experimentados y sesiones largas.
Potencial de contexto (Φ)
Cada elemento de contexto es evaluado por una función potencial de seis factores que combina relevancia, estructura, recencia, historial, coste y redundancia.
Compilador de contexto
La selección voraz clasificada por Φ construye paquetes de contexto mínimos dentro de cualquier presupuesto de tokens, con eliminación automática de redundancia.
Handles de contexto
Referencias diferidas y ligeras (@F1, @K3) que postergan la carga de contenido hasta que sea necesario — punteros de contexto de coste cero para eficiencia en tokens.
Protocolo de Eficiencia Cognitiva (CEP)
Un protocolo estructurado para maximizar la calidad de razonamiento de IA mediante entrega optimizada de contexto.
10 MCP herramientas
LeanCTX enruta cada solicitud a través de un pipeline adaptativo potenciado por grafos. Clasifica la intención de la tarea, fusiona BM25, embeddings semánticos y proximidad de grafos mediante Reciprocal Rank Fusion (RRF) para la búsqueda, aplica presupuestos de tokens y costos, y enriquece los resúmenes con hechos de conocimiento y hotspots del grafo. El throttling progresivo y el modo terse mantienen las sesiones largas eficientes.
ctx_intent Structured intent input (optional) — submit compact JSON or short text; server also infers intents automatically from tool calls.
ctx_overview Task-relevant project map — use at session start.
ctx_preload Proactive context loader — caches task-relevant files, returns L-curve-optimized summary (~50-100 tokens vs ~5000 for individual reads).
ctx_prefetch Predictive prefetch — prewarm cache for blast radius files (graph + task signals) within budgets.
ctx_dedup Cross-file dedup: analyze or apply shared block references.
ctx_response Compress LLM response text (remove filler, apply TDD).
ctx_benchmark Benchmark compression modes for a file or project.
ctx_context Session context overview — cached files, seen files, session state.
ctx_routes List HTTP routes/endpoints extracted from the project. Supports Express, Flask, FastAPI, Actix, Spring, Rails, Next.js.
ctx_feedback Harness feedback for LLM output tokens/latency (local-first). Actions: record|report|json|reset|status.
Cada salida lleva prueba
LeanCTX genera artefactos de prueba para cada sesión: qué archivos se leyeron, qué se comprimió, qué verificaciones pasaron y cómo se gastaron los tokens. Esto hace que el trabajo de IA sea auditable, reproducible y confiable.
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