Deja de pagar a tu agente de codificación
por releer tu repositorio.
LeanCTX reduce el uso de tokens de agentes de codificación con IA en un 60–90% decidiendo qué se lee: los modos de lectura conscientes del AST devuelven firmas en lugar de archivos completos, las relecturas en caché cuestan ~13 tokens y más de 95 patrones de shell comprimen la salida de comandos. Funciona con más de 30 herramientas (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot) mediante una configuración lean-ctx.
Lo que te cuesta hoy.
Tu agente relee los mismos archivos todo el día
Cada prompt vuelve a alimentar los mismos módulos. Las lecturas sin procesar vacían 4.200 tokens cuando ~920 llevan la señal. Mañana los volverá a leer.
La salida de shell inunda la ventana
Una sola compilación con cargo o un npm install pueden consumir miles de tokens en barras de progreso y advertencias que tu modelo nunca necesitó.
Las ventanas de contexto se llenan, la precisión cae
La investigación sobre 'context-rot' muestra que la precisión del modelo baja del 98% al 64% a medida que las ventanas se llenan de ruido. Más contexto no es mejor contexto.
Las capacidades que hacen el trabajo.
Todo lo siguiente se implementa en el binario de código abierto hoy. Sin elementos de hoja de ruta, sin listas de espera.
De cero a la primera ganancia.
Una guía. Dos caminos. Referencia completa.
Preguntas que los equipos hacen antes de adoptar.
¿Cuánto reduce LeanCTX el uso de tokens en Cursor o Claude Code?
Medido en operaciones reales del repositorio: 60–90% menos tokens por lectura, ~13 tokens para relecturas en caché y 88–99% en salida de shell. Ejecuta el informe de benchmark lean-ctx . para reproducir los números en tu propio repositorio.
¿Cambia la forma en que trabajo en mi editor?
No. Después de configurar lean-ctx, tus llamadas a herramientas de IA usan LeanCTX automáticamente vía MCP o hooks de shell. Mantienes tu editor, tu agente y tu flujo de trabajo. La capa de contexto funciona por debajo.
¿La compresión pierde información que necesita mi agente?
No, y nunca se pierde nada. Los modos conscientes de AST mantienen firmas y estructura, y cada original sigue siendo recuperable localmente vía ctx_retrieve. Un contexto más pequeño generalmente mejora las respuestas: la investigación sobre context-rot muestra que la precisión disminuye a medida que las ventanas se llenan de ruido.
Recupera el control de tu contexto.
Gratis para uso local, siempre. CI lo exige. Un binario, diez minutos hasta la primera ganancia medida.