Overview
— tokens saved
— Coût est. économisé
— active days
— tool calls
— compression
— Moy. économisé/jour
Token Savings (30 days)
Compression Ratio
Tokemon Buddy
Profile
— Tokens économisés
— Coût économisé
— Appels d'outils
— Taux d'économie
— Taux de cache
Daily Activity
Tendance du taux d'économie
Performance du cache
Distribution des tokens
Daily Stats
— Appels totaux
— Tokens économisés
— Coût économisé
— Meilleur économiseur
— Commandes uniques
Détail des commandes
MCP vs Hook
Meilleurs économiseurs
Plus coûteux
— Entrées de connaissance
— Erreurs détectées
— Erreurs évitées
Knowledge
Mémoire des bugs
— Dernier score CEP
— Score moyen
— Meilleur score
— Moy. taux de cache
— Sessions suivies
Score CEP dans le temps
Tendance du taux de cache
Tendance du taux de compression
Diversité des modes dans le temps
Seuils de compression appris
Ce sont des seuils personnalisés que lean-ctx a appris de vos habitudes d'utilisation. Efficacité plus élevée = meilleure compression pour ce type de fichier.
Ce que les modèles adaptatifs font pour vous
Chaque fois que lean-ctx lit un fichier via ctx_read, il décide comment le compresser. Sans modèles, il utilise des valeurs conservatrices par défaut. Avec les modèles, il choisit automatiquement le meilleur mode de compression - vous économisant 40–90% de tokens par fichier.
Sans modèles
ctx_read("config.rs") → uses full modeRésultat : 2 400 tokens
lean-ctx ne sait pas que le mode
signatures fonctionne très bien pour les fichiers .rs de configuration. Avec modèles
ctx_read("config.rs") → model picks signatures modeRésultat : 380 tokens (84% économisés)
Le modèle a appris cela à partir de 200+ contributions de la communauté.
Comment les modèles sont créés
1. Vous utilisez lean-ctx
Chaque lecture de fichier enregistre quel mode de compression a été utilisé et ses performances.
2. Vous lancez sync
lean-ctx sync contribution anonyme : extension de fichier, tranche de taille, meilleur mode, ratio de compression.3. Le serveur agrège
Le cloud trouve le meilleur mode par (extension, taille) avec des scores de confiance de tous les utilisateurs.
4. Les modèles se téléchargent
Le prochain sync télécharge les modèles mis à jour. Vos appels
ctx_read les utilisent immédiatement. Chaîne de priorité : Historique local (vos propres lectures passées) → Modèles adaptatifs (communauté) → Valeurs par défaut. Les modèles ne s'activent que lorsque vous n'avez pas encore lu un fichier.
Modes de compression
| Mode | Fonction | Idéal pour | Économie typique |
|---|---|---|---|
| full | Lit le fichier entier et le met en cache | Fichiers que vous allez modifier | 0% (mais en cache pour les relectures) |
| map | Dépendances + exports + signatures clés | Fichiers de contexte | 60–80% |
| signatures | Surface API uniquement (définitions fn/class/struct) | Grandes bibliothèques, fichiers .d.ts | 80–97% |
| aggressive | Supprime le bruit syntaxique, conserve le sens | Configs détaillés (YAML, XML) | 50–70% |
| entropy | Filtrage Shannon + Jaccard | Fichiers riches en données, logs | 40–90% |
Adaptive Models
Profile
API Key
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Connect Terminal
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