एजेंटिक सिस्टम के लिए ओपन कॉन्टेक्स्ट रनटाइम

AI एजेंटों के लिए ओपन कॉन्टेक्स्ट रनटाइम।

विक्रेता-तटस्थ, स्थानीय-पहले इंफ्रास्ट्रक्चर परत जो प्रबंधित करती है कि आपका AI क्या देखता है, याद रखता है और किस पर ध्यान केंद्रित करता है। एक बाइनरी। शून्य कॉन्फ़िगरेशन। 29+ AI टूल। ओपन सोर्स।

- इंस्टॉल
- GitHub स्टार
58 समर्थित AI टूल्स
lean-ctx session
$ lean-ctx read src/lib/auth.ts -m map
exports: authenticate(), validateToken(), refreshSession()
4,200 → 180 tokens (96% saved)
cached: 13 tokens on re-read
$ lean-ctx grep "authenticate" src/
3 matches in 0.8ms
auth.ts:14, middleware.ts:8, routes.ts:23
$ lean-ctx -c "cargo build --release"
Compiling lean-ctx v3.5.1 in 3.6s
compressed: 847 → 42 tokens
curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh
समस्या

AI टूल्स मॉडल को शोर से भर देते हैं।

हर file read, हर shell command, हर search result - आपका AI बिना फ़िल्टर किए सब कुछ मॉडल को भेज देता है। नतीजा: धीमे जवाब, ज्यादा लागत, और एक AI जो अपनी context window में फोकस खो देता है।

"बॉटलनेक मॉडल नहीं है। बॉटलनेक यह है कि आप उसे क्या खिलाते हैं।"

lean-ctx के बिना
AI 800-पंक्ति फ़ाइल पढ़ता है
→ हज़ारों टोकन LLM को भेजे
टिप्पणियाँ, व्हाइटस्पेस, इम्पोर्ट शामिल
→ धीमा, महँगा, कॉन्टेक्स्ट सीमा हिट
lean-ctx के साथ
AI 800-पंक्ति फ़ाइल पढ़ता है
→ lean-ctx AST पार्सिंग से कम्प्रेस करता है
टाइप, सिग्नेचर, तर्क रखता है
→ 60–90% कम टोकन, वही सिग्नल
इसे क्रिया में देखें

आपके टर्मिनल में यह कैसा दिखता है।

lean-ctx पर्दे के पीछे चुपचाप काम करता है। जब आपका AI कोई फ़ाइल पढ़ता है, यह पारदर्शी रूप से आउटपुट कम्प्रेस करता है। यहाँ एक वास्तविक ctx_read कॉल और मेट्रिक्स डैशबोर्ड है।

ctx_read - map
AI कॉल्स: ctx_read({ path: "src/lib/mcpManifest.ts", mode: "map" })
schema_version 1
tools.granular 58
tools.unified 5
read_modes 10
modes: auto, full, map, signatures, diff, aggressive
60–99% प्रति फ़ाइल रीड टोकन कमी - कैश्ड पुनः पढ़ने 99% तक पहुँचते हैं, पहली बार पढ़ने में मोड के अनुसार 60–95% See methodology
58 बुद्धिमान टूल्स जो बिल्ट-इन फ़ाइल रीड, शेल कमांड और कोड खोज को प्रतिस्थापित करते हैं
10 Read modes
0 कॉन्फ़िगरेशन आवश्यक - इंस्टॉल करें, init करें, हो गया। हर प्रमुख AI कोडिंग टूल के साथ काम करता है
संगतता

हर प्रमुख AI कोडिंग टूल के साथ काम करता है।

Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, Crush, Codex - lean-ctx सभी के साथ एकीकृत होता है। शून्य वेंडर लॉक-इन, प्रति टूल शून्य कॉन्फ़िगरेशन। एक बार इंस्टॉल करें, हर जगह लाभ उठाएँ।

AiderAmazon QAmpAntigravityAWS KiroClaude CodeClineContinueCursorEmacsGemini CLIGitHub CopilotJetBrainsNeovimOpenAI CodexOpenCodePiQwen CodeRoo CodeSublime TextTraeVerdentWindsurfZed
FAQ

Frequently Asked Questions

What is LeanCTX?

LeanCTX AI विकास के लिए Context OS है। यह आपके AI कोडिंग टूल और कोडबेस के बीच बैठता है, फ़ाइल रीड्स को 99% तक कंप्रेस करता है, सत्रों में मेमोरी को बनाए रखता है, और डिलीवरी से पहले सभी आउटपुट को सत्यापित करता है। यह Cursor, Claude Code और GitHub Copilot सहित 29+ AI टूल्स के साथ काम करता है।

LeanCTX टोकन लागत में कितनी बचत करता है?

सक्रिय डेवलपर्स AI API लागत पर प्रति माह $30-100+ बचाते हैं। फ़ाइल रीड्स 60-99% कंप्रेस होते हैं, शेल आउटपुट 60-95%, और कैश्ड री-रीड्स की लागत केवल 13 टोकन है। अपनी व्यक्तिगत बचत मापने के लिए lean-ctx gain का उपयोग करें।

क्या LeanCTX Cursor / Claude Code / Copilot के साथ काम करता है?

हाँ। LeanCTX बॉक्स से बाहर 29+ AI कोडिंग टूल्स को सपोर्ट करता है। lean-ctx setup चलाएं और यह स्वचालित रूप से सभी इंस्टॉल किए गए एडिटर्स का पता लगाता है और कॉन्फ़िगर करता है। यह तीन इंटीग्रेशन मोड सपोर्ट करता है: CLI-Redirect, Hybrid और Full MCP।

क्या LeanCTX मुफ़्त और ओपन सोर्स है?

हाँ। LeanCTX MIT + Apache-2.0 दोहरे लाइसेंस के तहत पूरी तरह से ओपन सोर्स है। शून्य टेलीमेट्री, सब कुछ स्थानीय रूप से चलता है। एकल Rust बाइनरी npm, cargo या सीधे डाउनलोड के माध्यम से उपलब्ध है।

What is Context OS?

Context OS वह आर्किटेक्चर है जो AI संदर्भ के पूरे जीवनचक्र का प्रबंधन करता है। इसमें छह स्तंभ हैं: Smart I/O (कंप्रेशन), Intelligence (रूटिंग), Memory (स्थायित्व), Governance (नियंत्रण), Verification (प्रमाण), और Integrations (29+ टूल्स)। यह एड-हॉक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग को एक व्यवस्थित रनटाइम से बदलता है।

अपने AI को वह कॉन्टेक्स्ट दें जिसका वह हकदार है।

AI कोडिंग में बाधा मॉडल नहीं है - यह कॉन्टेक्स्ट है। lean-ctx LLM तक पहुंचने से पहले जानकारी को आकार देता है। एक Rust बाइनरी। कोई क्लाउड नहीं। Apache-2.0।