अपने कोडिंग एजेंट को भुगतान करना बंद करें
आपके रेपो को दोबारा पढ़ने के लिए।
LeanCTX, AI कोडिंग-एजेंट टोकन उपयोग को 60–90% तक कम करता है यह तय करके कि क्या पढ़ा जाए: AST-जागरूक रीड मोड पूर्ण फ़ाइलों के बजाय सिग्नेचर लौटाते हैं, कैश किए गए री-रीड्स की लागत ~13 टोकन होती है, और 95+ शेल पैटर्न कमांड आउटपुट को संपीड़ित करते हैं। एक lean-ctx सेटअप के माध्यम से 30+ टूल (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot) के साथ काम करता है।
आपसे क्या लागत है आज।
आपका एजेंट पूरे दिन एक ही फ़ाइलों को दोबारा पढ़ता रहता है
हर प्रॉम्प्ट वही मॉड्यूल फिर से फीड करता है। कच्चे रीड्स में 4,200 टोकन डंप होते हैं जब ~920 सिग्नल ले जाते हैं। कल यह उन्हें फिर से पढ़ेगा।
शेल आउटपुट से विंडो भर जाती है
एक कार्गो बिल्ड या npm इंस्टॉल प्रगति बार और चेतावनियों पर हजारों टोकन खर्च कर सकता है जिनकी आपके मॉडल को कभी ज़रूरत नहीं थी।
कॉन्टेक्स्ट विंडो भरती हैं, सटीकता गिर जाती है
Context-rot रिसर्च दिखाती है कि जैसे ही विंडो शोर से भरती हैं तो मॉडल की सटीकता 98% से घटकर 64% हो जाती है। अधिक कॉन्टेक्स्ट बेहतर कॉन्टेक्स्ट नहीं होता।
वे क्षमताएं जो काम करती हैं।
नीचे सब कुछ आज ही ओपन-सोर्स बाइनरी में शिप होता है। कोई रोडमैप आइटम नहीं, कोई प्रतीक्षा सूची नहीं।
शून्य से पहला लाभ।
एक गाइड। दो यात्राएँ। पूर्ण संदर्भ।
अपनाते समय टीमों द्वारा पूछे गए प्रश्न।
LeanCTX से Cursor या Claude Code टोकन उपयोग कितना कम होता है?
वास्तविक रेपो ऑपरेशंस पर मापा गया: रीड प्रति 60–90% कम टोकन, कैश किए गए री-रीड्स के लिए ~13 टोकन, और शेल आउटपुट पर 88–99%। अपने स्वयं के रिपॉजिटरी पर संख्याएँ दोहराने के लिए lean-ctx benchmark report . चलाएं।
क्या यह मेरे एडिटर में काम करने के तरीके को बदलता है?
नहीं। lean-ctx सेटअप के बाद, आपका AI टूल LeanCTX को MCP या शेल हुक के माध्यम से स्वचालित रूप से कॉल करता है। आप अपना एडिटर, अपना एजेंट और अपनी कार्यप्रणाली बनाए रखते हैं। संदर्भ परत नीचे काम करती है।
क्या संपीड़न (compression) वह जानकारी खो देता है जिसकी मेरे एजेंट को ज़रूरत है?
नहीं, और कुछ भी कभी खोता नहीं है। AST-जागरूक मोड सिग्नेचर और संरचना बनाए रखते हैं, और हर मूल ctx_retrieve के माध्यम से स्थानीय रूप से पुनः प्राप्त करने योग्य रहता है। छोटा संदर्भ आमतौर पर उत्तरों में सुधार करता है: context-rot रिसर्च दिखाती है कि सटीकता शोर से भरते विंडो के साथ कम होती जाती है।
अपने context पर नियंत्रण वापस लें।
स्थानीय उपयोग के लिए मुफ़्त, हमेशा के लिए। CI इसे लागू करता है। एक बाइनरी, पहले मापे गए लाभ तक दस मिनट।