╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok ╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> ctx_read >>>>>>>>>>>> │ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ ┌─────────────┐ │ >>>>>>>>>>>>>>> compress >>>>>>>>>>>> │ ┌──────────┐ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ │ 100K tokens │ =========>│ >>> AST >>> cache >>> signal >>> │ =========> │ ~5K tok │ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ └─────────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> filter >>>>>>>>>>>> │ └──────────┘ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ │ >>>>>>>>>>>>>>> dedupe >>>>>>>>>>>> │ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ╔══════════════╗ ╰──────────────────────────────────────────╯ ╔══════════╗ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ║ raw input ║ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ LeanCTX ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ─ ║ output ║ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ╚══════════════╝ ╚══════════╝ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄┄ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ ┌──┐ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ ───> │▓▓│ │▓▓│ │▓▓│ ───> │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ │░░│ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ └──┘ file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok file file file file read cache send tok tok tok tok tok tok

Perbandingan Jujur

Anda sudah memiliki alat.
Inilah perbedaannya.

Alat kompresi mengecilkan apa yang Anda kirim melalui kabel. LeanCTX juga melakukan itu — dan memutuskan apa yang dibaca sejak awal, kemudian menjaganya, mengingatnya, dan membuktikannya. Lihat sederhana tentang apa yang lebih baik dilakukannya, apa yang sama yang dilakukannya, dan kapan Anda tidak membutuhkannya sama sekali.

Sisi demi Sisi

Agen Anda, dengan dan tanpa.

Agen yang sama, repo yang sama. Satu-satunya variabel adalah lapisan di antara keduanya.

Feature	Tanpa Alat	Aturan Manual	LeanCTX
Penghematan Token	Tidak Ada	Rendah (aturan statis)	60–95% (cached: 99%)
Upaya Penyiapan	Tidak Ada	Per-proyek manual	Satu perintah
Dukungan Agen	T/A	Hanya satu agen	29+ agen
Caching	Tidak Ada	Tidak Ada	Otomatis + delta
Kompresi Shell	Tidak ada	Tidak ada	95+ pola
Analisis Kode	Tidak ada	Tidak ada	Tree-sitter AST
Pemeliharaan	Tidak ada	Pembaruan manual	Otomatis
Keamanan & Tata Kelola	Tidak ada penegakan	ACL file dasar	Sesuai OWASP: PathJail, daftar putih shell, penyensoran rahasia, eksekusi kode sandboxed OS (ctx_execute), jejak audit
Compliance & Evidence	Screenshots	Pengumpulan bukti manual	Bundel Bukti Bertanda + leanctx-verify offline, cakupan EU AI Act / ISO 42001 / SOC 2, CGB + cakupan kebijakan
SDK & Ekstensibilitas	Tidak Ada	Kode perekat khusus	SDK Python + TypeScript (konformitas 14-cek), /v1 OpenAPI + kapabilitas, gateway ctx_tools, ekstensi WASM & plugin

The cached figure (99%) is a repeat read served from cache at ~13 tokens; a first read never returns more tokens than the raw file, and every saving is measured net of injection (the tokens lean-ctx itself adds), so the number reconciles to your provider bill.

vs. Alternatif

Perbandingan LeanCTX dengan Alat Lain

Perbandingan fitur demi fitur dengan RTK, Context+, MemGPT/Letta, dan Headroom, alternatif yang paling sering dirujuk. Berdasarkan fakta, dari dokumentasi publik mereka.

Feature	RTK	Context+	MemGPT / Letta	Headroom	lean-ctx
Mode Baca	Mode tunggal	Penyaringan dasar	T/A (fokus memori)	Kompres setelah pembacaan	10 mode (auto, map, signatures, diff, entropy...)
Kompresi Shell	Tidak	Tidak	Tidak	Tidak	95+ pola, terdeteksi otomatis
Memori Sesi	Status dasar	Riwayat percakapan	Fitur inti (memori bertingkat)	Penyimpanan lintas agen dengan dedup	Episodik + prosedural + grafik pengetahuan
Multi-Agent	Tidak	Tidak	Terbatas (fokus agen tunggal)	Penyimpanan bersama	Handoff, sesi bersama, bus konteks
Grafik Kode / AST	Pengindeksan Dasar	Tidak	Tidak	Tidak	Tree-sitter AST, 26 bahasa, resolusi simbol
Governance & Budgets	Tidak	Tidak	Tidak	Tidak	Anggaran berbasis peran, SLO, jejak audit
Local-First / Privacy	Bergantung pada cloud	Lokal	Berbasis server	Paket Python + proxy	100% lokal, nol telemetri
Alat MCP	Terbatas	Tidak ada MCP	Tidak ada MCP	Pembungkus alat eksternal	81 alat MCP granular
Security Hardening	None	None	Basic auth	None	Sandboxing, signed bundles, audit reports

Berdasarkan dokumentasi publik dan kode sumber per Juni 2026. RTK (github.com/rtk-ai/rtk), Context+ (github.com/ForLoopCodes/contextplus), MemGPT/Letta (arxiv.org/abs/2310.08560), Headroom (github.com/chopratejas/headroom). Semua alat memecahkan masalah nyata. LeanCTX hanya mencakup lebih banyak lapisan dari masalah konteks dalam satu biner.

vs. lapisan kompresi

Kompresi memperkecil apa yang telah dibaca. Rekayasa konteks memutuskan apa yang dibaca.

Alat seperti Headroom mengompres permintaan pada kabel. LeanCTX sudah menyediakan lapisan itu — proxy lokal opsional mengompres setiap permintaan, aman dari cache prompt — dan melangkah satu lapisan lebih dalam, pada sumbernya: ia memutuskan apa yang dibaca sama sekali. Kompatibel dengan Headroom, tetapi Anda biasanya tidak memerlukannya di atas. Berikut adalah perbedaan jujurnya.

Dimension	Lapisan kompresi (misalnya, Headroom)	LeanCTX
Di mana letaknya	Jalur pesan: mengompres apa yang sudah dibaca agen	Pada sumbernya: memutuskan apa dan bagaimana membaca (10 mode, perutean niat, re-baca cached ~13-token)
Memory	Penyimpanan lintas-agen dengan dedup	Pengetahuan persisten: graph properti, sesi, serah terima, ledger bukti
Governance	—	PathJail, allowlist shell, penyamaran rahasia, anggaran, deteksi injeksi
Bukti	Endpoint statistik	Ed25519-signed, hash-chained ledger + benchmark yang dapat direproduksi
Reversibilitas	Penyimpanan pengambilan referensi	Juga reversibel: setiap aslinya tetap utuh `ctx_retrieve` jauh
Form	Paket Python + proxy	Satu biner Rust, 30+ alat terdeteksi otomatis, nol konfigurasi

Catatan: beberapa tabel perbandingan pihak ketiga mencantumkan lean-ctx sebagai "Reversible: No"; itu salah. Setiap bacaan terkompresi di LeanCTX diarsipkan secara lokal dan dapat diambil melalui ctx_retrieve. Kompresi adalah salah satu dari lima subsistem dalam LeanCTX. Kedua alat bahkan dapat berjalan bersama; Headroom mencantumkan lean-ctx sebagai alat konteks yang kompatibel.

Mengapa tidak hanya…

Stack Anda sudah melakukan sebagian ini. Inilah yang belum dilakukannya.

LeanCTX tidak menggantikan grep atau editor Anda. Ini adalah lapisan yang memutuskan apa yang layak mendapat perhatian AI Anda.

Mengapa tidak hanya grep?

grep menemukan teks. LeanCTX menemukan simbol yang tepat, memberi peringkat berdasarkan relevansi, dan mengembalikan konteks struktural beranggaran, bukan 500 kecocokan mentah yang masih harus Anda baca dan saring.

Mengapa tidak hanya membaca file-file tersebut?

Bacaan mentah membuang 4.200 token ketika ~920 membawa sinyalnya. LeanCTX mempertahankan sinyal dan menghilangkan kebisingan, dan pembacaan ulang yang di-cache menelan biaya sekitar 13 token alih-alih seluruh file lagi.

Mengapa tidak hanya melakukan kompaksi lebih sering?

Kompaksi membuang riwayat yang mungkin masih Anda butuhkan. Dengan LeanCTX, tidak pernah ada jalan buntu: setiap aslinya diarsipkan di disk dan agen Anda mengambilnya sesuai permintaan. Tidak ada yang hilang secara diam-diam.

Mengapa tidak server MCP lain?

Sebagian besar server MCP menambahkan overhead definisi alat dan mengembalikan output mentah. LeanCTX adalah lapisan konteks kognitif penuh: caching, memori persisten, hook shell, dan lapisan tata kelola, semuanya dalam satu biner lokal.

Kecocokan Terbaik

Ketika lean-ctx Bersinar

LeanCTX memberikan nilai terbesar dalam skenario ini.

Basis Kode Besar

Proyek dengan ratusan atau ribuan file mendapat manfaat paling besar. Semakin banyak konteks yang harus dikelola, semakin besar penghematannya.

Alur Kerja Multi-Agen

Ketika beberapa agen AI bekerja pada proyek yang sama, LeanCTX memberi mereka satu otak bersama: konteks yang konsisten dan terkelola untuk setiap agen.

Pengembangan Iteratif

Sesi pengkodean panjang dengan pembacaan file berulang menghantam cache - pembaca ulang hanya menelan biaya ~13 token alih-alih ribuan.

Transparansi

Ketika Anda Tidak Membutuhkannya

Kami percaya pada tooling yang jujur. LeanCTX dirancang untuk proyek dengan basis kode substansial - bukan segalanya.

Tidak Selalu Perlu

Skrip satu file atau utilitas kecil
Proyek di bawah 50 file
Prompt sekali pakai tanpa konteks file

Dalam kasus-kasus ini, overhead dari lapisan konteks tidak dibenarkan. LeanCTX bersinar ketika proyek Anda tumbuh dan manajemen konteks menjadi hambatan.

FAQ

Perbandingan, terjawab.

Bagaimana LeanCTX dibandingkan dengan rekayasa prompt manual?

Rekayasa prompt manual memerlukan pengerjaan setiap jendela konteks secara manual. LeanCTX mengotomatiskan ini dengan 10 mode baca, kompresi sadar AST, dan memori sesi, menghemat 88%+ token tanpa upaya manual.

Apakah LeanCTX lebih baik dari alat konteks MCP lainnya?

LeanCTX adalah lapisan konteks kognitif penuh, bukan server MCP biasa: integrasi CLI, hook shell, 81 alat MCP, memori persisten, grafik intelijen kode, dan lapisan tata kelola dengan peran dan anggaran.

Apakah LeanCTX bekerja dengan alat coding AI saya?

Ya. LeanCTX mendukung 30+ alat AI termasuk Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, Gemini CLI, Codex, dan JetBrains IDEs. Jalankan lean-ctx setup untuk konfigurasi otomatis.

Apa perbedaan LeanCTX dengan alat kompresi seperti Headroom?

Alat seperti Headroom mengompres permintaan pada kabel — lapisan proxy. LeanCTX sudah menyediakan lapisan itu: proxy lokal opsional (lean-ctx proxy enable) mengompres setiap permintaan — prompt sistem, riwayat, dan hasil alat — aman dari cache prompt, mengukur dolar nyata yang dihemat, sehingga Anda biasanya tidak memerlukan proxy kompresi permintaan terpisah di atasnya. Dan LeanCTX melangkah satu lapisan lebih dalam, pada sumbernya: ia memutuskan apa yang dibaca sejak awal (10 mode baca, re-baca cached ~13-token), mengingat pengetahuan lintas sesi, menjaga akses file dan shell, dan menandatangani setiap penyimpanan dalam ledger yang dapat diverifikasi. Kompresi — sisi baca dan sisi kabel — adalah salah satu dari lima subsistemnya, dan itu sepenuhnya reversibel: setiap aslinya tetap ada dengan jarak satu ctx_retrieve.

Apakah kompresi LeanCTX reversible?

Ya. Setiap pembacaan terkompresi diarsipkan secara lokal dan konten asli penuh dapat diambil sesuai permintaan melalui ctx_retrieve. Tidak ada yang hilang tanpa disadari; bahkan LeanCTX memberi tahu agen Anda kapan harus meminta konten lengkap.

Apa perbedaan LeanCTX dengan memori agen vendor seperti Claude di Slack atau ClickUp Brain?

Itu membuat AI vendor mengingat perusahaan Anda — Anda menandainya, menindaklanjutinya dalam utas, dan ia membangun memori. Tetapi memori itu hidup di kotak hitam mereka: Anda tidak bisa melihat di mana letaknya, memindahkannya, atau mengganti model di bawahnya. Itu adalah login konteks, bukan login model — pada akhirnya Anda menyewa kembali pengetahuan perusahaan Anda sendiri. LeanCTX menjaga parit pertahanan di pihak Anda: sesi, grafik pengetahuan, dan paket .ctxpkg portabel tetap lokal dan dapat diperiksa, model-agnostik di seluruh OpenAI, Anthropic, dan Gemini. Alur kerja agen sebagai rekan tim yang sama; Anda mempertahankan konteksnya.

Mulai

Lihat di repo Anda.

Instal dalam waktu kurang dari semenit, jalankan satu sesi, lalu periksa ledger. Angka-angka Anda yang akan membuat argumen itu.

Mulai Keamanan & Kepercayaan

Anda sudah memiliki alat.Inilah perbedaannya.