╭──────────────────────────────────────────╮ ╭──────────────────────────────────────────╮ │ >>>>>>>>>>>>>>> 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

Come Funziona

Come LeanCTX controlla cosa
il tuo AI vede.

LeanCTX è lo strato di context engineering per gli agenti AI: un piccolo binario Rust che esegue lo stesso ciclo su ogni lettura, comando e ricerca. decide cosa leggono i tuoi agenti, ricorda ciò che imparano attraverso le sessioni, protegge ciò che toccano, dimostra ciò che salvano in un ledger firmato, e riproduce ciò che hanno visto. Le letture vengono analizzate per struttura su 26 lingue e spogliate di rumore, così ciò che raggiunge il modello è intenzionale, compresso e dimostrabile. Lo installi una volta. Tutto il resto è automatico.

Il flusso di dati

Dove si posiziona LeanCTX ?

LeanCTX si trova su due percorsi. Sul percorso di lettura modella ciò che entra — letture di file, ricerca di codice e output della shell, compressi prima che gli agenti li vedano. Sul percorso del wire un proxy locale opzionale si posiziona tra l'agente e il modello e comprime ogni richiesta in uscita — prompt di sistema, storia completa e risultati degli strumenti — con la sicurezza del prompt-cache. Uno riduce ciò che entra nel contesto; l'altro riduce ogni richiesta per cui paghi. Il modello vede lo stesso segnale in una frazione dei token.

flusso di dati: prima e dopo

Senza lean-ctx:

Tu  →  Strumento AI  →  legge file  (contenuto completo)  →  L'LLM elabora tutto

Con lean-ctx:

Tu  →  Strumento AI  →  lean-ctx comprime  →  solo il segnale  →  LLM: 60–90% meno rumore
                           ├─ Sandbox PathJail + limiti di dimensione
                           ├─ Compressione consapevole dell'AST
                           ├─ Runtime della Memoria (conoscenza + dimenticanza)
                           ├─ Cache di sessione (rilettura ≈ 13 tok)
                           └─ 10 modalità di lettura per tipo di file

Approfondimento: Pattern Shell (95+ pattern) · Modalità di Lettura (10 modalità di compressione) · Caching

Tu

Scrivi codice normalmente. Non cambiare nulla nel tuo flusso di lavoro.

Strumento AI

Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf, …

LeanCTX

Decide, comprime e ricorda tramite un server MCP e un hook della shell ciò che i tuoi strumenti AI rilevano automaticamente.

LLM

Vede solo il segnale. Meno token del 60–90%, stessa informazione.

Architettura

Un singolo binario. Cinque funzionalità.

Ogni funzionalità viene eseguita all'interno di un unico binario Rust. Ecco come una richiesta scorre attraverso LeanCTX: dal tuo strumento AI, attraverso il pipeline cognitivo, al modello.

Il tuo Strumento AI Cursor · Claude Code · Copilot · Windsurf

MCP · CLI · HTTP

lean-ctx Livello di Contesto Cognitivo · Binario singolo · 81 strumenti

Comprendi

10 modalità di lettura
Visibilità del contesto
Conteggio dei token
Rilevamento dell'intento

Comprimere

Tree-sitter AST (26 linguaggi)
95+ pattern shell
CDC reorder (Rabin-Karp)
Budget di 64 KB, scadenza di 500 ms

Ricordare

Cache di sessione (zstd, in memoria)
Rileggiature di 13 token
Grafo della conoscenza (SQLite)
Memoria cross-session

Verifica

Sandbox PathJail
Isolamento a livello OS
Allowlist shell (deny-by-default)
Traccia di audit completa

Connetti

GitHub · GitLab · Jira · Linear
Postgres · REST · MCP Bridge
Ricerca ibrida (BM25 + semantico)
Provider basati su configurazione (TOML)

10modalità di lettura

13token per rilettura

18linguaggi (AST)

contesto ottimizzato

LLM Meno rumore · Segnale più alto · Risultati migliori

I cinque sottosistemi

Le cinque cose che LeanCTX fa per ogni token.

Tra il tuo AI e il tuo codice, un binario locale esegue lo stesso ciclo quinquefase su ogni lettura, comando e ricerca — percepire, comprimere, ricordare, instradare, governare. Insieme forniscono i cinque compiti: decide cosa leggono i tuoi agenti, ricorda ciò che imparano, protegge ciò che toccano, dimostra ciò che salvano e riproduce ciò che hanno visto.

Percepire

Vedere ciò che conta prima di agire.

Mappa un repo sconosciuto, fa emergere file e simboli importanti e legge la struttura anziché interi file, su 26 linguaggi con tree-sitter.

ctx_overview → repo mapped in one call

Comprimere

Ogni token porta un segnale.

Dieci modalità di lettura, oltre 95+ pattern di output shell e caching content-addressed riducono le letture del 60-90% e le riletture a ~13 token. Il rumore non raggiunge mai il modello.

ctx_read → 4,200 → 920 tokens (78% saved)

Ricordare

Continuità tra le sessioni.

I risultati, le decisioni e i file toccati persistono e vengono ripristinati automaticamente in ogni nuova sessione, così il tuo agente non deve mai riesporre il contesto o rileggere ciò che già sa.

ctx_session → restored · 0 re-reads

Instradare

Il contesto giusto al modello giusto.

Rileva l'intento, seleziona la modalità di lettura e il budget di token, e carica solo gli strumenti necessari per un compito, in modo che ogni modello veda esattamente il contesto che dovrebbe, e nient'altro.

ctx_intent → right mode + budget per task

Governare

Sicuro, misurato, imposto.

PathJail, una lista bianca shell, rilevamento segreti, politiche di ruolo e budget di token mantengono ogni chiamata strumento entro i limiti, e l'analisi dimostra esattamente cosa è stato salvato.

ctx_verify → paths ok · secrets blocked

Due comandi. È tutto.

Cosa TU effettivamente fai?

Quasi nulla. LeanCTX funziona invisibilmente dopo una configurazione unica. Continui a scrivere codice esattamente come prima.

Installa

Un singolo binario Rust. Nessuna dipendenza, nessun cloud, nessun account.

curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh

Setup

Rileva automaticamente il tuo shell e gli strumenti AI. Configura tutto in pochi secondi.

lean-ctx setup

Fatto. È automatico

Scrivi codice normalmente. La tua AI utilizza strumenti compressi automaticamente.

Token risparmiati: automaticamente

Tu vs. La Macchina

Cosa fai TU (una volta)	Cosa succede AUTOMATICAMENTE
lean-ctx setup	L'AI usa `ctx_read` invece di Read - fino al 99% in meno di token (riletture memorizzate)
	L'AI usa `ctx_shell` invece di Shell - 60–90% in meno di token
	L'AI usa `ctx_search` invece di Grep - 50–80% in meno di token
	Il hook Shell comprime l'output CLI in modo trasparente
	La cache della sessione ricorda i file tra le letture (~13 token per riletture)
lean-ctx gain (optional)	Visualizza il tuo dashboard di risparmio totale

Guida di setup completa → Iniziare · Tutti i comandi CLI → Riferimento CLI

Anche dimenticare è una decisione.

Quando la cache della sessione è piena, LeanCTX decide automaticamente cosa mantenere e cosa eliminare. Classifica le voci in base a recenza, frequenza e dimensione: quindi fonde questi segnali in un singolo punteggio. Nessuna calibrazione richiesta.

Come funziona la cache

Sicurezza

Guarda ciò che tocca.

LeanCTX impone un modello di sicurezza a difesa-in-profondità per prevenire l'accesso dei file esterni al progetto tramite prompt injection LLM:

[//]

PathJail - Tutte le operazioni sui file sono sandboxate nella root del progetto. La traversata di symlink, i ../ escapes e i percorsi assoluti esterni alla jail sono bloccati al chokepoint resolve_path.

[##]

Allowlist Shell + Parsing AST - Quando configurato, ogni segmento di comandi composti (pipe, catene) viene validato rispetto all'allowlist. I pattern pericolosi (eval, backticks, $()) sono bloccati incondizionatamente. Output limitato a 200KB.

[]

Accesso sicuro ai file - Le letture dei file non possono essere ingannate per seguire symlink fuori dal tuo progetto, e il proxy locale parla solo con la tua stessa macchina.

[ok]

Integrità del Build - Il seme di integrità al compile-time e la verifica dell'hash rilevano binari manomessi. Controllato automaticamente da lean-ctx doctor.

Dettagli su Sicurezza e Fiducia →

Vuoi comprendere l'architettura?

Esplora lo Strato di Contesto Cognitivo: il pipeline in sei passaggi, le modalità di integrazione, la matrice degli agenti, la Teoria dei Campi di Contesto e i nove pilastri architetturali che fanno funzionare LeanCTX.

Approfondisci l'Architettura

FAQ

Come funziona, risposto.

Cos'è LeanCTX?

LeanCTX (abbreviazione di Lean Context) è lo strato open-source di context engineering per gli agenti AI. Un singolo binario Rust locale decide cosa leggono gli agenti, comprime ciò che inviano, ricorda ciò che imparano, protegge ciò che toccano, dimostra ciò che salvano e riproduce ciò che hanno visto — con un risparmio del 60-90% per lettura rispetto alla ricevuta.

La compressione danneggia la qualità del codice?

No. LeanCTX utilizza l'analisi AST tree-sitter per comprendere la struttura del codice, quindi rimuove solo ciò che l'LLM non necessita: spazi bianchi ridondanti, import boilerplate e commenti decorativi. In media, vengono preservati il 98% della struttura AST, il 97% degli identificatori e il 96% delle righe di codice significative. Puoi verificarlo con un run benchmark di lean-ctx.

Come installo LeanCTX?

Installa tramite cargo install lean-ctx o curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh. Quindi esegui lean-ctx init per l'hook della shell e lean-ctx setup per connetterti ai tuoi strumenti AI. Nessuna configurazione richiesta.

Quali strumenti AI supporta LeanCTX?

LeanCTX funziona con ogni strumento di coding AI principale: Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Windsurf, Cline, OpenAI Codex, Gemini CLI, Antigravity, Pi, Crush, Zed, Continue e OpenCode. Tutti gli strumenti beneficiano sia dalla compressione del server context che da quella dell'hook della shell.

Inizia

Sessanta secondi per agenti più intelligenti.

Un singolo binario. Zero dipendenze cloud. Apache-2.0. La tua prossima sessione leggerà in modo più snello e il registro conserva la ricevuta.

Inizia Ora Verifica Compatibilità

Come LeanCTX controlla cosail tuo AI vede.

Dove si posiziona LeanCTX ?

Tu

Strumento AI

LeanCTX

LLM

Un singolo binario. Cinque funzionalità.

Le cinque cose che LeanCTX fa per ogni token.

Percepire

Comprimere

Ricordare

Instradare

Governare

Cosa TU effettivamente fai?

Installa

Setup

Fatto. È automatico

Anche dimenticare è una decisione.

Guarda ciò che tocca.

Vuoi comprendere l'architettura?

Come funziona, risposto.

Sessanta secondi per agenti più intelligenti.

Come LeanCTX controlla cosa
il tuo AI vede.