Letture in cache
Una ripetizione invariata può restituire un riferimento compatto. Usa fresh quando hai bisogno di aggirare la cache di lettura; fresh non seleziona di per sé un modo di testo esatto.
Esplora questa capacitàSelezione del contesto
Le giuste informazioni.Al giusto livello di profondità.
LeanCTX è il Context Gateway per i sistemi di IA. Seleziona il contesto di cui ogni attività ha bisogno, non tutto: fonti pertinenti, la giusta profondità di lettura e un budget di contesto, con riferimenti all’originale.
L'approccio
Scegli ciò che arriva al tuo modello.
Una attività ha bisogno di prove, non di ogni file disponibile. LeanCTX raccoglie i candidati ammessi, preserva la loro origine e prepara un piano di contesto all'interno del budget richiesto.
Compito e budget
Dai una ragione a ogni lettura.
Descrivi la domanda e lo spazio disponibile per il contesto. Un compito di codifica potrebbe necessitare di una implementazione; un compito di supporto potrebbe necessitare di una procedura corrente. Il piano seleziona per quel compito, all'interno del suo ambito di fonti ammesse.
- Ambito
- Scegli il progetto e le fonti disponibili.
- Selezione
- Classifica i candidati e deduplica i riferimenti ai contenuti condivisi.
- Budget contesto
- Limita le informazioni preparate per una richiesta; questo è distinto da un limite di spesa.
Ricerca e provenienza
Trovalo. Sapere da dove proviene.
Inizia con le prove selezionate per il tuo compito. Mantieni ogni riferimento alla fonte allegato mentre LeanCTX compila il materiale scelto nel contesto del modello. Segui la traccia della fonte quando un risultato necessita di maggiori spiegazioni.
- File e codice
- Ricerca di testo, struttura e posizioni delle fonti.
- Conoscenza indicizzata
- BM25 e la ricerca semantica configurata utilizzano gli indici disponibili.
- Fonti collegate
- L'accesso al provider dipende dalle credenziali e dalle autorizzazioni configurate.
Dettaglio e recupero
Scegli quanto leggere.
Usa le firme per localizzare il codice, intervalli di righe per ispezionarlo e il testo completo per modifiche esatte. Le letture successive seguono le stesse regole di accesso.
- Firme
- Localizza funzioni e tipi con riferimenti alle fonti.
- righe / completo
- Leggi l'implementazione richiesta con il dettaglio necessario.
- Recupero
- La fonte disponibile e l'output archiviato determinano ciò che può essere recuperato.
src/lib/roi.ts257 righe
fn pub fmtInt(value:n) → string @L78-80fn pub fmtUsd(value:n) → string @L83-89fn pub fmtDay(iso:s) → string @L92-96
Estratto dalla vista firma catturata
Riferimento alla fontefmtUsd · L83–89
L'implementazione è a una lettura mirata.
Ispeziona l'implementazione esatta
export function fmtUsd(value: number): string {
const n = Number(value) || 0;
return (
'$' +
n.toLocaleString('en-US', { minimumFractionDigits: 2, maximumFractionDigits: 2 })
);
}Implementazione esatta dallo stesso file sorgente.
Il toolkit in modalità lettura
Una fonte. La vista di cui hai bisogno.
Passa dall'orientamento alle righe esatte, confronta le modifiche o scegli una rappresentazione più compatta. Apri un gruppo per trovare la modalità e il suo compromesso.
Trova la tua direzioneauto · map · signatures · reference
auto- Lascia che l'esecuzione selezioni una strategia di lettura dal contesto del file e del compito disponibile. L'aggressività esplicita può selezionare una densità target.
map- Vedi una bozza strutturale prima di scegliere quale parte merita una lettura più approfondita.
signatures- Ispeziona la superficie dell'API del codice supportato: dichiarazioni e posizioni delle sorgenti, con i dettagli di implementazione omessi.
reference- Mantieni un riferimento di file compatto con metadati di dimensione e tipo, senza caricare il suo corpo nella risposta.
Leggi con precisione. Modifica con sicurezza.full · raw · anchored · lines
full- Leggi la sorgente con il suo normale incorniciamento di visualizzazione. Usa una vista completa quando i dettagli omessi potrebbero cambiare la modifica.
raw- Restituisci il testo sorgente senza incorniciamento di visualizzazione. Questo modo di output non aggira i permessi o i filtri abilitati delle fonti.
anchored · anchored:72-92- Leggi la sorgente completa o una finestra di righe con ancoraggi hash per riga per modifiche ctx_patch mirate.
lines:72-92 · lines:5,10-20 · lines:-20- Seleziona un intervallo inclusivo, diverse posizioni o le ultime righe. linee:72 legge dalla riga 72 fino alla fine; -20 è anche accettato come scorciatoia per la coda.
Scegli cosa manteneretask · aggressive · entropy · density
task- Mantieni il materiale rilevante per il compito attivo. Senza indizi utili sul compito, o per un piccolo file, l'implementazione corrente restituisce il contenuto completo.
aggressive- Usa un riassunto più forte e con perdita quando una panoramica è sufficiente. Recupera l'originale prima di effettuare una modifica che richiede dettagli esatti.
entropy- Riduci il materiale ripetitivo e a bassa informazione con compressione basata sull'entropia. Il risultato è una vista selezionata, non una copia senza perdita.
density:0.40- Mira a una proporzione scelta dei token originali. Il target è approssimativo; la qualità e la struttura della fonte influenzano la dimensione consegnata.
Torna a ciò che è cambiatodiff
diff- Confronta con la lettura memorizzata della sessione. Questo richiede una lettura precedente; non è un confronto con un commit Git arbitrario.
Esplora rappresentazioni avanzatecognitive · mdl
cognitive- Seleziona un insieme di blocchi rilevati con un budget. Richiede l'impostazione scientifica corrispondente; altrimenti l'implementazione ricade su map.
mdl- Genera una descrizione strutturale compatta. Richiede l'impostazione scientifica corrispondente; altrimenti ricade su mappa.
Una variante di testo completa compattafull-compact
full-compact- La variante orientata alla reindirizzazione rimuove l'incorniciatura e gli spazi bianchi finali mantenendo la struttura delle righe. Scegli raw quando la conservazione esatta dei byte è importante.
Preparazione consapevole del formato
Materiale diverso. Il trattamento giusto.
Il codice ha struttura. L'output del comando ha risultati, errori e rumore ripetuto. LeanCTX utilizza la vista o il filtro di output appropriato per i formati supportati, con riferimenti per recuperare i dettagli quando necessario.
- Struttura del codice
- Mantieni le dichiarazioni e le posizioni sorgente pertinenti in una lettura strutturale.
- Output del comando
- Mostra risultati e fallimenti utili attraverso i filtri di output supportati.
- Dettaglio recuperabile
- Segui i riferimenti alla fonte o un archivio di output disponibile quando sono necessari maggiori prove.
Nel tuo flusso di lavoro
Leggi di meno di nuovo. Recupera di più quando necessario.
La prima lettura è solo una parte del flusso di lavoro. LeanCTX gestisce anche le letture ripetute, i riferimenti alla fonte e l'output archiviato.
Recupero dell'output
Recupera una fonte o un archivio shell conservato quando un risultato abbreviato non è sufficiente. Disponibilità e ritenzione determinano ciò che può essere recuperato.
Esplora questa capacitàDomande e risposte
Modi di lettura spiegati.
Ogni ricerca utilizza un indice?
Ricerca esatta e recupero indicizzato sono percorsi diversi. La ricerca semantica dipende dagli indici configurati; una corrispondenza di testo diretta può essere un punto di partenza migliore quando si conosce già un simbolo o una frase.
Ogni visuale più corta è sufficiente per il compito?
No. Le firme aiutano a localizzare il codice; modificarle può richiedere l'implementazione esatta. Scegli una lettura più dettagliata quando necessario e verifica il risultato del compito.
La preparazione del contesto richiede un modello privato?
No. Il motore pubblico funziona in modo deterministico. L'intelligenza opzionale può proporre selezioni o percorsi migliori dopo la verifica, ma il tuo host e la policy mantengono l'autorità. Se non è disponibile o viene rifiutato, il percorso deterministico rimane utilizzabile.
Inizia con LeanCTX
Prova una lettura focalizzata.
Prova una visualizzazione della firma su un file familiare. Segui il riferimento e leggi l'implementazione quando ne hai bisogno.
Local-first. Agnostico al modello. Il tuo contesto.