Lean Context Engineering

制御するのは
あなたのAIが見るもの。

LeanCTXはAIエージェントのためのcontext engineering layerです。エージェントが読み取るもの(コード、シェル、ドキュメント、PDF、ウェブ)と、モデルに送信するもの(すべてのリクエスト:システムプロンプト、履歴、ツール出力、ワイヤー上で圧縮される)を整形します。何を読むかを決定し、学んだことを記憶し、触れるものを保護し、証明に署名します。これにより、モデル境界を越えるものは意図的で、圧縮され、検証可能になります。

トークン使用量が60〜90%削減。そしてこれはレシートに過ぎません。

オープンソース · ローカルファースト · 決定論的 · 証明可能 · テレメトリーなし · Rustバイナリ1つ · 30以上のAIツール

170,523 インストール数
3,105 GitHubスター
2.1 MWh 節約されたエネルギー
lean-ctx session
$ lean-ctx read src/lib/auth.ts -m map
exports: authenticate(), validateToken(), refreshSession()
4,200 → 920 tokens (78% 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 LeanCTX in 3.2s
compressed: 847 → 42 tokens
savings ledger: signed ✓

2,000トークンのファイル。再読み込みで13に。

curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh
60–90% 読み取りあたりのトークン数の削減
~13 キャッシュ再読み込みあたりのトークン数
30+ AIツール、自動検出
26 AST経由で解析された言語
01 なぜ今なのか

エージェント時代が到来し、 コンテキストの問題を抱えている。

2026

すべての開発者がコーディングエージェントを実行しています。トークン支出はトップ3のエンジニアリングコストです。

2027

フリート:開発者1人あたり5〜10エージェント(バックグラウンド、CI、レビュー)が互いに会話する。

2028+

全部門にわたるエージェント。規制され、監査され、予算化される。

コンテキストが増えるほどモデルは劣化する。

Context-rotの研究によると、ノイズがウィンドウを埋め尽くすにつれて精度が98%から64%に低下することが示されている。ノイズをトリミングすれば、精度は再び上昇する。これは副次的なコスト削減効果である。

すべてのプロバイダーはトークンごとに収益を得る。

トークンを最小化するレイヤーは、それらを販売する人々から生まれるものではない。それはあなたの側に存在しなければならない。このものがそうする。

今や彼らはあなたのメモリを欲しがっています。

ベンダーエージェントは、移動できないブラックボックス内にあなたの会社を記憶させます—コンテキストのログインであり、モデルのログインではありません。LeanCTXは堀をあなた自身のものに保ちます:あらゆるモデルの下に交換できるポータブルでローカルなメモリ。コンテキストを所有し、レンタルしないでください。

3つの保証 ベンダーには不可能。

ウィンドウが満杯になると、ネイティブなエージェントは読み取った内容をサイレントに圧縮または破棄します。ユーザーが気づくのは、回答の質が静かに低下したときだけです(Claude Code #42542)。クラウドの文章圧縮機はコンテキストをトレーニング済みモデルに送り、書き直しに対して再請求を行います。lean-ctxはそれとは逆のレイヤーです:ローカルで、ルールベースで、明示的です。これにより、提供できるものが変わります。

決定論的かつモデル非依存。

出力はコンテンツ、モード、タスクの純粋関数であり—実行ごとにバイト同一であり、CIテスト済み(#498)。ベンダーモデルがトークンを静かに再分類することはありませんし、裏で何かを失うこともありません。また、単一プロバイダーに縛られることもありません:コンテキストやキャッシュを失うことなく、OpenAI、Anthropic、またはGeminiを交換できます。

プロンプトキャッシュ保持型。

履歴はフリーズされた、キャッシュ認識型の境界でのみ刈り込まれるため、AnthropicやOpenAIのプロンプトキャッシュがヒットし続けます。フルプライスの書き直しではなく、安価なキャッシュ済みプレフィックス料金を支払うことができます。

100%ローカル。エグレスゼロ。

お使いのマシン上の単一のRustバイナリ。コードやプロンプトがサードパーティサービスに到達することはありません。データガバナンスのルールが何も外部に出さないと言うとき、唯一信頼できる答えです。

そして、コントロールや広がりを犠牲にする必要もありません。単一の0から1のアグレッシブネスダイヤルと、オフリミットとしてマークする保護領域があれば、クラウドゲートウェイと同じゼロ設定の感覚を得られますが、クラウドは不要です。シェルのみの圧縮機はターミナルで止まりますが、lean-ctxはすべての読み取り、検索、メモリ、ツール呼び出しを制御し、その証明に署名します。

02 コンテキストエンジニアリングが意味するもの

少ない読込量。より多くの記憶力。 証明する。

LeanCTXがコンテキストエンジニアリングレイヤーとなった瞬間、変わる5つのこと。

LeanCTXがない場合、あなたのエージェントは… LeanCTXがある場合… 比較表
すべてを読み込む 重要なものだけを読む 読解あたりのコストが60〜90%削減
すべてを忘れる セッションを超えて記憶する 再読み込みのコストは約13トークン
何も触れない 許可されたもののみに触れる PathJail · 編集 · バジェット
何も証明しない すべての節約を証明する Ed25519署名台帳
以前見たことを再訪できない 過去の状態をすべて再生する gitにアンカーされ、署名されたスナップショット

圧縮はコンテキストを小さくする。コンテキストエンジニアリングはそれを正しくする。 5つのサブシステムが作業を行い、その一つが圧縮です。

決定を観察せよ。

同じファイル。3つの意図。3つの異なるビュー:探索ではマップを取得し、API作業ではシグネチャを取得し、編集では完全なコードを取得する。モードを選ぶのはあなたではない — LeanCTXがやる。

src/lib/auth.ts
import { verify, sign } from 'jsonwebtoken';
import { Redis } from 'ioredis';

const redis = new Redis(process.env.REDIS_URL);
const JWT_SECRET = process.env.JWT_SECRET!;

export async function authenticate(token: string) {
  const payload = verify(token, JWT_SECRET);
  const session = await redis.get(`session:${payload.sub}`);
  if (!session) throw new Error('Session expired');
  return JSON.parse(session);
}

export function refreshSession(userId: string) {
  return sign({ sub: userId }, JWT_SECRET, { expiresIn: '1h' });
}
lean-ctx map モード
ctx_read 出力
exports: authenticate(token), refreshSession(userId)
deps: jsonwebtoken, ioredis
types: string → Promise<object>, string → string
lines: 17  size: 4,200 → 180 tokens
cached: 13 tokens on re-read
節約がどのように積み重なるか

エージェントに与えるのをやめるべきもの ノイズ。

コード、シェル出力、検索結果、ウェブページ、ドキュメント:エージェントが取り込むものは何でも、LeanCTXはコンパクトでモデルに適したコンテキストに変換します。それぞれの種類に独自の戦略を適用します。

AIが何をするか LeanCTXが何をするか モデルに届くもの 一般的な削減効果
ソースファイルの読み取り ASTシグネチャ + デルタローディング 関数と型のスケルトン、必要な部分の本体 75–90%
キャッシュされた再読み込み ファイル自体ではなく、キャッシュされたデルタを返す ファイルサイズに関係なく、約13トークン ~95%
シェル出力 95以上のパターンモジュール(git, cargo, npm, dockerなど) ステータスと重要な行のみ 70–90%
コード検索 BM25 + 密なランキング、重複排除済み 正確な場所を含むトップヒット件数 60–85%
ディレクトリのスキャン 深さ制限付きの構造マップ ノイズのないツリー構造 50–80%
APIレスポンス スキーマを意識したフィールド抽出 有用なフィールド、ペイロードのスープではない 60–90%
スクレイピングされたページ 定型文を除去し、重複排除 クリーンでモデルが利用可能なコンテンツ 70–95%
PDFおよびドキュメント ファクトと引用に抽出 出典付きの必須情報 80–95%

決して行き止まりではない。 すべてのオリジナルはローカルで取得可能であり、ctx_retrieveからアクセスできます。LeanCTXがAIにいつそれを要求するかを正確に伝えます。

すべての10の読み取りモードを探る

Clean code, a lower AI bill

LeanCTX compresses how code reaches the model — the Code Health Engine attacks the other half of the bill: the intrinsic cost of the code itself. Complex, cryptically named, tightly coupled code makes an agent load more context, take more turns and re-read more often, and you pay for that confusion in tokens on every turn that touches it. It rolls up into a navigability score (0–100) and the estimated USD token tax of your hotspots.

Cognitive complexity

SonarSource's S3776, not cyclomatic count — it penalises deep nesting and tangled control flow an agent has to hold in its head, and rewards code that reads top to bottom.

Naming quality

Cryptic, single-letter or meaningless identifiers that force an agent to re-read the surrounding code just to infer what something is.

Module coupling

Afferent / efferent coupling and instability — how entangled a file is with the rest of the repo, which widens the blast radius (and the context) of any change.

Explore the Code Health Engine
03 Universal

あらゆるエージェントのために構築された。 あなたのものでも含む。

30以上のAIツール

Cursor、Claude Code、Codex、Copilot、Windsurf、Clineなど。自動検出され、ツールごとにゼロ設定で対応。

あらゆる言語

lean-ctx serve経由で独自のエージェントに埋め込む:Python、TypeScript、Rust SDKを備えたバージョン管理された /v1 API。

あらゆるドメイン

Context personasは、コーディング、リサーチ、サポート、データ分析のためにレイヤーを再構築する。または独自のものを定義する。

あらゆるデータ

ユニバーサルな取り込み:コード、HTML、PDF、CSV、メール、RSS、さらにはYouTubeのトランスクリプトまで、すべてをファクトと引用に圧縮します。

IDE & Editor

Cursor CLI-Redirect
VS Code MCP
Windsurf MCP
JetBrains MCP
Zed MCP
Sublime Text MCP
Emacs MCP
Neovim MCP
Continue MCP
Trae MCP

CLI Agent

Claude Code CLI-Redirect
GitHub Copilot MCP
Codex CLI CLI-Redirect
Gemini CLI CLI-Redirect
Cline MCP
Roo Code MCP
OpenCode MCP
CodeBuddy MCP
OpenClaw MCP
Augment MCP
Aider Shell Hook
Amp Shell Hook

Platform

Amazon Q MCP
AWS Kiro MCP
Antigravity MCP
Pi MCP
Qwen Code MCP
Verdent MCP
Hermes MCP
Crush MCP
Qoder MCP
QoderWork MCP

ツールを追加する すでに使用している。

アドオンとは、小さなマニフェストでラップされた任意のMCPツールです。lean-ctxはそれを単一のゲートウェイ経由で実行し、その戻り値を独自のコードのように扱います。圧縮され、検索可能で、同じctx_ツール内に含まれます。追加するのに必要なコマンドは一つだけ。フォークしたり再コンパイルしたりする必要はありません。

圧縮

別のコンプレッサーをドロップインできます。その戻り値は、他のすべてと同じトークン予算に折り込まれます。

HeadroomSophonRTK (Rust Token Killer)

コードインテリジェンス

パッカー、シンボルマップ、およびコードグラフがctx_expandとctx_callgraph内に直接格納されます。

RepomixSerenaMCP Code Context

メモリ

外部メモリストアは、エージェントがすでに読み込んでいる同じctx_knowledgeにフィードします。

Context-MemMem0Cognee

推論と計画

プランニングおよび推論サーバーは、他のツール群の隣にプラグインできます。

Sequential ThinkingLean-MarkDown (lean-md)

何ができますか? 構築しますか?

チームがcontext engineeringをどのように活用するか。お好みのものを選んでください。

AIコーディングエージェント コーディングエージェントにリポジトリを再読み込みさせる費用を支払うのはやめましょう。30以上のツールが自動検出されます。 読み取りあたりのトークン数を60–90%削減 カスタムボット ボットにコンテキストエンジニアリングを提供:コンパクトで、取得可能で、ガバナンスされたツール出力。 /v1 API · Python, TS, Rust SDKs スクレイパー&クローラー 生データをスクレイピングし、leanにフィードする。あらゆるページからクリーンで、重複排除され、モデル準備済みのコンテキストを抽出。 HTML · PDF · RSS · YouTube取り込み リサーチエージェント 繰り返しを止めるエージェント:永続的な知見と引用元に基づいた出力。 EvidenceLedger · ナレッジストア ワークフロー自動化 すべてのツール呼び出しがモデル入力となる。正規化し、ガバナンスし、監査する。 95+シェルパターン · プロバイダー エンタープライズエージェントプラットフォーム 署名され、監査可能な証明書により、エージェントが何を見て、使用し、記憶できるかをガバナンスする。 PathJail · エビデンスバンドル · 監査 FinOpsとコスト管理 署名された節約額を財務グレードのショーバックに変換:チーム、エージェント、モデル、ツールごとのコスト。 FOCUS · CloudZero · Vantage · /metrics
04 ガバナンスとセキュリティ

制御、証明、そして 単一レイヤーでのセキュリティ。

エージェントが見るものを統治する。 保存したものを証明する。

監査人が実際に求めるコントロールと領収書—後付けではなく、組み込まれています。

Evidence Bundle v1

すべてのエージェントが読み取り、実行し、変更したことの署名され、オフラインで検証可能な記録—leanctx-verifyで確認できます。

コンプライアンスカバレッジ

EU AI Act、ISO 42001、SOC 2のコントロールに対応するマッピングレポート。

コンテキストポリシーパック

エージェントが読み取り、実行、記憶できる内容を宣言的に定義し、それが起こる前に強制します。

エージェントレジストリと監査ログ

すべてのエージェントはファーストクラスのアイデンティティであり、すべての決定は組織全体のトレイルに残ります。

デフォルトでローカル。 設計によって証明可能。

すべての読み取りとすべてのコマンドは、あなたのマシンやモデルに触れる前にコンテキストエンジニアリングレイヤーを通過します。

ローカルファースト、ゼロテレメトリー

すべてがあなたのマシンで実行されます。デフォルトでは何もどこにも送信されません。

PathJail

ファイルアクセスは許可されたパスに限定されます—サンドボックスから何も漏れません。

シェル・アローリスト

危険なコマンドは、実行される前にブロックされます。

シークレットとインジェクション防御

シークレットやプロンプトインジェクションの試みは、モデルに届く前に捕捉されます。

05 Benchmark

同じモデルで。 トークンのごく一部。

実際のリポジトリ操作で測定され、エンドツーエンドで再現可能。当社の数値を信用しないでください:独自のレポジトリで lean-ctx benchmark report . を実行してください。

圧縮モード:トークン対情報

40%50%60%70%80%90%100% 0%20%40%60%80%100% 消費トークン % 保持情報 % ベスト ↗ full 100% tok · 100% info map 25% tok · 85% info auto 18% tok · 82% info entropy 12% tok · 72% info signatures 7% tok · 55% info aggressive 4% tok · 40% info

節約がどこから生まれるか

ソースファイル → マップモード -75%
3,000 tok
750 tok
ソースファイル → 自動モード -82%
3,000 tok
540 tok
Shell: git diff -75%
2,000 tok
500 tok
Shell: cargo test -88%
2,500 tok
300 tok
典型的なセッション: ~10,500 → ~2,090 トークン 80%節約

証明可能な節約額。

すべての節約は、お使いのマシン上の Ed25519署名され、ハッシュチェーン化された台帳に記録される。CFO向けにエクスポートするか、当社と照合して検証してください。

台帳の仕組み
06 FAQ

よくある質問への回答。

一文の定義

LeanCTX(Lean Contextの略)は、AIエージェントのためのオープンソースのcontext engineering layerです。ローカルのRustバイナリ一つで、エージェントが何を読み取るか(10のリードモード、トークンを60〜90%削減、約13トークンのキャッシュ再読み取り)、何から学習したかを記憶するか(永続セッション、知識グラフ)、触れるものを保護するか(PathJail、シークレットのマスキング、バジェット、インジェクション検出)、そして保存するものに証明を与えるか(Ed25519署名台帳、再現可能なベンチマーク)を決定します。オプションのローカルプロキシが送信するデータ(リクエストごとのシステムプロンプト、履歴、ツール出力)を圧縮し、ワイヤー上でもプロンプトキャッシュに対応させます。この圧縮機能は——リード側もワイヤー側も——5つのサブシステムのうちの1つであり、元のデータはすべてローカルで取得可能です。MCPおよびシェルフックを通じて30以上のAIコーディングツールに対応し、Python、TypeScript、Rust SDKを備えたバージョン管理された/v1 API経由で任意のエージェントに組み込めます。ローカル利用はCIによって永続的に無料です。

詳細なストーリーを読む
LeanCTXとは何ですか?

LeanCTX(Lean Contextの略)は、AIエージェント向けのオープンソースのcontext engineering layerです。ローカルのRustバイナリが、エージェントが何を読み取るか決定し、送信する内容を圧縮し、学習したことを記憶し、触れるものを保護し、署名付き台帳に保存したことを証明します。30以上のAIコーディングツール(Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、およびあらゆるMCP対応クライアント)と連携し、バージョン管理された/v1 APIを通じて任意のエージェントに組み込めます。

コンテキストの圧縮は回答品質に影響しますか?

いいえ。通常は改善します。Context-rotの研究によると、ウィンドウがノイズで埋まるにつれてモデル精度は98%から64%まで低下することが示されています。LeanCTXは冗長性を排除しつつ意味を保持します:AST対応マップは署名と構造を維持し、シェルパターンはエラーと結果を保持します。何も失われません。すべてのオリジナルデータはctx_retrieveを通じてローカルで取得可能です。

どうやってインストールしますか?

コマンド一つ、セットアップが一つ。スクリプト、Homebrew、npm、またはcargo経由でインストールし、`lean-ctx setup`を実行します。LeanCTXはエディターを自動検出して、それぞれに適切なフックとMCPサーバーを接続します。アップグレードは単一の`lean-ctx update`で行えます。

私のコードやデータがサーバーに送信されますか?

いいえ。圧縮、キャッシング、保存された台帳、プロジェクトメモリはすべてローカルのマシンで実行され、何もアップロードされません。唯一のネットワーク機能(Wrapped共有カードとパブリックリーダーボード)は厳密なオプトインであり、匿名化されホワイトリスト化された集計値のみを公開します:トークン数と選択した表示名です。

どのAIツールに対応していますか?

30以上、かつ増加中:Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Zed、Windsurf、Cline、Roo Code、Gemini CLI、OpenCode、JetBrains IDEs、およびあらゆるMCP対応クライアント。一度lean-ctx setupを実行するだけで、インストールされたすべてのツールが自動検出され、設定されます。

LeanCTXとは何の略ですか?

Lean Contextです。この名前は、生のノイズの多い入力ではなく、AIエージェントのためのリーンで正確なコンテキストという役割を説明しています。LeanCTXはブランド名およびプロジェクト名であり、lean-ctxがバイナリ、パッケージ、CLIコマンドです。(初期の報道で見られた誤記「Lean Cortex」ではありません。)

LeanCTXはHeadroomのような圧縮ツールとどう違いますか?

Headroomのようなツールは、ワイヤー上のリクエスト(プロキシ層)を圧縮します。LeanCTXはすでにそのレイヤーを提供しています:オプションのローカルプロキシ(lean-ctx proxy enable)がエージェントとモデルの間に配置され、システムプロンプト、履歴、およびツールの結果など、すべてのリクエストが送信される前に圧縮されます。これはprompt-cacheセーフであり、実際に節約されたドルを計測します。そのため、通常は別途のリクエスト圧縮プロキシを追加する必要はありません。そしてLeanCTXはさらに深いレベル、つまりソースで機能します:何が読み込まれるかを決定し(10の読み取りモード、〜13トークンのキャッシュ再読み込み)、セッション間で記憶し、ファイルおよびシェルアクセスを保護し、すべての保存に検証可能な台帳で署名します。圧縮—読み取り側とワイヤー側—は5つのサブシステムの一つであり、完全に可逆的です:元のデータはすべてctx_retrieveから復元可能です。

コンテキストの制御を取り戻す。

トークンを保存することから始めましょう。なぜなら、エージェントが学習し、触れ、保存するすべてのものが、ついにあなたの管理下にあるからです。ローカル使用は無料、永久です。CIゲートがそれを維持します。