Overview
— tokens saved
— 推定節約コスト
— active days
— tool calls
— compression
— 日平均節約数
Token Savings (30 days)
Compression Ratio
Tokemon バディ
Profile
— 節約したトークン
— 節約したコスト
— ツール呼び出し
— 節約率
— Cache ヒット率
Daily Activity
節約率トレンド
Cache パフォーマンス
トークン分布
Daily Stats
— 合計呼び出し
— 節約したトークン
— 節約したコスト
— トップセーバー
— ユニークコマンド
コマンド内訳
MCP vs Hook
トップセーバー
最もコストの高いコマンド
— ナレッジエントリ
— 検出エラー
— 防止したエラー
Knowledge
バグメモリ
— 最新 CEP スコア
— 平均スコア
— 最高スコア
— 平均 Cache ヒット率
— 追跡セッション数
CEP スコア推移
Cache ヒット率トレンド
圧縮率トレンド
モード多様性推移
学習した圧縮しきい値
これらは lean-ctx があなたの利用パターンから学習したパーソナライズされたしきい値です。効率が高いほど、そのファイルタイプの圧縮性能が高いことを意味します。
Adaptive Models があなたにもたらすもの
lean-ctx が ctx_read でファイルを読み込むたびに、圧縮方法を決定します。モデルなしでは保守的なデフォルトを使用します。モデルありでは、最適な圧縮モードが自動的に選択され、ファイルごとに 40〜90% のトークンを節約できます。
モデルなし
ctx_read("config.rs") → uses full mode結果: 2,400 トークン
lean-ctx は .rs 設定ファイルに
signatures モードが最適だと知りません。 モデルあり
ctx_read("config.rs") → model picks signatures mode結果: 380 トークン（84% 節約）
このモデルは 200 件以上のコミュニティ貢献から学習しました。
モデルの構築方法
1. lean-ctx を使う
ファイルを読むたびに、使用された圧縮モードとその性能が記録されます。
2. sync を実行
lean-ctx sync 匿名で拡張子、サイズ区分、最適モード、圧縮率を提供します。3. サーバーが集約
クラウドが全ユーザーの信頼度スコアから（拡張子、サイズ）ごとの最適モードを見つけます。
4. モデルをダウンロード
次の sync でモデルがダウンロードされます。
ctx_read はすぐにモデルを使用します。 優先順位チェーン： ローカル履歴（自分の過去の読み込み）→ Adaptive Models（コミュニティ）→ ビルトインデフォルト。モデルはファイルを初めて読む場合にのみ有効になります。
圧縮モード
| モード | 機能 | 最適な用途 | 一般的な節約率 |
|---|---|---|---|
| full | ファイル全体を読み込み、キャッシュする | 編集するファイル | 0%（ただし再読み込み時にキャッシュ済み） |
| map | 依存関係 + エクスポート + 主要シグネチャ | コンテキスト専用ファイル | 60–80% |
| signatures | API サーフェスのみ（関数/クラス/構造体定義） | 大規模ライブラリ、.d.ts ファイル | 80–97% |
| aggressive | 構文ノイズを除去し、意味を保持 | 冗長な設定ファイル（YAML、XML） | 50–70% |
| entropy | Shannon + Jaccard フィルタリング | データ量の多いファイル、ログ | 40–90% |
Adaptive Models
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