執筆について
LeanCTX?
以下に記載されているすべての内容は、そのまま使用できる標準形式です:3種類の長さの定型文、本ウェブサイトと同じ単一の情報源から取得したファクトシート、そして私たちが修正を望む唯一の点。
Lean Context. Lean Cortexではありません。
LeanCTX は Lean Context の略です: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。文章では LeanCTX を使用し、バイナリ、パッケージ、およびコマンドでは lean-ctx を使用してください。
初期の記事では誤ってプロジェクトを "Lean Cortex" と記述することがありました。もしどこかで見かけたら、ご指摘いただけると幸いです。また、主張内容に少しでも疑問がある場合は、すべての数値はオープンソースのリポジトリから再現可能です。
そのまま使用可能な、 3種類の長さ。
これらをそのまま、またはベースとして使用してください。これらはホームページの /what-is-leanctx およびリポジトリの README の定義と同一に保たれています。
LeanCTX(Lean Contextの略)は、開発者がAIに何を見せるかを制御できるオープンソースの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、送信するものを圧縮するか、学習したことを記憶するか、触れるものを保護するか、そして署名された台帳に保存するものを証明します。トークン使用量を60〜90%削減し、AIツールは30以上、テレメトリーはゼロです。
LeanCTX(Lean Contextの略)は、AIエージェント向けのオープンソース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(10種類の読み取りモード、約13トークンのキャッシュ再読み取り)、送信するものを圧縮するか(オプションのローカルプロキシ、prompt-cache-safe)、セッションをまたいで学習したことを記憶するか、触れるものを保護するか(PathJail、秘密情報マスキング、予算管理)、そして署名されたEd25519台帳に保存するものを証明します。MCPおよびシェルフック経由で30以上のAIコーディングツール(Cursor、Claude Code、OpenAI Codex、GitHub Copilot)と連携し、バージョン管理された/v1 APIを通じてあらゆるエージェントに組み込めます。60〜90%のトークン節約が証拠であり、context engineeringこそが製品です。ローカル利用はCIによって永続的に無料化されています。
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。 本プロジェクトはRustで記述され、tree-sitter ASTを介して26言語を解析し、95以上のシェル圧縮パターンを提供することでコマンド出力を88〜99%削減します。節約されたデータは、ユーザーのローカルマシン上のEd25519署名済みハッシュチェーン台帳に記録され、組み込みベンチマーク(lean-ctx benchmark report)で再現可能です。LeanCTXはゼロテレメトリーのローカルファースト設計です:キャッシュ、メモリ、台帳はすべてローカルファイルであり、ユーザーが設定しない限り外部には何も送信されません。名称は「Lean Context」に展開されます。本プロジェクトはカバレッジにおいて誤って「Lean Cortex」と綴られることがありますが、チームが積極的に修正しています。
数値データ: ソースから。
このウェブサイトをレンダリングしているSSOTと同じ数値源に基づいています。すべてのメトリックは、任意のリポジトリでlean-ctx benchmark reportを用いて再現可能です。