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

Press kit

Pisanie o
LeanCTX?

Wszystko poniżej jest gotowym do użycia tekstem kanonicznym: tekst źródłowy w trzech długościach, faktografia pochodząca z tego samego jedynego źródła prawdy co ta strona i jedna korekta, na której nam zależy.

Nazwa

Lean Context. Nie Lean Cortex.

LeanCTX to skrót od Lean Context: czysty, precyzyjny kontekst dla agentów AI zamiast surowego, szumnego wejścia. W prozie używaj LeanCTX; dla binarnego pakietu i polecenia używaj lean-ctx.

Wczesne publikacje sporadycznie błędnie nazywały projekt "Lean Cortex". Jeśli spotkasz to gdzieś, docenimy korektę. A jeśli masz wątpliwości co do jakiegokolwiek twierdzenia, każda liczba poniżej jest powtarzalna z repozytorium open-source.

Boilerplate

Gotowe do użycia, trzy długości.

Użyj tych tekstów dosłownie lub jako bazę. Zachowujemy je identycznie jak definicje na stronie głównej, /what-is-leanctx i w pliku README repozytorium.

~50 słowa

LeanCTX (skrót od Lean Context) to open-source'owy warstwa inżynierii kontekstu, która pozwala deweloperom kontrolować to, co ich AI może zobaczyć. Jeden lokalny binarny plik w Rust decyduje, co agenci czytają, kompresuje to, co wysyłają, pamięta to, czego się uczą, chroni to, co dotykają, i udowadnia to, co zapisują w podpisowanym rejestrze. Oszczędność 60–90% tokenów, ponad 30 narzędzi AI, zero telemetrii.

~100 słowa

LeanCTX (skrót od Lean Context) to open-source'owa warstwa inżynierii kontekstu dla agentów AI. Jeden lokalny binarny plik w Rust decyduje, co agenci czytają (10 trybów odczytu, ~13 tokenów buforowanych ponownych odczytów) i kompresuje to, co wysyłają (opcjonalny lokalny proxy, bezpieczny dla prompt-cache), pamięta to, czego się uczą w różnych sesjach, chroni to, co dotykają (PathJail, redakcja sekretów, budżety) i udowadnia to, co zapisują w rejestrze podpisanym Ed25519. Działa z ponad 30 narzędziami kodowania AI (Cursor, Claude Code, OpenAI Codex, GitHub Copilot) za pośrednictwem MCP i hooków powłoki, oraz jest osadzany w każdym agencie za pomocą wersji API /v1. Oszczędność tokenów rzędu 60–90% to dowód; inżynieria kontekstu to produkt. Lokalne użycie jest darmowe na zawsze, egzekwowane przez CI.

~200 słowa

LeanCTX (skrót od Lean Context) to open-source context engineering layer dla agentów AI. Jeden lokalny binarny plik Rust decyduje, co czytają agenci (10 trybów odczytu, 60–90% mniej tokenów, ~13-tokenowe ponowne odczyty z cache), pamięta, czego się nauczyli (trwałe sesje, graf wiedzy), chroni to, do czego mają dostęp (PathJail, redakcja sekretów, budżety, wykrywanie iniekcji), udowadnia, co zapisują (dziennik podpisany Ed25519, powtarzalny benchmark) i odtwarza to, co widzieli (git-anchored, podpisane kontekstowe migawki, które można przywrócić lub udostępnić); opcjonalny lokalny proxy kompresuje to, co wysyłają — systemowy prompt każdego żądania, historię i wynik narzędzia, bezpieczny dla cache promptów na linii. Kompresja — po stronie odczytu i po stronie linii — jest jednym z pięciu podsystemów, a każdy oryginalny pozostaje lokalnie dostępny. Działa z ponad 30 narzędziami do kodowania AI za pomocą MCP i hooków shell; osadza się w każdym agencie poprzez wersjonowany API /v1 z SDK dla Pythona, TypeScript i Rust. Lokalne użycie jest darmowe na zawsze, egzekwowane przez CI. Projekt napisany w Rust, parsujący 26 języków za pomocą tree-sitter AST i dostarczający ponad 95 wzorców kompresji powłoki, które zmniejszają wydajność poleceń o 88–99%. Oszczędności są rejestrowane w podpisowanym Ed25519, łańcuchowym rejestrze na maszynie użytkownika i mogą być odtworzone za pomocą wbudowanego benchmarku (raport benchmarku lean-ctx). LeanCTX jest lokalny z priorytetem i ma zero telemetrii: pamięć podręczna, pamięć i rejestr są lokalnymi plikami, a nic nie opuszcza maszyny, chyba że użytkownik to skonfiguruje. Nazwa rozszerza się na "Lean Context". Projekt jest sporadycznie błędnie pisany jako "Lean Cortex" w pokryciu, co zespół aktywnie koryguje.

Karta faktów

Liczby, bezpośrednio z źródła.

Źródłowane z tych samych liczb SSOT, które renderują tę witrynę. Każda metryka jest powtarzalna za pomocą raportu benchmarku lean-ctx na każdym repozytorium.

Name LeanCTX (skrót od Lean Context); binarny plik/CLI: lean-ctx

Claim Kontroluj to, co widzi Twój AI.

Kategoria Warstwa inżynierii kontekstu dla agentów AI

Licencja Apache-2.0 (open source; lokalne użycie darmowe na zawsze, egzekwowane przez CI)

Technologia Jeden binarny plik w Rust; tree-sitter AST dla 26 języków

Oszczędność tokenów 60–90% na odczyt; ~13 tokenów na buforowany ponowny odczyt; 88–99% w wydajności powłoki

Płaszczyzna Katalog narzędzi 81 (~domyślna płaszczyzna z 13 narzędziami; pełny zestaw na żądanie za pomocą ctx_call / ctx_expand), 10 trybów odczytu, 95+ wzorców powłoki

Integracje Wykryto 30+ narzędzi AI (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot, Windsurf, Cline…)

Osadzanie API HTTP w wersji /v1 (OpenAPI + /v1/capabilities), bramka ctx_tools, SDK dla Python i TypeScript (GA, zestaw zgodności 14-check), SDK Rust, środowisko uruchomieniowe rozszerzeń WASM, wtyczki

Bezpieczeństwo Lokalne podejście, zero telemetrii, PathJail, biała lista poleceń powłoki, redakcja sekretów, skanowanie iniekcji zgodne z OWASP

Dowód Podpisane Ed25519, księga oszczędności łańcuchowana haszami; powtarzalny benchmark

Governance Pakiety polityk kontekstu (baseline / strict-redaction / finance-eu / healthcare / open-source), rejestr agentów pierwszej klasy, dziennik audytu organizacji, pokrycie polityki lean-ctx

Compliance Evidence Bundle v1 + offline leanctx-verify; raporty ramowych aktów UE AI / ISO 42001 / SOC 2; Benchmark Sterowania Kontekstem (CGB)

FinOps eksport finops lean-ctx (FOCUS 1.2 / CloudZero / Vantage), Datadog & Prometheus /metrics, netto iniekcji (net_tokens_saved)

Links leanctx.com · github.com/yvgude/lean-ctx

Aktywa i kontakt

Loga, zrzuty ekranu, i człowiek.

Logo i znaki towarowe SVG i PNG, warianty ciemne i jasne, prosto z repozytorium. github.com/yvgude/lean-ctx → assets/ Zrzuty ekranu i demo Strona główna terminal hero oraz strona metryk na żywo są gotowe do użycia przez prasę. leanctx.com/metrics Głęboki kontekst Co to jest LeanCTX, jak działa architektura i jak mierzone są wszystkie liczby. benchmark & metodologia Kontakt dla mediów Odpowiedź od człowieka. Szybki czas realizacji, powtarzalne dane, bez prośby o recenzję szkicu. hello@leanctx.com

Pytania do artykułu?

Odpowiadamy szybko, dostarczamy powtarzalne liczby i nigdy nie prosimy o recenzję Twojego szkicu.

Email hello@leanctx.com Czym jest LeanCTX?

Pisanie oLeanCTX?