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

Przypadek użycia · Agenci kodowania AI

Przestań płacić swojemu agentowi kodującemu
za ponowne czytanie Twojego repozytorium.

LeanCTX redukuje zużycie tokenów przez agenty kodowania AI o 60–90%, decydując, co ma być odczytane: tryby odczytu świadome AST zwracają sygnatury zamiast pełnych plików, ponowne czytanie z pamięci podręcznej kosztuje ~13 tokenów, a ponad 95 wzorców shellowych kompresuje wyjście poleceń. Działa z ponad 30 narzędziami (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot) za pomocą jednej konfiguracji lean-ctx.

Instaluj za darmo Zobacz swoje narzędzie

Problem

Ile to kosztuje dzisiaj.

Twój agent czyta te same pliki cały dzień

Każde polecenie ponownie podsyca te same moduły. Surowe odczyty zużywają 4200 tokenów, podczas gdy ~920 przenoszą sygnał. Jutro przeczyta je znowu.

Wyjście z powłoki zalewa okno

Jedno zbudowanie cargo lub npm install może spalić tysiące tokenów na paskach postępu i ostrzeżeniach, których Twój model nigdy nie potrzebował.

Okna kontekstu się wypełniają, dokładność spada

Badania nad rotacją kontekstu pokazują spadek dokładności modelu z 98% do 64%, gdy okno wypełnia się szumem. Więcej kontekstu nie oznacza lepszego kontekstu.

Wdrożone dziś

Możliwości, które wykonują pracę.

Wszystko poniżej jest wdrożone w binarnym pliku open-source już dziś. Żadnych elementów roadmapy, żadnych list oczekujących.

Twoje narzędzia LeanCTX Model

10 trybów odczytu mapy, sygnatury, diff, entropia i więcej. Świadomość AST za pomocą tree-sitter, 26 języków

Bufor sesji buforowane ponowne odczyty kosztują ~13 tokenów zamiast całego pliku

95+ wzorców powłoki cargo, npm, docker, tsc, pytest… skompresowane do błędów + wyników

30+ narzędzi AI Cursor, Claude Code, Codex, Copilot, Windsurf, Cline. Jedna komenda konfiguracji

lean-ctx gain pokazuje dokładnie to, co zapisałeś, z lokalnej księgi zapisów

Szybki start

Od zera do pierwszego zysku.

# instalacja

$ curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh

# automatyczne wykrywanie i konfigurowanie każdego zainstalowanego narzędzia AI

$ lean-ctx setup

# weryfikacja integracji

$ lean-ctx doctor

# po dniu pracy: zobacz, co zapisałeś

$ lean-ctx gain

Zagłęb się

Jeden przewodnik. Dwie ścieżki. Pełny odniesienie.

przewodnik Rozpocznij w 10 minut Instaluj → konfiguracja → diagnostyka → pierwszy zmierzony zysk. ścieżka Codzienny proces pracy Pełny dzień pracy z LeanCTX w Twoim edytorze. ścieżka Podróż po inteligencji kodu Nawigacja oparta na grafie, symbolach i AST. odniesienie Wszystkie tryby czytania Każdy tryb – kiedy się aktywuje i co zwraca.

FAQ

Pytania, które zespoły zadają przed wdrożeniem.

Jak bardzo LeanCTX redukuje zużycie tokenów Cursor lub Claude Code?

Mierzone na podstawie rzeczywistych operacji repozytorium: o 60–90% mniej tokenów przy czytaniu, ok. 13 tokenów dla zakasowanych ponownych odczytów i 88–99% w przypadku wyjścia z powłoki (shell). Uruchom raport benchmarkowy lean-ctx . , aby powtórzyć te liczby na własnym repozytorium.

Czy zmienia to sposób, w jaki pracuję w moim edytorze?

Nie. Po konfiguracji lean-ctx Twoje narzędzia AI automatycznie wywołują LeanCTX za pomocą MCP lub hooków powłoki (shell hooks). Zachowujesz swój edytor, swojego agenta i swój workflow. Warstwa kontekstu działa pod spodem.

Czy kompresja powoduje utratę informacji potrzebnych mojemu agentowi?

Nie, i nic nigdy nie jest tracone. Tryby świadome AST zachowują sygnatury i strukturę, a każdy oryginalny element pozostaje lokalnie dostępny za pomocą ctx_retrieve. Mniejszy kontekst zazwyczaj poprawia odpowiedzi: badania nad context-rot pokazują spadek dokładności wraz ze zapełnianiem okien szumem.

Odzyskaj kontrolę nad swoim kontekstem.

Darmowe do lokalnego użytku, na zawsze. CI to egzekwuje. Jeden binarny plik, dziesięć minut do pierwszego zmierzonego zysku.

Instaluj za darmo Zobacz plany

Przestań płacić swojemu agentowi kodującemuza ponowne czytanie Twojego repozytorium.