Overview
— tokens saved
— Custo Est. Economizado
— active days
— tool calls
— compression
— Média Economizada/Dia
Token Savings (30 days)
Compression Ratio
Tokemon Buddy
Profile
— Tokens Economizados
— Custo Economizado
— Chamadas de Ferramentas
— Taxa de Economia
— Taxa de Acerto do Cache
Daily Activity
Tendência da Taxa de Economia
Desempenho do Cache
Distribuição de Tokens
Daily Stats
— Total de Chamadas
— Tokens Economizados
— Custo Economizado
— Maior Economizador
— Comandos Únicos
Detalhamento de Comandos
MCP vs Hook
Maiores Economizadores
Mais Caros
— Entradas de Conhecimento
— Erros Detectados
— Erros Prevenidos
Knowledge
Memória de Bugs
— Último CEP Score
— Score Médio
— Melhor Score
— Taxa Média de Acerto do Cache
— Sessões Rastreadas
CEP Score ao Longo do Tempo
Tendência da Taxa de Acerto do Cache
Tendência da Taxa de Compressão
Diversidade de Modos ao Longo do Tempo
Limites de Compressão Aprendidos
Estes são limites personalizados que o lean-ctx aprendeu a partir dos seus padrões de uso. Maior eficiência = melhor compressão para esse tipo de arquivo.
O Que os Modelos Adaptativos Fazem por Você
Toda vez que o lean-ctx lê um arquivo via ctx_read, ele decide como comprimi-lo. Sem modelos, ele usa padrões conservadores. Com modelos, ele escolhe automaticamente o melhor modo de compressão - economizando 40–90% de tokens por arquivo.
Sem Modelos
ctx_read("config.rs") → uses full modeResultado: 2.400 tokens
O lean-ctx não sabe que o modo
signatures funciona bem para arquivos .rs de configuração. Com Modelos
ctx_read("config.rs") → model picks signatures modeResultado: 380 tokens (84% economizados)
O modelo aprendeu isso com mais de 200 contribuições da comunidade.
Como os Modelos São Construídos
1. Você usa o lean-ctx
Cada leitura de arquivo registra qual modo de compressão foi usado e seu desempenho.
2. Você executa o sync
lean-ctx sync contribui anonimamente: extensão do arquivo, faixa de tamanho, melhor modo, taxa de compressão.3. O servidor agrega
A nuvem encontra o melhor modo por (extensão, tamanho) com pontuações de confiança de todos os usuários.
4. Modelos são baixados
O próximo sync baixa modelos atualizados. Suas chamadas
ctx_read os utilizam imediatamente. Cadeia de prioridade: Histórico local (suas próprias leituras anteriores) → Modelos Adaptativos (comunidade) → Padrões integrados. Os modelos só são ativados quando você ainda não leu um arquivo.
Modos de Compressão
| Modo | O Que Faz | Melhor Para | Economia Típica |
|---|---|---|---|
| full | Lê o arquivo inteiro e o armazena em cache | Arquivos que você vai editar | 0% (mas em cache para releituras) |
| map | Dependências + exports + assinaturas principais | Arquivos somente para contexto | 60–80% |
| signatures | Apenas a superfície da API (definições de fn/class/struct) | Grandes bibliotecas, arquivos .d.ts | 80–97% |
| aggressive | Remove ruído sintático, mantém o significado | Configurações verbosas (YAML, XML) | 50–70% |
| entropy | Filtragem Shannon + Jaccard | Arquivos pesados em dados, logs | 40–90% |
Adaptive Models
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