Как LeanCTX контролирует то, что
видит ваш AI.
LeanCTX — это контекстный слой для инженерии контекста для AI-агентов: один небольшой Rust бинарник, который выполняет один и тот же цикл при каждом чтении, команде и поиске. Он решает, что ваши агенты читают, помнит то, что они узнали в разных сессиях, защищает то, к чему они прикасаются, доказывает то, что они сохраняют в подписанный реестр, и воспроизводит то, что видели. Чтение парсируется на структуру для 26 языков и очищается от шума, поэтому то, что достигает модели, является намеренным, сжатым и доказуемым. Вы устанавливаете его один раз. Всё остальное происходит автоматически.
Где находится LeanCTX ?
LeanCTX работает на двух уровнях. На уровне чтения он формирует входящие данные — чтение файлов, поиск кода и вывод оболочки, сжатые до того, как агент их увидит. На уровне передачи данных опциональный локальный прокси находится между агентом и моделью и сжимает каждый исходящий запрос — системный промпт, полную историю и результаты работы инструментов — обеспечивая безопасность кеша промптов. Один сокращает то, что входит в контекст; другой сокращает каждый запрос, за который вы платите. Модель видит тот же сигнал во фракции токенов.
Без lean-ctx: Вы → AI Инструмент → читает файл (полное содержимое) → LLM обрабатывает всё С lean-ctx: Вы → AI Инструмент → lean-ctx сжимает → только сигнал → LLM: на 60–90% меньше шума ├─ Песочница PathJail + ограничения по размеру ├─ Сжатие с учетом AST ├─ Runtime памяти (знания + забывание) ├─ Сессионный кэш (перечитывание ≈ 13 токенов) └─ 10 режимы чтения для каждого типа файлов
Глубокое погружение: Шаблоны оболочки (95+ шаблонов) · Режимы чтения (10 режимы сжатия) · Caching
Вы
Кодируйте как обычно. Ничего не меняйте в своем рабочем процессе.
AI Инструмент
Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf, …
LeanCTX
Определяет, сжимает и запоминает через сервер MCP и хук оболочки автоматически обнаруженные ваши AI инструменты.
LLM
Видит только сигнал. На 60–90% меньше токенов, та же информация.
Один бинарный файл. Пять возможностей.
Каждая возможность работает внутри единого Rust-бинарника. Вот как запрос проходит через LeanCTX: от вашего AI-инструмента, через когнитивный конвейер, к модели.
- 10 режимов чтения
- Видимость контекста
- Подсчет токенов
- Обнаружение намерений
- Tree-sitter AST (26 языков)
- 95+ шаблонов оболочки
- CDC reorder (Rabin-Karp)
- Бюджет 64 КБ, срок 500 мс
- Кэш сессий (zstd, в памяти)
- Повторное чтение 13 токенов
- Граф знаний (SQLite)
- Память между сессиями
- Песочница PathJail
- Изоляция на уровне ОС
- Список разрешенных команд оболочки (отказ по умолчанию)
- Полный журнал аудита
- GitHub · GitLab · Jira · Linear
- Postgres · REST · MCP Bridge
- Гибридный поиск (BM25 + семантический)
- Провайдеры на основе конфигурации (TOML)
Пять вещей, которые делает LeanCTX для каждого токена.
Между вашим ИИ и вашим кодом один локальный бинарник выполняет один и тот же пятиступенчатый цикл при каждом чтении, команде и поиске — восприятие, сжатие, запоминание, маршрутизация, управление. Вместе они выполняют пять задач: он решает, что ваши агенты читают, запоминает то, что они узнали, защищает то, к чему они прикасаются, доказывает то, что они сохраняют, и воспроизводит то, что видели.
Воспринимать
Видеть главное до действия.
Картирует незнакомый репозиторий, выявляя важные файлы и символы, и считывает структуру вместо целых файлов в 26 языках с помощью tree-sitter.
ctx_overview → repo mapped in one call Сжимать
Каждый токен несет сигнал.
Десять режимов чтения, более 95 шаблонов вывода оболочки и кэширование по содержимому сокращают чтение на 60–90%, а повторное чтение — до ~13 токенов. Шум никогда не достигает модели.
ctx_read → 4,200 → 920 tokens (78% saved) Запоминать
Непрерывность между сессиями.
Результаты, решения и измененные файлы сохраняются и автоматически восстанавливаются в каждой новой сессии, поэтому вашему агенту никогда не придется заново объяснять контекст или перечитывать то, что он уже знает.
ctx_session → restored · 0 re-reads Маршрутизировать
Правильный контекст к нужной модели.
Обнаруживает намерение, выбирает режим чтения и бюджет токенов, загружая только те инструменты, которые нужны задаче, чтобы каждая модель видела ровно тот контекст, который ей нужен, и ничего более.
ctx_intent → right mode + budget per task Управлять
Безопасно, измеримо, принудительно.
PathJail — список разрешенных оболочек, обнаружение секретов, политики ролей и бюджеты токенов ограничивают каждый вызов инструмента, а аналитика доказывает, что именно было сохранено.
ctx_verify → paths ok · secrets blocked Что это ВЫ на самом деле делаете?
Почти ничего. LeanCTX работает незаметно после однократной настройки. Вы продолжаете кодировать точно так же, как и раньше.
Установка
Единственный бинарный файл на Rust. Без зависимостей, без облака, без аккаунта.
curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh Setup
Автоматически обнаруживает вашу оболочку и AI-инструменты. Настраивает всё за секунды.
lean-ctx setup Готово. Это автоматизировано
Кодируйте как обычно. Ваш AI автоматически использует сжатые инструменты.
Сэкономленные токены: автоматическиВы против Машины
| Что ДЕЛАЕТЕ ВЫ (один раз) | Что происходит АВТОМАТИЧЕСКИ |
|---|---|
| lean-ctx setup | AI использует ctx_read вместо Read - до 99% меньше токенов (кэшированные повторные чтения) |
AI использует ctx_shell вместо Shell - на 60–90% меньше токенов | |
AI использует ctx_search вместо Grep - на 50–80% меньше токенов | |
| Хук оболочки прозрачно сжимает вывод CLI | |
| Кэш сессии запоминает файлы при чтении (~13 токенов для повторных чтений) | |
| lean-ctx gain (optional) | Посмотреть дашборд вашей пожизненной экономии |
Полное руководство по настройке → Начать работу · Все команды CLI → Справка по CLI
Даже забыть — это решение.
Когда кэш сессии заполнен, LeanCTX автоматически решает, что сохранить, а что вытеснить. Он ранжирует записи по степени актуальности, частоте и размеру: затем объединяет эти сигналы в единый балл. Настройка не требуется.
Как работает кэшированиеБережет то, что трогает.
LeanCTX обеспечивает модель безопасности «глубина защиты», чтобы предотвратить доступ LLM prompt injection к файлам за пределами проекта:
../ и абсолютные пути вне «тюрьмы» блокируются на этапе resolve_path.lean-ctx doctor.Хотите понять архитектуру?
Изучите Cognitive Context Layer: шестиэтапный конвейер, режимы интеграции, матрицу агентов, Теорию контекстных полей и девять архитектурных столпов, которые обеспечивают работу LeanCTX.
Как это работает: ответы на вопросы.
Что такое LeanCTX?
LeanCTX (сокращение от Lean Context) — это open-source контекстный слой для инженерии контекста для AI-агентов. Один локальный Rust бинарник решает, что агенты читают, сжимает то, что они отправляют, запоминает то, что они узнали, защищает то, к чему прикасаются, доказывает то, что сохраняют, и воспроизводит то, что видели — при экономии 60–90% на чтение по сравнению со стандартным способом.
Снижает ли сжатие качество кода?
Нет. LeanCTX использует парсинг AST с помощью tree-sitter для понимания структуры кода, а затем удаляет только то, что не нужно LLM: избыточные пробелы, шаблонные импорты и декоративные комментарии. В среднем сохраняется 98% структуры AST, 97% идентификаторов и 96% значимых строк кода. Вы можете проверить это с помощью запуска бенчмарка lean-ctx.
Как установить LeanCTX?
Установите через cargo install lean-ctx или curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh. Затем выполните lean-ctx init для хука оболочки и lean-ctx setup, чтобы подключиться к вашим AI инструментам. Не требуется никакой конфигурации.
Какие AI инструменты поддерживает LeanCTX?
LeanCTX работает со всеми основными AI кодинговыми инструментами: Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Windsurf, Cline, OpenAI Codex, Gemini CLI, Antigravity, Pi, Crush, Zed, Continue и OpenCode. Все инструменты выигрывают как от контекстного сервера, так и от сжатия хука оболочки.
Шестьдесят секунд до более умных агентов.
Один бинарный файл. Ноль зависимостей от облака. Apache-2.0. Ваша следующая сессия будет работать эффективнее, а журнал сохранит чек.