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

Сценарий использования · AI coding agents

Перестаньте платить своему кодинговому агенту
перечитывать ваш репозиторий.

LeanCTX сокращает использование токенов AI coding-agent на 60–90%, определяя, что будет прочитано: режимы чтения с учетом AST возвращают сигнатуры вместо полных файлов, кэшированные повторные чтения стоят ~13 токенов, а 95+ шаблоны оболочки сжимают вывод команд. Работает с более чем 30 инструментами (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot) через одну настройку lean-ctx.

Установить бесплатно Посмотреть ваш инструмент

Проблема

Сколько это вам стоит сегодня.

Ваш агент заново читает одни и те же файлы весь день

Каждый промпт снова подает одни и те же модули. Сырые чтения сбрасывают 4200 токенов, в то время как ~920 несут сигнал. Завтра он прочитает их снова.

Вывод оболочки заполняет окно

Одна сборка cargo или npm install может сжечь тысячи токенов на прогресс-барах и предупреждениях, которые вашей модели никогда не требовались.

Заполняются контекстные окна, падает точность

Исследования о контекстном разложении показывают падение точности модели с 98% до 64%, когда окна заполняются шумом. Больше контекста — не значит лучшего контекста.

Готово сегодня

Возможности, которые делают работу.

Все нижеследующее доступно в open-source бинарнике уже сегодня. Никаких пунктов дорожной карты, никаких списков ожидания.

Ваши инструменты LeanCTX Модель

10 режимов чтения map, signatures, diff, entropy и многое другое. AST-aware через tree-sitter, 26 языков

Кэш сессий кэшированное повторное чтение стоит ~13 токенов вместо всего файла

95+ шаблонов оболочки cargo, npm, docker, tsc, pytest… сжаты до ошибок + результатов

30+ AI инструментов Cursor, Claude Code, Codex, Copilot, Windsurf, Cline. Одна команда настройки

lean-ctx gain показывает именно то, что вы сохранили, из вашего подписанного локального реестра

Быстрый старт

От нуля до первого результата.

# установка

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

# автоматическое обнаружение и настройка каждого установленного AI инструмента

$ lean-ctx setup

# проверка интеграции

$ lean-ctx doctor

# после дня работы: посмотрите, что вы сохранили

$ lean-ctx gain

Углубиться

Одно руководство. Два пути. Полная справка.

руководство Начать за 10 минут Установка → настройка → проверка → первый измеренный прирост. путешествие Ежедневный рабочий процесс Полный рабочий день с LeanCTX в вашем редакторе. путешествие Путешествие по кодовой базе с интеллектом Навигация на основе графов, символов и AST. справка Все режимы чтения Каждый режим: когда он срабатывает и что возвращает.

FAQ

Вопросы, которые команды задают перед внедрением.

Насколько LeanCTX снижает потребление токенов Cursor или Claude Code?

Измерено на реальных операциях репозитория: на 60–90% меньше токенов за чтение, ~13 токенов для кэшированных повторных чтений и 88–99% для вывода из shell. Запустите отчет бенчмарка lean-ctx . , чтобы воспроизвести эти цифры на вашем репозитории.

Изменит ли это мой рабочий процесс в редакторе?

Нет. После настройки lean-ctx ваши вызовы AI-инструментов автоматически используют LeanCTX через MCP или хуки shell. Вы сохраняете свой редактор, своего агента и свой рабочий процесс. Контекстный слой работает под капотом.

При сжатии теряется информация, необходимая моему агенту?

Нет, и ничего никогда не теряется. Режимы с учетом AST сохраняют сигнатуры и структуру, а каждая исходная информация остается локально доступной через ctx_retrieve. Меньший контекст обычно улучшает ответы: исследования context-rot показывают падение точности по мере заполнения окон шумом.

Верните контроль над вашим контекстом.

Бесплатно для локального использования навсегда. CI это обеспечивает. Один бинарник, десять минут до первого измеримого результата.

Установить бесплатно Посмотреть планы

Перестаньте платить своему кодинговому агентуперечитывать ваш репозиторий.