Why not just grep?
grep finds text. LeanCTX finds the right symbols, ranks them by relevance, and returns budgeted, structural context instead of 500 raw matches you still have to read and filter.
Dürüst Karşılaştırma
Zaten araçlarınız var. İşte fark bu.
Sıkıştırma araçları ile gönderdiğiniz veriyi küçültür. LeanCTX bunu da yapar — ve ilk olarak neyin okunacağına karar verir, sonra onu korur, hatırlar ve kanıtlar. Ne konuda daha iyi olduğunu, neyi aynı şekilde yaptığını ve hiç ihtiyacınız olmadığında neler yapabileceğimize basit bir bakış.
Yan Yana
Ajanınız, ile ve olmadan.
Aynı ajan, aynı depo. Tek değişken aralarındaki katmandır.
| Feature | Araçsız | Manuel Kurallar | LeanCTX |
|---|---|---|---|
| Token Tasarrufu | Yok | Düşük (statik kurallar) | %60–%95 (önbelleğe alınmış: %99) |
| Kurulum Zorluğu | Yok | Proje başına manuel | Tek komut |
| Ajan Desteği | K/A | Sadece bir ajan | 29+ ajan |
| Caching | Yok | Yok | Otomatik + delta |
| Kabuk Sıkıştırması | Yok | Yok | 95+ desen |
| Kod Analizi | Yok | Yok | Tree-sitter AST |
| Bakım | Yok | Manuel güncellemeler | Otomatik |
| Güvenlik ve Yönetişim | Uygulama yok | Temel dosya ACL'si | OWASP uyumlu: PathJail, kabuk izin listesi, gizli veri sansürleme, OS-sınırlı kod yürütme (ctx_execute), denetim izi |
| Compliance & Evidence | Screenshots | Manuel kanıt toplama | İmzalı Kanıt Paketi + çevrimdışı leanctx-verify, EU AI Act / ISO 42001 / SOC 2 kapsamı, CGB + politika kapsamı |
| SDK'lar ve Genişletilebilirlik | Yok | Özel yapıştırıcı kodu | Python + TypeScript SDK'ları (14-kontrol uyumluluğu), /v1 OpenAPI + yetenekler, ctx_tools ağ geçidi, WASM ve eklenti genişletmeleri |
The cached figure (99%) is a repeat read served from cache at ~13 tokens; a first read never returns more tokens than the raw file, and every saving is measured net of injection, so the number reconciles to your provider bill.
Context engineering isn't compression. It's what decides what gets read.
vs. Alternatifler
LeanCTX'un Karşılaştırması Diğer Araçlarla
RTK, Context+, MemGPT/Letta ve Headroom gibi en sık atıfta bulunulan alternatiflerle özellik bazlı karşılaştırma. Kamuoyundaki belgelerden elde edilen gerçeklere dayalı.
| Feature | RTK | Context+ | MemGPT / Letta | Headroom | LeanCTX |
|---|---|---|---|---|---|
| Okuma Modları | Tek mod | Temel filtreleme | K/A (bellek odaklı) | Okumadan sonra sıkıştırır | 10 mod (auto, map, signatures, diff, entropy...) |
| Kabuk Sıkıştırma | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | 95+ desen, otomatik algılanan |
| Oturum Belleği | Temel durum | Konuşma geçmişi | Çekirdek özellik (katmanlı bellek) | Dedup ile çapraz ajan deposu | Epizodik + prosedürel + bilgi grafiği |
| Multi-Agent | Hayır | Hayır | Sınırlı (tek ajan odaklı) | Paylaşımlı depo | Devir, paylaşılan oturumlar, bağlam yolu |
| Kod Grafiği / AST | Temel indeksleme | Hayır | Hayır | Hayır | Tree-sitter AST, 26 dil, sembol çözünürlüğü |
| Governance & Budgets | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Rol tabanlı bütçeler, SLO'lar, denetim izi |
| Local-First / Privacy | Bulut bağımlı | Yerel | Sunucu tabanlı | Python paketi + proxy | %100 yerel, sıfır telemetri |
| MCP Araçları | Sınırlı | MCP Yok | MCP Yok | Harici araçları sarar | 81 ayrıntılı MCP aracı |
| Security Hardening | None | None | Basic auth | None | Sandboxing, signed bundles, audit reports |
Haziran 2026 itibarıyla kamuya açık dokümantasyon ve kaynak koda dayanmaktadır. RTK (github.com/rtk-ai/rtk), Context+ (github.com/ForLoopCodes/contextplus), MemGPT/Letta (arxiv.org/abs/2310.08560), Headroom (github.com/chopratejas/headroom). Tüm araçlar gerçek sorunları çözmektedir. LeanCTX, bağlam probleminin daha fazla katmanını tek bir ikilide ele alır.
vs. sıkıştırma katmanları
Sıkıştırma okunanı küçültür. Context engineering neyin okunacağına karar verir.
Headroom gibi araçlar isteği kablo üzerinde sıkıştırır. LeanCTX zaten bu katmanı sunar — isteklerin her birini, prompt-cache-safe olarak sıkıştıran isteğe bağlı yerel bir proxy — ve kaynağa, bir katman daha derine iner: neyin okunacağına karar verir. Headroom ile uyumlu, ancak genellikle üstüne ihtiyacınız olmaz. İşte dürüst fark.
| Dimension | Sıkıştırma katmanı (örneğin Headroom) | LeanCTX |
|---|---|---|
| Nerede duruyor | Mesaj yolu: ajanın zaten okuduğunu sıkıştırır | Kaynakta: neyin ve nasıl okunacağına karar verir (10 mod, niyet yönlendirme, ~13-token önbelleğe alınmış yeniden okumalar) |
| Memory | Tekrar eden verisiz çapraz ajan deposu | Kalıcı bilgi: özellik grafiği, oturumlar, devirler, kanıt defteri |
| Governance | — | PathJail, kabuk izin listesi, gizli veri karartma, bütçeler, enjeksiyon tespiti |
| Kanıt | İstatistik uç noktası | Ed25519-signed, hash-chained ledger + yeniden üretilebilir benchmark |
| Tersine Çevrilebilirlik | Referans alma deposu | Ayrıca tersine çevrilebilir: her orijinali yerinde kalır ctx_retrieve uzakta |
| Form | Python paketi + proxy | Tek bir Rust ikilisi, 30+ otomatik algılanan araç, sıfır konfigürasyon |
Not: bazı üçüncü taraf karşılaştırma tabloları lean-ctx'i "Tersine Çevrilebilir: Hayır" olarak listeler; bu yanlıştır. LeanCTX'teki her sıkıştırılmış okuma yerel olarak arşivlenir ve ctx_retrieve aracılığıyla alınabilir. Sıkıştırma, LeanCTX'teki beş alt sistemden biridir. İki araç hatta birlikte çalışabilir; Headroom, lean-ctx'i uyumlu bir bağlam aracı olarak listeler.
Neden sadece…
Yığınınız zaten bunların bazılarını yapıyor. Yapmadığı şey şudur.
LeanCTX, grep'i veya düzenleyicinizi değiştirmez. Yapay zekanızın dikkatini neyin hak ettiğine karar veren katmandır.
Why not just read the files?
A raw read dumps 4,200 tokens when ~920 carry the signal. LeanCTX keeps the signal and drops the noise, and a cached re-read costs about 13 tokens instead of the whole file again.
Why not just compact more often?
Compaction throws away history you might still need. With LeanCTX there's never a dead end: every original is archived on disk and your agent retrieves it on demand. Nothing is silently lost.
Why not another MCP server?
Most MCP servers add tool-definition overhead and hand back raw output. LeanCTX is a full cognitive context layer: caching, persistent memory, shell hooks, and governance, all in one local binary.
En İyi Uyum
lean-ctx Ne Zaman Öne Çıkarır
LeanCTX, bu senaryolarda en fazla değeri sunar.
Büyük Kod Tabanları
Yüzlerce veya binlerce dosyası olan projeler en çok fayda görür. Yönetilecek bağlam ne kadar fazlaysa, tasarruf o kadar büyük olur.
Çoklu Ajan İş Akışları
Birden fazla yapay zeka ajanı aynı proje üzerinde çalıştığında, LeanCTX onlara tek bir paylaşımlı beyin verir: her ajan için tutarlı, yönetilen bağlam.
İteratif Geliştirme
Tekrarlanan dosya okumalarıyla uzun kodlama seansları önbelleği zorlar - yeniden okumalar binlerce yerine sadece ~13 token maliyeti getirir.
Şeffaflık
Ne Zaman İhtiyaç Yok
Dürüst araçlara inanıyoruz. LeanCTX, her şey için değil, önemli kod tabanlarına sahip projeler için tasarlanmıştır.
Her Zaman Gerekli Değil
- Tek dosya betikleri veya küçük yardımcı programlar
- 50 dosyadan az proje
- Dosya bağlamı olmadan tek seferlik komut istemleri
Bu durumlarda, bir bağlam katmanının ek yükü haklı çıkarılmaz. LeanCTX, projeleriniz büyüdüğünde ve bağlam yönetimi darboğaz haline geldiğinde parlar.
Karşılaştırmalar, yanıtlandı. answered.
Straight answers about where LeanCTX fits and what makes it different.
Manuel prompt mühendisliği her bağlam penceresinin elle oluşturulmasını gerektirir. LeanCTX bunu 10 okuma modu, AST-bilinçli sıkıştırma ve oturum belleği ile otomatikleştirerek sıfır manuel çabayla %88+ token tasarrufu sağlar.
LeanCTX, düz bir MCP sunucusu olmaktan ziyade tam bir bilişsel bağlam katmanıdır: CLI entegrasyonu, kabuk kancaları, 81 MCP aracı, kalıcı bellek, kod zekası grafikleri ve roller ile bütçeler içeren bir yönetim katmanı.
Evet. LeanCTX, Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Windsurf, Gemini CLI, Codex ve JetBrains IDE'ler dahil olmak üzere 30'dan fazla yapay zeka aracı destekler. Otomatik yapılandırma için lean-ctx setup çalıştırın.
Headroom gibi araçlar isteği kablo üzerinde — proxy katmanında sıkıştırır. LeanCTX zaten bu katmanı sunar: isteğin her birini — sistem komutu, geçmiş ve araç sonuçlarını — prompt-cache-safe olarak sıkıştıran isteğe bağlı yerel bir proxy (lean-ctx proxy enable) ve gerçek dolar tasarrufunu ölçerek, genellikle üstüne ayrı bir istek sıkıştırma proxy'sine ihtiyacınız olmaz. Ve LeanCTX bir katman daha derine iner, kaynağa: neyin ilk başta okunacağına karar verir (10 okuma modu, ~13-token önbelleğe alınmış yeniden okumalar), oturumlar arası bilgiyi hatırlar, dosya ve kabuk erişimini korur ve her kaydı doğrulanabilir bir deftere imzalayarak güvence altına alır. Sıkıştırma — hem okuma tarafında hem de kablo üzerinde — beş alt sisteminden biridir ve tamamen geri döndürülebilirdir: orijinal her şey bir ctx_retrieve uzağındadır.
Evet. Her sıkıştırılmış okuma yerel olarak arşivlenir ve tam orijinali talep üzerine ctx_retrieve aracılığıyla alınabilir. Hiçbir şey sessizce kaybolmaz; LeanCTX hatta ajanı ne zaman tam içeriği isteyeceğini söyler.
Bunlar yapay zekanızın şirketinizden hatırlamasını sağlar — etiketlersiniz, bir konuşma içinde takip edersiniz ve bu da bellek oluşturur. Ancak bu bellek onların kara kutusunda yaşar: nerede durduğunu, onu hareket ettiremediğinizi veya altındaki modeli değiştiremediğinizi görürsünüz. Bu bir bağlam girişi, model girişi değil — kendi şirket bilginizi kiralamakla kalırsınız. LeanCTX hendeği sizin tarafınızda tutar: oturumlar, bir bilgi grafiği ve taşınabilir .ctxpkg paketleri yerel ve denetlenebilir kalır; OpenAI, Anthropic ve Gemini genelinde modelden bağımsızdır. Aynı ekip arkadaşı gibi ajan iş akışı; bağlamı siz korursunuz.
Şurada Görünrepo'nızda.
Bir dakikadan kısa sürede kurun, tek bir oturum çalıştırın ve deftere bakın. Rakamlarınız argümanı ortaya koyacak.