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

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 (the tokens lean-ctx itself adds), so the number reconciles to your provider bill.

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	lean-ctx
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.

Neden sadece grep kullanmamalı?

grep metin bulur. LeanCTX doğru sembolleri bulur, bunları alaka düzeyine göre sıralar ve okumanız ve filtrelemeniz gereken 500 ham eşleşme yerine bütçelenmiş, yapısal bir bağlam döndürür.

Neden sadece dosyaları okumamalı?

Ham bir okuma, sinyali taşıyan ~920 token varken 4.200 token boşaltır. LeanCTX sinyali korur ve gürültüyü atar; ayrıca önbelleğe alınmış yeniden okuma, tüm dosyayı tekrar okumak yerine yaklaşık 13 token maliyetlidir.

Neden sadece daha sık kompakt yapmamalı?

Kompaksiyon, hala ihtiyacınız olabilecek bir geçmişi atar. LeanCTX ile asla çıkmaz sokak olmaz: her orijinal diskte arşivlenir ve ajanı talep üzerine alır. Hiçbir şey sessizce kaybolmaz.

Neden başka bir MCP sunucusu kullanmamalı?

Çoğu MCP sunucusu araç tanımı yükü ekler ve ham çıktı verir. LeanCTX tam teşekküllü bir bilişsel bağlam katmanıdır: önbellekleme, kalıcı bellek, kabuk kancaları ve tek bir yerel ikilide bulunan bir yönetim katmanı.

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.

FAQ

Karşılaştırmalar, yanıtlandı.

LeanCTX, manuel prompt mühendisliğinden nasıl farklıdır?

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, diğer MCP bağlam araçlarından daha mı iyi?

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.

LeanCTX benim yapay zeka kodlama aracımla çalışır mı?

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.

LeanCTX, Headroom gibi sıkıştırma araçlarından nasıl farklıdır?

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.

LeanCTX sıkıştırılabilir mi?

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.

LeanCTX, Slack veya ClickUp Brain gibi satıcı ajanı belleğinden nasıl farklıdır?

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.

Başla

Şurada Görün repo'nızda.

Bir dakikadan kısa sürede kurun, tek bir oturum çalıştırın ve deftere bakın. Rakamlarınız argümanı ortaya koyacak.

Başla Güvenlik & Güven

Zaten araçlarınız var.İşte fark bu.