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

Nasıl Çalışır

LeanCTX'in Neyi Kontrol Ettiği
yapay zekanızın gördüğünü.

LeanCTX, yapay zeka ajanları için context engineering layer'ıdır: her okuma, komut ve arama üzerinde aynı döngüyü çalıştıran küçük bir Rust ikilisi. Ajanlarınızın ne okuyacağını belirler, oturumlar arasında öğrendiklerini hatırlar, dokunduklarını korur, bir imzalı defterde kaydettiklerini kanıtlar ve gördüklerini yeniden oynatır. Okumalar 26 dilde yapılandırılmış olarak ayrıştırılır ve gürültüden arındırılır, böylece modele ulaşan şey kasıtlı, sıkıştırılmış ve kanıtlanabilir olur. Bir kez kurarsınız. Geri kalan her şey otomatik.

Veri akışı

LeanCTX nerede ?

LeanCTX iki yolda bulunur. Okuma yolunda neyin girdiğini şekillendirir — dosya okumaları, kod araması ve kabuk çıktısı; ajan görmeden önce sıkıştırılır. Kablo hattı yolunda isteğe bağlı bir yerel proxy, ajanın model ile arasına girer ve her giden isteği — sistem komutu, tam geçmiş ve araç sonuçları — prompt-cache güvenliğiyle sıkıştırır. Biri bağlama girenleri kısaltırken; diğeri ödediğiniz her isteği kısaltır. Model, aynı sinyali çok daha az token ile görür.

veri akışı: önce vs. sonra

lean-ctx olmadan:

Siz  →  AI Aracı  →  dosya okur  (tam içerik)  →  LLM her şeyi işler

lean-ctx ile:

Siz  →  AI Aracı  →  lean-ctx sıkıştırır  →  yalnızca sinyal  →  LLM: %60–%90 daha az gürültü
                           ├─ PathJail sandbox + boyut sınırlamaları
                           ├─ AST'ye duyarlı sıkıştırma
                           ├─ Bellek Çalışma Zamanı (bilgi + unutma)
                           ├─ Oturum önbelleği (yeniden okuma ≈ 13 tok)
                           └─ 10 dosya türüne göre okuma modları

Derin dalış: Kabuk Kalıpları (95+ kalıp) · Okuma Modları (10 sıkıştırma modları) · Caching

Siz

Normal kodla. İş akışınızda hiçbir şeyi değiştirme.

AI Aracı

Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf, …

LeanCTX

MCP sunucusu ve kabuk kancası aracılığıyla otomatik olarak algılanan AI araçlarınızı belirler, sıkıştırır ve hatırlar.

LLM

Sadece sinyali görür. Daha az token, aynı bilgi. (%60–90).

Mimari

Tek bir ikili dosya. Beş yetenek.

Her yetenek tek bir Rust ikilisi içinde çalışır. Bir isteğin LeanCTX üzerinden nasıl aktığını görelim: yapay zeka aracınızdan, bilişsel iş akışından modele.

AI Aracınız Cursor · Claude Code · Copilot · Windsurf

MCP · CLI · HTTP

lean-ctx Bilişsel Bağlam Katmanı · Tek ikili dosya · 81 araç

Anlama

10 okuma modu
Bağlam görünürlüğü
Token sayma
Amaç tespiti

Sıkıştırma

Tree-sitter AST (26 dil)
95+ kabuk deseni
CDC yeniden sıralama (Rabin-Karp)
64 KB bütçe, 500 ms son tarih

Hatırlama

Oturum önbelleği (zstd, bellek içi)
13-token yeniden okumalar
Bilgi grafiği (SQLite)
Oturumlar arası bellek

Doğrula

PathJail sandbox
OS düzeyinde izolasyon
Kabuk izin listesi (varsayılan reddet)
Tam denetim izi

Bağlan

GitHub · GitLab · Jira · Linear
Postgres · REST · MCP Bridge
Hibrit arama (BM25 + anlamsal)
Yapılandırma tabanlı sağlayıcılar (TOML)

10okuma modları

13yeniden okumada token sayısı

18diller (AST)

optimize edilmiş bağlam

LLM Daha az gürültü · Daha yüksek sinyal · Daha iyi sonuçlar

Beş alt sistem

LeanCTX'in şunlar için yaptığı beş şey her token.

Yapay zekanız ile kodunuz arasında, tek bir yerel ikili her okuma, komut ve arama üzerinde aynı beş adımlı döngüyü çalıştırır — algılar, sıkıştırır, hatırlar, yönlendirir, yönetir. Birlikte beş görevi yerine getirirler: ajanlarınızın ne okuyacağını belirler, öğrendiklerini hatırlar, dokunduklarını korur, kaydettiklerini kanıtlar ve gördüklerini yeniden oynatır.

Algılamak

Harekete geçmeden önce neyin önemli olduğunu gör.

Tanımadığınız bir repo haritalayın, önemli dosyaları ve sembolleri ortaya çıkarın ve tüm dosyalar yerine tree-sitter ile 26 dilde yapı okuyun.

ctx_overview → repo mapped in one call

Sıkıştırmak

Her token sinyal taşır.

On okuma modu, 95+ kabuk çıktısı deseni ve içerik adreslemeli önbellekleme okumaları %60–90 oranında küçültür ve yeniden okumayı ~13 token'a düşürür. Gürültü asla modele ulaşmaz.

ctx_read → 4,200 → 920 tokens (78% saved)

Hatırlamak

Oturumlar arası süreklilik.

Bulgular, kararlar ve dokunulan dosyalar kalıcıdır ve her yeni oturuma otomatik olarak geri yüklenir, böylece ajanıza bağlamı yeniden açıklama veya zaten bildiği şeyi yeniden okuma zahmeti olmaz.

ctx_session → restored · 0 re-reads

Yönlendirmek

Doğru bağlamı doğru modele.

Amacı tespit et, okuma modunu ve token bütçesini seç ve yalnızca bir görevin ihtiyaç duyduğu araçları yükle; böylece her model tam olarak olması gereken bağlamı görür, fazlasını değil.

ctx_intent → right mode + budget per task

Yönetmek

Güvenli, ölçülmüş, zorunlu.

PathJail, bir kabuk izin listesi, gizli tespit, rol politikaları ve token bütçeleri her araç çağrısını sınırlar içinde tutar ve analizler neyin tam olarak kaydedildiğini kanıtlar.

ctx_verify → paths ok · secrets blocked

İki komut. Hepsi bu.

Ne SİZ aslında ne yaparsınız?

Neredeyse hiçbir şey. LeanCTX, tek seferlik bir kurulumdan sonra görünmez bir şekilde çalışır. Kodlamaya daha önce yaptığınız gibi devam edersiniz.

Kurulum

Tek bir Rust ikilisi. Bağımlılık yok, bulut yok, hesap yok.

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

Setup

Kabuğunuzu ve yapay zeka araçlarınızı otomatik olarak algılar. Her şeyi saniyeler içinde yapılandırır.

lean-ctx setup

Bitti. Otomatik

Normal kod yazın. Yapay zekanız sıkıştırılmış araçları otomatik kullanır.

Kurtarılan token: otomatik olarak

Siz vs. Makine

SİZ ne yaparsınız (bir kez)	OTOMATİK olarak ne oluyor
lean-ctx setup	Yapay zeka, Read yerine `ctx_read` kullanır - %99'a kadar daha az token (önbelleğe alınmış yeniden okumalar)
	Yapay zeka, Shell yerine `ctx_shell` kullanır - %60–%90 daha az token
	Yapay zeka, Grep yerine `ctx_search` kullanır - %50–%80 daha az token
	Shell hook, CLI çıktısını şeffaf bir şekilde sıkıştırır
	Oturum önbelleği, okumalar arasında dosyaları hatırlar (~yeniden okumalar için 13 token)
lean-ctx gain (optional)	Ömür boyu tasarruf panonuzu görün

Tam kurulum kılavuzu → Başlarken · Tüm CLI komutları → CLI Referansı

Unutmak bile bir karardır.

Oturum önbelleği dolduğunda, LeanCTX neyin tutulacağına ve neyin atılacağına otomatik olarak karar verir. Girişleri yakınlık, sıklık ve boyuta göre sıralar: ardından bu sinyalleri tek bir puanda birleştirir. Ayarlama gerektirmez.

Önbellekleme nasıl çalışır

Güvenlik

Dokunduklarını korur.

LeanCTX, LLM prompt enjeksiyonunun proje dışındaki dosyalara erişmesini önlemek için derinlemesine savunma güvenliği modeli uygular:

[//]

PathJail - Tüm dosya işlemleri proje köküne sandboxed edilir. Sembolik bağlantı gezintisi, ../ kaçışları ve hapishanenin dışındaki mutlak yollar resolve_path chokepoint'inde engellenir.

[##]

Shell Allowlist + AST Parsing - Yapılandırıldığında, bileşik komutların (borular, zincirler) her bölümü allowlist'e göre doğrulanır. Tehlikeli desenler (eval, backticks, $()) koşulsuz olarak engellenir. Çıktı 200KB ile sınırlandırılmıştır.

[]

Güvenli dosya erişimi - Dosya okumaları, sembolik bağlantıları projenizin dışına takip etmeye kandırılamaz ve yerel proxy yalnızca kendi makinenizle konuşur.

[ok]

Yapı Bütünlüğü - Derleme zamanı bütünlük tohumu ve hash doğrulaması değiştirilmiş ikilileri tespit eder. lean-ctx doctor tarafından otomatik olarak kontrol edilir.

Güvenlik & Güven Detayları →

Mimarinin anlaşılmasını ister misiniz?

Cognitive Context Layer'ı keşfedin: altı adımlı iş akışı, entegrasyon modları, ajan matrisi, Context Field Theory ve LeanCTX'i çalıştıran dokuz mimari sütun.

Mimaride Derinlemesine İnceleme

FAQ

Nasıl çalıştığı, cevaplandı.

LeanCTX nedir?

LeanCTX (kısaltması Lean Context) yapay zeka ajanları için açık kaynaklı context engineering layer'ıdır. Tek bir yerel Rust ikilisi, ajanların ne okuyacağına karar verir, gönderdiklerini sıkıştırır, öğrendiklerini hatırlar, dokunduklarını korur, kaydettiklerini kanıtlar ve gördüklerini yeniden oynatır — alındıktan sonra okumada %60–90 tasarruf sağlar.

Sıkıştırma kod kalitesini düşürür mü?

Hayır. LeanCTX, kod yapısını anlamak için tree-sitter AST ayrıştırması kullanır, ardından yalnızca LLM'nin ihtiyaç duymadığı şeyleri temizler: gereksiz boşlukları, standart şablon import'larını ve dekoratif yorumları. Ortalama olarak, AST yapısının %98'i, tanımlayıcıların %97'si ve anlamlı kod satırlarının %96'sı korunur. Bunu lean-ctx benchmark çalıştırarak doğrulayabilirsiniz.

LeanCTX'i nasıl kurarım?

cargo install lean-ctx veya curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh ile kurun. Ardından kabuk kancası için lean-ctx init ve AI araçlarınızla bağlanmak için lean-ctx setup çalıştırın. Sıfır yapılandırma gereklidir.

LeanCTX hangi AI araçlarını destekler?

LeanCTX, Cursor, GitHub Copilot, Claude Code, Windsurf, Cline, OpenAI Codex, Gemini CLI, Antigravity, Pi, Crush, Zed, Continue ve OpenCode gibi her büyük AI kodlama aracıyla çalışır. Tüm araçlar hem context sunucusundan hem de kabuk kancası sıkıştırmasından faydalanır.

Başlayın

Sadece altmış saniyede daha akıllı ajanlar.

Tek bir ikili dosya. Sıfır bulut bağımlılığı. Apache-2.0. Bir sonraki oturumunuz daha az kaynakla okunur ve defter makbuzu tutar.

Başlayın Uyumluluğu Kontrol Edin

LeanCTX'in Neyi Kontrol Ettiğiyapay zekanızın gördüğünü.