Система, яка вирішує
що бачить ваш AI.
Context engineering layer для AI agentsОдин локальний бінарник з обох боків моделі. LeanCTX сприймає, стискає, запам'ятовує, маршрутизує та керує повним життєвим циклом контексту AI, від читання файлів до перевірених виводів.
Що таке Cognitive Context Layer?
Cognitive Context Layer — це інфраструктура між вашими AI-інструментами та кодовою базою. Він контролює, які файли читаються, як стискається вивід, яка знання зберігається протягом сеансів і чи відповідають результати стандартам якості перед передачею.
Конструктивний креслення
Топологія процесу бінарного файлу: сім точок входу, один час виконання, один набір локальних сховищ. Кожна коробка нижче відповідає реальному модулю, порту або файлу на диску.
lean-ctx lean-ctx serve lean-ctx serve --daemon lean-ctx -c "<cmd>" lean-ctx proxy start lean-ctx dashboard lean-ctx watch · gain --live Що відбувається з одним зчитуванням
Sheet 2 відстежує один запит через час виконання, етап за етапом, включаючи обхід кешу, який робить повторні зчитування майже безкоштовними. Шлях оболонки працює паралельно з таким самим обліком.
ctx_read(path, mode) · lean-ctx read - PathJail
core/pathjail.rsCanonicalises the path and rejects escapes outside the workspace root before any I/O happens.
- Session cache
hit → ~13 tokensContent-addressed lookup keyed by path + mtime/hash. Unchanged files collapse to a stub instead of re-sending content.
- AST extraction
26 languagestree-sitter parses the file into a syntax tree: signatures, imports, call edges — Lua, Luau, Kotlin and GDScript are graph-indexed too. Regex fallback for unsupported languages.
- Mode selection
10 modesauto picks the optimal of 10 read modes (full, map, signatures, diff, task, reference, aggressive, entropy, lines:N-M) from task intent and file size; structure_first biases cold medium-file code reads toward map, and a file flagged suspect on a fix task is forced to full.
- Compression
adaptive thresholdsShannon-entropy line filtering, U-curve attention placement (LITM), TF-IDF codebook and query-conditioned Information-Bottleneck fusion — an anti-inflation guard ships the file verbatim whenever framing would cost more tokens than the raw bytes.
- Token accounting
core/tokens.rsExact tiktoken counts (o200k_base; cl100k_base approximation for Claude-family models) on input and output.
- Ledger + stats
savings sign / verify-batchSavings are appended to the local ledger (Ed25519-signable), stats and the gain score update, the result streams back.
lean-ctx -c "cargo test" · IDE bash hook Обидва шляхи закінчуються в одному леджеру: кожна подія стиснення обліковується з точною математикою токенізатора та надходить у gain, панель керування та підписаний журнал заощаджень.
Інженерний паспорт даних
Довідкові таблиці за кресленнями: кожна поверхня зі своїм транспортом та життєвим циклом, розташування на диску, адаптивні шари навчання та межі безпеки, які забезпечує час виконання.
AПроцес моделі
Усі поверхні є одним і тим же бінарним файлом у різних ролях. Ніщо не вимагає підключення до хмари; все прив'язано до локального першого.
| REF | SURFACE | TRANSPORT | ENDPOINT | LIFECYCLE | КОМАНДА |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | MCP server (stdio) | JSON-RPC over stdin/stdout | spawned per editor session | child process of the editor | lean-ctx |
| 02 | MCP server (HTTP) | MCP Streamable HTTP | localhost, configurable --host/--port | foreground or service | lean-ctx serve |
| 03 | IPC daemon | Unix Domain Socket | OS data dir, e.g. ~/Library/Application Support/lean-ctx/daemon.sock | launchd / systemd autostart | lean-ctx serve --daemon |
| 04 | Shell hook | process exec, compressed stdout | wraps IDE bash calls + interactive shells | per command | lean-ctx -c "<cmd>" |
| 05 | API proxy | HTTP (LLM API pass-through) | localhost:4444 (default) | on demand | lean-ctx proxy start |
| 06 | Web dashboard | HTTP + bearer token | localhost:3333 (default, --port) | on demand | lean-ctx dashboard |
| 07 | Terminal UI | TTY (in-place redraw) | live event stream / 1 s refresh | interactive | lean-ctx watch · gain --live |
BСтруктура сховища — локальні каталоги XDG
Стан зберігається у звичайних файлах у базових каталогах XDG: інспектуються, експортуються, видаляються. Жодних прихованих баз даних за межами цих локальних папок.
| АРТЕФАКТ | FORM | МЕТА |
|---|---|---|
config.toml | TOML | Single config file — integration mode, compression, providers, opt-outs (config dir) |
cache/ | content-addressed | Session file cache; unchanged re-reads collapse to ~13-token stubs (cache dir) |
bm25 index | inverted index | Lexical search over code chunks + provider documents (data dir) |
context_graph/ | property graph | Imports, calls, types across files and repos — powers map mode + deep queries (data dir) |
knowledge | SQLite | Persistent facts, decisions, rooms — recalled across sessions, CCP (data dir) |
savings ledger | append-only JSONL | Every compression event; Ed25519-signable for audit (data dir) |
litm_calibration.json | JSON | Learned context-position hit rates (lost-in-the-middle calibration) (cache dir) |
events.jsonl | event stream | Live feed consumed by watch, dashboard and efficacy reports (state dir) |
CШари адаптивного навчання
Сім механізмів онлайн-навчання налаштовують стиснення відповідно до вашого реального використання, локально, на основі сигналів якості, таких як відскоки та збої редагування. Глибоке занурення: Адаптивне навчання →
- L1 Adaptive thresholds Online-learned compression aggressiveness from quality signals (bounces, edit failures, clean runs)
- L2 LITM calibration Empirical placement of critical context at positions the model actually attends to
- L3 Stigmergic scent field Multi-agent coordination via decaying markers: claimed, done, stuck, hot, avoid
- L4 Delta playbook Incremental checkpoint snapshots that survive context compaction
- L5 Query-conditioned IB Information-Bottleneck compression fused with query relevance
- L6 Theta-gamma chunking Wakeup facts grouped in attention-friendly bursts
- L7 Semantic dedup Likelihood-scored redundancy filtering across the session
DМежі безпеки
Жорсткі гарантії, забезпечені під час виконання. Модель безпеки →
- PathJail Every file access is canonicalised and confined to the workspace root
- IDE config-dir jail Home-level IDE/agent config dirs (~/.claude, ~/.codex, ~/.codebuddy, …) are writable only when allow_ide_config_dirs is opted in; otherwise PathJail blocks them
- Shell allowlist Deny-by-default command policy for agent-issued shell executions
- Local-first All processing on-device; dashboard binds to localhost and requires a bearer token
- Signed evidence Savings ledger entries are Ed25519-signable and batch-verifiable
Один бінарник. Три шляхи входу.
LeanCTX автоматично вибирає оптимальний режим інтеграції для кожного агента: CLI-Redirect керує CLI LeanCTX через правила редактора з нульовим навантаженням MCP, Hybrid поєднує кешовані читання MCP зі стисканням оболонки, а Full MCP забезпечує максимальний доступ до інструментів для редакторів лише протоколу.
lean-ctx -c / read / grep MCP cache + CLI shell/search 81 tools via MCP + lazy tool set У будь-якому випадку LeanCTX вибирає правильний режим для вашого редактора автоматично. Переглянути всі 30+ підтримуваних інструментів
Завжди увімкнено. Завжди ваше.
Невелика фонова служба підтримує вашу сесію в робочому стані, тому кеш-попадання миттєві, а пам'ять завжди доступна. Він запускається автоматично під час налаштування, перезапускається при оновленні та очищає за собою — нічого керувати.
Кожна можливість — один бінарний файл.
Все між вашим кодом та AI, оброблено.
Smart I/O
Детерміноване читання, стиснення оболонки, пошук, повна видимість контексту + на 99% менше токенів
Стиснення запитів
Необов'язковий локальний проксі стискає кожен запит до моделі — системний промпт, історію та результати інструментів — захищений від кешування промптів.
Intelligence
Маршрутизація намірів, вибір режиму, адаптивний конвеєр
Memory
Сесії, знання проєкту, графіки, передача даних
Governance
Ролі, бюджети, SLO, шлюзи робочого процесу, політики
Verification
Формальні докази Lean4, верифікація на основі тверджень, рівні якості 0-4
Integrations
MCP, HTTP, SDK, 29+ IDEs, Cloud, Team Server
Shared Sessions
Обмін сесіями на основі робочого простору та каналів між агентами
Context Bus
Потік подій у реальному часі для змін контексту через SSE
SDK & API
TypeScript SDK та REST API для зовнішніх інтеграцій
Кожен вихід містить доказ
LeanCTX генерує артефакти доказу для кожної сесії: які файли були прочитані, що було стиснене, які перевірки пройшли та як витрачено токени. Це робить роботу AI аудитованою, відтворюваною та надійною.
LeanCTX (сокращение от Lean Context) — это open-source контекстный слой для context engineering AI агентов. Один локальный Rust бинарник решает, что читают агенты (10 режимов чтения, на 60–90% меньше токенов, ~13-токеновый кэшированный повторный проход), запоминает, что они узнали (постоянные сессии, граф знаний), защищает от доступа (PathJail, маскирование секретов, бюджеты, обнаружение инъекций), доказывает, что сохранили (реестр с подписью Ed25519, воспроизводимый бенчмарк) и воспроизводит то, что видели (git-привязанные, подписанные контекстные снимки, которые можно восстановить или которыми поделиться); опциональный локальный прокси сжимает то, что они отправляют — системный промпт, историю и вывод инструментов каждого запроса, безопасный для кэша промптов по сети. Сжатие — на стороне чтения и по сети — является одной из пяти подсистем, и каждый оригинал остается локально доступным. Работает с более чем 30 AI кодинговыми инструментами через MCP и shell-хуки; встраивается в любой агент через версионированный API /v1 с SDK для Python, TypeScript и Rust. Локальное использование бесплатно навсегда, что обеспечивается CI.
Читати повну історіюПоверніть контроль над своїм контекстом.
Один локальний бінарник з обох боків моделі. LeanCTX сприймає, стискає, запам'ятовує, маршрутизує та керує повним життєвим циклом контексту AI, від читання файлів до перевірених виводів.