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

Випадок використання · AI кодингові агенти

Припиніть платити вашому кодинговому агенту
перечитати ваш репозиторій.

LeanCTX зменшує використання токенів AI кодингових агентів на 60–90%, вирішуючи, що читати: режими з читанням, усвідомлені AST повертають сигнатури замість повних файлів, кешовані повторні читання коштують ~13 токенів, а 95+ шаблони оболонки стискають вивід команд. Працює з 30+ інструментами (Cursor, Claude Code, Codex, Copilot) через одну конфігурацію lean-ctx.

Встановити безкоштовно Переглянути свій інструмент

Проблема

Скільки це коштує сьогодні.

Ваш агент перечитує ті самі файли цілий день

Кожен промпт знову подає ті ж модулі. Сирі читання скидають 4200 токенів, коли ~920 несуть сигнал. Завтра він прочитає їх знову.

Вивід оболонки заповнює вікно

Одна збірка cargo або npm install може витратити тисячі токенів на прогрес-бари та попередження, які вашій моделі ніколи не були потрібні.

Вікна контексту заповнюються, точність падає

Дослідження про «ротацію контексту» показують падіння точності моделі з 98% до 64%, коли вікна наповнюються шумом. Більше контексту — не кращий контекст.

Реалізовано сьогодні

Можливості, які виконують роботу.

Усе нижче виходить у відкритому бінарному файлі вже сьогодні. Жодних пунктів дорожньої карти, жодних списків очікування.

Ваші інструменти LeanCTX Модель

10 режимів читання map, signatures, diff, entropy та інші. AST-обізнаний через tree-sitter, 26 мов

Кеш сеансу кешовані повторні читання коштують ~13 токенів замість цілого файлу

95+ шаблонів оболонки cargo, npm, docker, tsc, pytest… стиснуті до помилок + результатів

30+ AI інструментів Cursor, Claude Code, Codex, Copilot, Windsurf, Cline. Одна команда налаштування

lean-ctx gain показує саме те, що ви зберегли, з вашого підписаного локального реєстру

Швидкий старт

Від нуля до першого результату.

# встановити

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

# автоматично виявляє та налаштовує кожен встановлений AI інструмент

$ lean-ctx setup

# перевірити інтеграцію

$ lean-ctx doctor

# після дня роботи: подивіться, що ви зберегли

$ lean-ctx gain

Поглибити знання

Один гайд. Два шляхи. Повний референс.

гайд Почати за 10 хвилин Встановити → налаштувати → діагностувати → перший виміряний приріст. шлях Щоденна робота Повний робочий день із LeanCTX у вашому редакторі. шлях Шлях кодової інтелектуальності Навігація на основі графа, символів та AST. референс Усі режими читання Кожен режим: коли він спрацьовує і що повертає.

FAQ

Питання, які команди ставлять перед впровадженням.

Наскільки LeanCTX зменшує використання токенів Cursor або Claude Code?

Виміряно на реальних операціях репозиторію: на 60–90% менше токенів за читання, ~13 токенів для кешованих повторних читань та 88–99% для виводу оболонки. Запустіть звіт бенчмарку lean-ctx . , щоб відтворити ці числа на вашому власному репозиторії.

Чи змінює це те, як я працюю у своєму редакторі?

Ні. Після налаштування lean-ctx ваші виклики AI автоматично передають LeanCTX через MCP або хуки оболонки. Ви зберігаєте свій редактор, свого агента та свій робочий процес. Контекстний шар працює під капотом.

Чи втрачає стиснення інформацію, необхідну моєму агенту?

Ні, і ніщо ніколи не губиться. Режими з обізнаністю AST зберігають сигнатури та структуру, а кожен оригінал залишається локально доступним через ctx_retrieve. Менший контекст зазвичай покращує відповіді: дослідження context-rot показують падіння точності зі збільшенням

Поверніть контроль над вашим контекстом.

Безкоштовно для локального використання, назавжди. CI це забезпечує. Одна бінарна збірка, десять хвилин до першого виміряного результату.

Встановити безкоштовно Переглянути плани

Припиніть платити вашому кодинговому агентуперечитати ваш репозиторій.