并行任务会增加账单
Codex 对同一代码库运行多个任务，每次都会从头重新读取相同的文件。
问题所在
OpenAI Codex浪费了 你的令牌。
云端和本地均按令牌付费
无论任务是在云沙箱还是本地运行，原始文件转储和冗长日志都会增加每一次的开销。
AGENTS.md 无法解决体积问题
指令可以塑造行为，但它们无法缩小一个 4,200 个令牌的文件。体积需要的是 context layer，而不是 prompt。
Your stack. Your agent. Better context.
集成
LeanCTX如何接入 OpenAI Codex.
Codex 的 MCP 服务器
lean-ctx 设置将 MCP 服务器注册到 Codex 的配置中。读取、搜索和 shell 调用都通过压缩引擎路由。
AGENTS.md 工具映射
设置添加了工具偏好块，因此 Codex agents 默认调用 ctx_read 和 ctx_shell。
每个任务一个缓存
并行任务共享相同的本地会话缓存。第二个触及文件的任务支付的令牌量约为 ~13 个，而不是完整的读取开销。
Setup
一条命令。 自动检测。
terminal
# 安装 LeanCTX
$ curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh# 自动检测 Codex 并配置 MCP + AGENTS.md
$ lean-ctx setup# 验证连接
$ lean-ctx doctor# 查看收据
$ lean-ctx gain变化点
三个时刻 你会注意到。
第二个任务几乎免费
第一个任务探索了代码库；第二个任务命中缓存。跨并行运行共享的上下文是节省复合的地方。
一目了然的日志
测试和构建输出以错误加上结果的形式到达。Codex 的推理保持在 diff 上，而不是滚动回滚区。
可验证的数字
lean-ctx 基准报告。包含方法论，可重现您自己仓库的节省效果。
OpenAI Codex + LeanCTX，解答一切。
安装 LeanCTX 并运行 lean-ctx setup。Codex 可使用 MCP 工具提供压缩 AST 感知的读取（token 减少 60–90%）、~13 个 token 的缓存重读和紧凑的 shell 输出，从而在所有任务中节省资源。
是的。任何加载 MCP 配置的 Codex 界面都会使用相同的本地服务器：CLI、IDE 扩展和本地执行的任务。
不会。LeanCTX 完全在您的机器上运行，零遥测。它位于 Codex 和您的文件系统之间。没有新数据会离开这台机器。
工作中使用？
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