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何を解決するか

Context Lens は、AI コーディングツールにおける LLM コンテキストウィンドウの「ブラックボックス」問題に対処します。開発者は、セッションが予期せず高額になったり、トークン制限に達したりするものの、どこがスペースを消費しているのかを正確に把握できません。多くのツールがクローズドソースのバイナリであるため、従来の SDK を使ってプロンプト構成の詳細な分解を確認することはできません。

動作方法

これは、コーディングツールと LLM API（Anthropic、OpenAI、Google など）の間に位置するローカルで透過的なプロキシとして動作します。

1. プロキシ：HTTP リクエストをインターセプトし、実際の API に転送して、リクエスト/レスポンスペアをディスクに保存します。
2. 分析サーバー：これらのキャプチャを解析してトークンを推定し、リクエストを会話単位にグループ化し、コストを計算します。
3. Web UI：ユーザーがデータを分析できる視覚的なダッシュボードを提供します。

Claude Code、Aider、Cline などのツールと統合するには、環境変数（例：ANTHROPIC_BASE_URL）を設定するか、ベースURLでリダイレクトできないツールには MITM（ミッド・イン・ザ・ミドル）プロキシングを使用します。

対象ユーザー

AI コーディングエージェントやツールを使用し、トークン使用量を最適化したい、セッションのコストを理解したい、ツールがコンテキストウィンドウをどのように使っているかの非効率なパターンを特定したい開発者向けです。

主な特徴

• コンポジション・トレーマップ：システムプロンプト、ツール定義、会話履歴、ツール結果、思考ブロックごとのコンテキスト使用量の視覚的分解。
• コスト追跡：異なるモデル間でのターンごと・セッションごとのコスト推定。
• コンテキスト差分：ターンごとの差分ビューで、何が増加、減少、または追加されたかを正確に表示。
• 発見パネル：コンテキストオーバーフローのリスク、大きなツール結果、未使用のツール定義を自動で警告。
• コード変更ゼロ：SDK やツールのソースコードの変更なしに、クローズドソースツールと動作可能。
• ローカルファースト：すべてのデータはユーザーのマシン上で保存・処理されるため、クラウドアカウントは不要。