yvgude/lean-ctx

何を解決するか

LeanCTX は、AI コーディングエージェントのトークン浪費と API コストを削減するための AI バリューゲートおよびコンテキスト工学レイヤーです。エージェントが変更のないファイル内容やノイズの多いシェル出力を繰り返しモデルに送信するという一般的な問題を防ぎ、コンテキストウィンドウを消費し、コストが増加するのを回避します。

動作方法

LeanCTX は、情報の流れを最適化するための2つの平面で動作します：

1. 読み取りパス：MCP サーバーおよびシェルフックとして機能し、AST サイニチャーやエントロピー・フィルタリングされたビューなどの専用読み取りモードを提供し、エージェントが見ることになる前に、一般的な CLI 出力（例：git、npm、docker）を圧縮します。
2. ワイヤーパス：エージェントとモデルプロバイダーの間にオプションのローカルプロキシを設置し、システムプロンプトや履歴を含むすべてのリクエストを圧縮しながら、プロンプトキャッシュに安全な状態を維持します。

構造的理解には Tree-sitter AST を用い、27 言語を対象としており、コード分析にはプロパティグラフを使用します。すべての圧縮は逆変換可能であり、削除されたコンテンツはコンテンツアドレス付きストアに保存され、モデルが必要に応じて取得できます。

対象ユーザー

Cursor、Claude Code、Copilot、Windsurf、Gemini などの AI コーディングエージェントを使用し、API 費用を抑え、有効なコーディングセッションの長さを延ばしたい開発者向けです。プロジェクトのコンテキストとメモリをローカルで所有し続けることも可能になります。

主な特徴

• コンテキスト圧縮：10種類の読み取りモードと95以上のシェル出力パターンを提供し、データを失うことなくトークン使用量を削減します。
• セッションメモリ：異なるチャットセッション間で事実や意思決定を永続化し、「コールドスタート」を回避します。
• AI バリューゲート：リアルタイムダッシュボードでトークン使用量、米ドル単位の節約額、および「承認された成果ごとのコスト（CPAO）」メトリクスを追跡できます。
• モデル非依存：OpenAI、Anthropic、Gemini などの異なるLLMプロバイダーに対応し、ベンダーのブラックボックスにコンテキストをロックしません。
• ポータブルコンテキスト：知識やセッションデータを .ctxpkg ファイルとしてエクスポートできます。
• CPAO 追跡：「シャドウモード」を使用して、LeanCTX の最適化されたコンテキストとベースラインを比較し、実際の節約効果を証明します。