Entroly – 用于 AI 编程工具的可审计、可逆上下文压缩

它能做什么（通俗解释）

Entroly 位于你的编辑器/IDE 与大语言模型 (LLM) 提供商之间。在发送请求之前，它会：

• 选择最有用且符合你设定的 Token 预算的代码片段、文档或其他文件。
• 压缩其余内容，但会保留一份回执——一个指向被省略的精确字节的加密哈希值。
• 记录保留了什么、丢弃了什么以及原因，以便你日后证明模型确实看到了你预期的上下文。 如果模型稍后需要被省略的材料（例如，长会话超出了上下文限制），Entroly 可以从回执中恢复原始字节，而无需再次联系提供商。

为什么你应该关注

目标	Entroly 如何提供帮助
节省资金 – 更少的 Token = 更低的 API 账单	它在预算范围内将提示词修剪为最相关的片段。
永不丢失证据 – 你总能找回被丢弃的内容	回执是内容寻址（基于哈希）的，并指向本地存储的精确原始字节。
可审计性 – 证明发送给模型的内容	每次运行都会产生一份可以检查的回执 (entroly verify-claims)。
零代码更改 – 适用于现有工具	它挂载到支持的编辑器（VS Code, Cursor, Claude Code 等）中，或作为任何应用程序都可以指向的本地代理运行。

如何使用

情况	命令	结果
Python 用户 – 想要完整功能集	pip install -U entroly && entroly go	启动本地代理 + 仪表板；将你的应用程序指向显示的 URL。
Node / WASM 爱好者	npm install -g entroly && entroly init	提供 CLI 和 MCP 路径；你仍然可以调用 Python 代理以获取更丰富的 SDK。
仅 Rust 二进制文件	cargo build --release --bin entroly-rs --features proxy	一个自包含的可执行文件，无需 Python/Node。
VS Code / Claude Code / Cursor	安装 Entroly 扩展 / 运行 entroly activation install --host <host>	在模型规划前自动运行提示词钩子；使用 entroly activation status 进行检查。
程序化使用	from entroly import compress, compress_messages, optimize	直接调用库来压缩响应、消息列表或任意片段。
运行快速完整性检查	entroly verify-claims && entroly simulate	在本地运行，无需 API 密钥，显示你所在仓库的 Token 节省数据。

核心概念与术语

• 回执 (Receipt) – 一个唯一标识被省略字节的加密哈希（例如 sha256:…）。回执允许你稍后通过 entroly recover <hash> 找回精确的原始内容。
• MCP (Model-Control-Plane) – 集成层，用于拦截请求、运行 Entroly 的选择/压缩，并将精简后的提示词转发给提供商。
• 代理 (Proxy) – 一个本地 HTTP 服务器（默认 localhost:9377），模拟 OpenAI/Anthropic/Gemini 端点。将你的 OPENAI_BASE_URL、ANTHROPIC_BASE_URL 等指向它，即可为任何客户端启用压缩。
• 模拟 (entroly simulate) – 在不联系模型的情况下对示例查询运行选择算法，报告将节省多少 Token 以及保留分数是多少。
• 修复 / 自愈 (Repair / self-heal) – 可选步骤，如果缺少快速路径引擎，则下载原生引擎二进制文件。

基准测试（根据仓库报告）

基准测试 (使用 gpt-4o-mini 运行)	基准准确率	Entroly 准确率	保留率	Token 节省
NeedleInAHaystack	100 %	100 %	100 %	99.5 %
LongBench (HotpotQA)	64 %	66 %	103 %	85.3 %
Berkeley Function Calling	100 %	100 %	100 %	79.3 %
SQuAD 2.0	80 %	72 %	90 %	43.8 %
GSM8K	85 %	85 %	100 %	直通

保留率 = (Entroly 准确率 ÷ 基准准确率) × 100 %。正数意味着模型在提示词变小的情况下表现同样出色；负数（例如 SQuAD 2.0）显示了权衡。

集成生态系统

Entroly 为许多流行技术栈提供了适配器：

• SDK – OpenAI, Anthropic, LangChain, LiteLLM, Vercel AI SDK 等。
• IDE / MCP 主机 – VS Code, Cursor, Claude Code, Kiro, OpenClaw, OpenCode, Grok 等。
• 代理框架 – CrewAI, AutoGen, Strands Agents, Agno 等。 文档中包含完整的矩阵 (docs/integration-hub.md)。使用适配器并不自动保证节省 Token；请求必须通过 Entroly 代理或经过验证的提示词钩子。

入门检查清单

1. 安装你偏好的运行时（Python pip install -U entroly 是最完整的）。
2. 运行本地完整性检查：在你关心的仓库中运行 entroly verify-claims && entroly simulate。
3. 激活你需要的集成 – 例如 entroly activation install --host vscode 或将你的 API 基础 URL 指向 http://localhost:9377。
4. 检查回执：请求后使用 entroly value --json 或 entroly activation status --json。
5. 恢复任何被省略的片段：使用 entroly recover <hash> --out restored.json。

许可与社区

• 许可： Apache 2.0
• 星标 / CI： 积极维护（GitHub 星标徽章，README 中显示的 CI 徽章）。
• 贡献： 欢迎贡献 – 请参阅 CONTRIBUTING.md 获取开发设置、风格指南和测试说明。
• 下载： 提供 PyPI、npm、Homebrew 和 Docker 镜像。

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简而言之

Entroly 是一个本地优先、即插即用层，让你能够缩减 LLM 提示词、保留被丢弃内容的可靠记录，并稍后找回这些数据——所有这些都无需更改现有代码。它适用于许多编辑器、SDK 和代理框架，仓库中包含基准测试、CLI、Python 库、Rust 二进制文件和 VS Code 扩展。