yvgude/lean-ctx

解决的问题

LeanCTX 是一个为 AI 编码代理设计的 AI 价值网关和上下文工程层，旨在减少 AI 编码代理的令牌浪费和 API 成本。它防止了代理反复发送未更改的文件内容或嘈杂的 shell 输出到模型的常见问题，这会消耗上下文窗口并增加开支。

工作原理

LeanCTX 在两个层面运作以优化信息流：

1. 读取路径：作为 MCP 服务器和 shell 钩子，提供专用的读取模式（如 AST 签名或熵过滤视图），并在代理看到之前压缩常见的 CLI 输出（例如 git、npm、docker）。
2. 传输路径：在代理和模型提供者之间可选地部署本地代理，压缩所有请求——包括系统提示和历史记录——同时保持提示缓存安全。

它使用 Tree-sitter AST 来理解 27 种语言的结构，并使用属性图进行代码分析。所有压缩都是可逆的；被修剪的内容存储在内容寻址存储中，模型可根据需要检索。

适用人群

使用 Cursor、Claude Code、Copilot、Windsurf 和 Gemini 等 AI 编码代理的开发者，希望降低 API 费用、延长有效编码会话时间，并保持对项目上下文和记忆的本地所有权。

主要亮点

• 上下文压缩：提供 10 种读取模式和 95+ 种 shell 输出模式，减少令牌使用量，同时不丢失数据。
• 会话记忆：在不同聊天会话之间持久化事实和决策，避免“冷启动”问题。
• AI 价值网关：提供实时仪表板，跟踪令牌使用量、美元节省额以及“每接受结果成本”（CPAO）指标。
• 模型无关：跨不同 LLM 提供商（OpenAI、Anthropic、Gemini）工作，不会将上下文锁定在供应商的黑箱中。
• 可移植上下文：可将知识和会话数据导出为 .ctxpkg 文件。
• CPAO 跟踪：使用“影子模式”将 LeanCTX 的优化上下文与基线进行比较，以证明实际节省效果。