MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

lean-ctx

yvgude
Обновлено 2 days ago
7 просмотров
2,173
231
2,173
Посмотреть на GitHub
Разработкаaimcp

О программе

LeanCTX — это среда выполнения контекста, которая сжимает контекст LLM до 99% с использованием 58 инструментов MCP, 95+ шаблонов shell и парсинга AST через tree-sitter для 18 языков. Он предназначен для чтения файлов, выполнения shell-команд, поиска кода и исследования директорий в AI-агентах. Навык автоматически устанавливается при отсутствии и обеспечивает адаптивное чтение файлов с кросс-сессионной памятью.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add yvgude/lean-ctx -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/yvgude/lean-ctx
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/yvgude/lean-ctx.git ~/.claude/skills/lean-ctx

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

LeanCTX — Context Runtime for AI Agents

LeanCTX optimizes LLM context through 58 MCP tools, 95+ shell compression patterns, and tree-sitter AST parsing for 18 languages. It provides adaptive file reading, cross-session memory (CCP), task-conditioned relevance scoring, and a feedback loop for learning optimal compression.

Setup (run first)

Before using lean-ctx, verify it is installed:

which lean-ctx || bash scripts/install.sh

If the install script is not available locally, install manually:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yvgude/lean-ctx/main/skills/lean-ctx/scripts/install.sh | bash

After installation, run the one-command setup (installs shell hook + editor wiring + rules + skills):

lean-ctx setup

lean-ctx supports two integration styles:

  • CLI-redirect (preferred when shell access exists): no MCP tool schema overhead.
  • MCP (required for some IDE extensions): cached reads + tools via MCP.

When to use lean-ctx

Always prefer lean-ctx -c <command> over running commands directly when:

  • The command produces verbose output (build logs, git diffs, dependency trees, test results)
  • You are reading files and only need the structure or API surface
  • You want to check token savings for the current session

Shell commands (use instead of raw exec)

lean-ctx -c git status          # Compressed git output
lean-ctx -c git diff            # Only meaningful diff lines
lean-ctx -c git log --oneline -10
lean-ctx -c npm install         # Strips progress bars, noise
lean-ctx -c cargo build
lean-ctx -c cargo test
lean-ctx -c docker ps
lean-ctx -c kubectl get pods
lean-ctx -c aws ec2 describe-instances
lean-ctx -c helm list
lean-ctx -c prisma migrate dev
lean-ctx -c curl -s <url>       # JSON schema extraction
lean-ctx -c ls -la <dir>        # Grouped directory listing

Supported: git, npm, pnpm, yarn, bun, deno, cargo, docker, kubectl, helm, gh, pip, ruff, go, eslint, prettier, tsc, aws, psql, mysql, prisma, swift, zig, cmake, ansible, composer, mix, bazel, systemd, terraform, make, maven, dotnet, flutter, poetry, rubocop, playwright, curl, wget, and more.

File reading (compressed modes)

lean-ctx read <file>                    # Full content with structured header
lean-ctx read <file> -m map             # Dependency graph + exports + API (~5-15% tokens)
lean-ctx read <file> -m signatures      # Function/class signatures only (~10-20% tokens)
lean-ctx read <file> -m aggressive      # Syntax-stripped (~30-50% tokens)
lean-ctx read <file> -m entropy         # Shannon entropy filtered (~20-40% tokens)
lean-ctx read <file> -m diff            # Only changed lines since last read

Use map mode when you need to understand what a file does without reading every line. Use signatures mode when you need the API surface of a module (tree-sitter for 18 languages). Use full mode only when you will edit the file.

AI Tool Integration

lean-ctx init --global                             # Install shell aliases
lean-ctx init --agent cursor --mode cli-redirect   # CLI-first (no MCP schema overhead)
lean-ctx init --agent claude --mode cli-redirect   # CLI-first (Claude Code)
lean-ctx init --agent codex --mode cli-redirect    # CLI-first (Codex)
lean-ctx init --agent opencode --mode cli-redirect # CLI-first (OpenCode)

lean-ctx init --agent copilot                      # MCP (VS Code / Copilot)
lean-ctx init --agent jetbrains                    # MCP (JetBrains)
lean-ctx init --agent windsurf                     # MCP/Hybrid (Windsurf)

Multi-Agent & Knowledge (v2.7.0+)

CLI (works in CLI-redirect and MCP setups):

lean-ctx knowledge remember "value" --category <c> --key <k>
lean-ctx knowledge recall "query"
lean-ctx knowledge search "query"
lean-ctx knowledge export [--format json|jsonl|simple] [--output <path>]
lean-ctx knowledge import <path> [--merge replace|append|skip-existing] [--dry-run]
lean-ctx knowledge remove --category <c> --key <k>

lean-ctx session task "what you're doing"
lean-ctx session finding "what you found"
lean-ctx session decision "what you decided"
lean-ctx session save

If MCP is enabled for your IDE, the same capabilities are also available as MCP tools (ctx_knowledge, ctx_session, ctx_agent, ...).

Additional Intelligence Tools (v2.19.0)

  • ctx_edit(path, old_string, new_string) — search-and-replace file editing without native Read/Edit
  • ctx_overview(task) — task-relevant project map at session start
  • ctx_preload(task) — proactive context loader, caches task-relevant files
  • ctx_semantic_search(query) — BM25 code search by meaning across the project
  • ctx_intent now supports multi-intent detection and complexity classification
  • Semantic cache: TF-IDF + cosine similarity for finding similar files across reads

Session Continuity (CCP)

lean-ctx sessions list          # List all CCP sessions
lean-ctx sessions show          # Show latest session state
lean-ctx wrapped                # Weekly savings report card
lean-ctx wrapped --month        # Monthly savings report card
lean-ctx benchmark run          # Real project benchmark (terminal output)
lean-ctx benchmark run --json   # Machine-readable JSON output
lean-ctx benchmark report       # Shareable Markdown report

MCP tools for CCP:

  • ctx_session status — show current session state (~400 tokens)
  • ctx_session load — restore previous session (cross-chat memory)
  • ctx_session task "description" — set current task
  • ctx_session finding "file:line — summary" — record key finding
  • ctx_session decision "summary" — record architectural decision
  • ctx_session save — force persist session to disk
  • ctx_session role — list/switch agent roles (governance)
  • ctx_session budget — show budget status vs role limits
  • ctx_session slo — show SLO status/violations (value=reload|history|clear)
  • ctx_session diff — compare two sessions (value="<id_a> <id_b> [json]")
  • ctx_session verify — show output verification statistics
  • ctx_session episodes — episodic memory (value=record | "search <q>" | "file <path>" | "outcome <label>")
  • ctx_session procedures — procedural memory (value=detect | "suggest <task>")
  • ctx_intent — intent classification + model routing (returns dimension/tier/reasoning)
  • ctx_graph build — index code into unified graph
  • ctx_graph related — find connected files via graph
  • ctx_graph symbol — lookup symbol definitions/usages
  • ctx_graph impact — blast radius analysis
  • ctx_graph enrich — add commits, tests, knowledge to graph
  • ctx_graph context — task-based graph query for relevant context
  • ctx_wrapped — generate savings report card in chat

Analytics

lean-ctx gain                   # Visual token savings dashboard
lean-ctx dashboard              # Web dashboard at localhost:3333
lean-ctx session                # Adoption statistics
lean-ctx discover               # Find uncompressed commands in shell history

Tips

  • The output suffix [lean-ctx: 5029→197 tok, -96%] shows original vs compressed token count
  • For large outputs, lean-ctx automatically truncates while preserving relevant context
  • JSON responses from curl/wget are reduced to schema outlines
  • Build errors are grouped by type with counts
  • Test results show only failures with summary counts
  • Cached re-reads cost only ~13 tokens

GitHub репозиторий

yvgude/lean-ctx
Путь: rust/src/templates
0
agentic-codingaiai-codingclaude-codecontext-engineeringcontext-layer

Похожие навыки

qmd

Разработка

qmd — это локальный инструмент командной строки для поиска и индексирования, который позволяет разработчикам индексировать и осуществлять поиск по локальным файлам с использованием гибридного поиска, сочетающего BM25, векторные эмбеддинги и реранкинг. Он поддерживает как использование через командную строку, так и режим MCP (Model Context Protocol) для интеграции с Claude. Инструмент использует Ollama для создания эмбеддингов и хранит индексы локально, что делает его идеальным для поиска по документации или кодовой базе прямо из терминала.

Просмотреть навык

subagent-driven-development

Разработка

Этот навык выполняет планы реализации, создавая нового суб-агента для каждой независимой задачи, проводя проверку кода между задачами. Он позволяет быстро итерировать, сохраняя контроль качества через этот процесс ревью. Используйте его при работе в основном с независимыми задачами в рамках одной сессии, чтобы обеспечить непрерывный прогресс со встроенными проверками качества.

Просмотреть навык

mcporter

Разработка

Навык mcporter позволяет разработчикам управлять и вызывать серверы Model Context Protocol (MCP) напрямую из Claude. Он предоставляет команды для вывода списка доступных серверов, вызова их инструментов с аргументами, а также для обработки аутентификации и управления жизненным циклом демона. Используйте этот навык для интеграции и тестирования функциональности серверов MCP в вашем рабочем процессе разработки.

Просмотреть навык

adk-deployment-specialist

Разработка

Этот навык развертывает и оркестрирует агентов Vertex AI ADK с использованием протокола A2A, управляя обнаружением AgentCard, отправкой задач и поддерживая инструменты, такие как песочница для выполнения кода и Memory Bank. Он позволяет создавать мультиагентные системы с последовательными, параллельными или циклическими схемами оркестрации на Python, Java или Go. Используйте его, когда требуется развернуть агентов ADK или оркестрировать рабочие процессы агентов в Google Cloud.

Просмотреть навык