LeanCTX

██╗     ███████╗ █████╗ ███╗   ██╗     ██████╗████████╗██╗  ██╗
██║     ██╔════╝██╔══██╗████╗  ██║    ██╔════╝╚══██╔══╝╚██╗██╔╝
██║     █████╗  ███████║██╔██╗ ██║    ██║        ██║    ╚███╔╝
██║     ██╔══╝  ██╔══██║██║╚██╗██║    ██║        ██║    ██╔██╗
███████╗███████╗██║  ██║██║ ╚████║    ╚██████╗   ██║   ██╔╝ ██╗
╚══════╝╚══════╝╚═╝  ╚═╝╚═╝  ╚═══╝     ╚═════╝   ╚═╝   ╚═╝  ╚═╝

Управляйте тем, что видит ваш ИИ.

LeanCTX — AI Value Gate для ИИ-агентов кодинга

LeanCTX — сокращение от Lean Context — это AI Value Gate и слой контекстной инженерии для ИИ-агентов кодинга. Он работает локально вместе с вашим агентом кодинга, помогая ему читать репозитории, выполнять команды разработки и отправлять модели сфокусированный контекст: он понимает задачу, маршрутизирует нужный контекст, сжимает отправляемое и отслеживает стоимость и результат этой работы. Результат: на 50–80% меньше токенов там, где применимо сжатие. Ноль конфигурации. Локальный в первую очередь.

Веб-сайт  ·  Документация  ·  Установка  ·  Сценарии  ·  Демо  ·  Бенчмарки  ·  Поваренная книга  ·  Безопасность  ·  Журнал изменений

Управляйте тем, что видит ваш ИИ — и сколько это стоит. LeanCTX — это AI Value Gate для агентов кодинга: он понимает задачи, маршрутизирует и сжимает контекст, запоминает то, что узнаёт, и измеряет стоимость относительно принятых результатов.

Экономия токенов — это чек. Интеллект — это продукт. Работает с Cursor, Claude Code, Copilot, Windsurf, Codex, Gemini и 30+ другими агентами — настройка не требуется.

Посмотрите в действии:

Чтение + Shell Чтение в режиме карты + сжатый вывод CLI

Экономия (в реальном времени) Экономия токенов и долларов в реальном времени

Подтверждение бенчмарком Измерение сжатия по языку и режиму

_{Все GIF-файлы созданы из воспроизводимых VHS-лент в demo/.}

Почему разработчики используют LeanCTX

• Более длительные полезные сессии кодирования — меньше потерь контекста = больше места для реальных рассуждений о коде
• Снижение затрат на API — на 50–80% меньше токенов при чтении и выводе shell, повторное чтение из кэша стоит ~13 токенов
• Больше никаких «Я уже показывал вам этот файл» — память сессии сохраняется между чатами
• Работает с вашей существующей настройкой — одна команда lean-ctx setup, не нужно менять конфигурацию
• Полная видимость — точно видно, куда уходит бюджет окна контекста
• Не зависит от модели и принадлежит вам — свободно меняйте OpenAI/Anthropic/Gemini; ваш контекст и память остаются локальными и переносимыми, никогда не запираются в черном ящике вендора

Экономит ваши токены? Поставьте звезду — это помогает другим узнать о LeanCTX.

Почему сейчас — владейте своим контекстом

Модели становятся товаром. Устойчивое преимущество — не какую модель вы вызываете, а ваш контекст: что читают ваши агенты, что они помнят и что вы можете доказать. И слой, который оптимизирует и владеет этим контекстом, не может исходить от вендора, который выставляет счёт за токены или держит вашу память в чёрном ящике, — он должен находиться на вашей стороне.

Это сдвиг, стоящий за «агентными сущностями», которые живут в вашем чате и помнят вашу компанию (Claude в Slack, ClickUp Brain): вход в контекст, а не в модель — вы в итоге арендуете собственные знания компании обратно. LeanCTX — противоположный слой. Он сохраняет ров за вами: локальный, переносимый (.ctxpkg) и не зависящий от модели — меняйте OpenAI, Anthropic или Gemini без потери контекста или кэша. Владейте своим контекстом; не арендуйте его обратно.

Что он делает — пять возможностей AI Value Gate

LeanCTX рассматривает контекст и расходы на ИИ как управляемые ресурсы, а не как запоздалую мысль. Один бинарный файл охватывает возможности, которые определяют, насколько хорошо работает ИИ-агент:

1. Сжатие контекста — эффективность ввода

Ваш ИИ-агент читает файлы и выполняет команды. LeanCTX сжимает и то, и другое автоматически.

• Сокращение токенов на 50–80% для подходящего контекста с сохранением путей восстановления
• Чтение файлов: 10 режимов чтения (full, map, signatures, diff, lines:N-M, density:X, …) — повторное чтение из кэша стоит ~13 токенов
• Целевая плотность (density:0.4): сжатие бюджета в стиле SDE — сохраняет строки с наибольшей энтропией, пока не останется ~40% исходных токенов, детерминированно
• JIT-раскрытие: signatures содержит диапазоны строк и указывает на lines:N-M для целевого расширения — сначала контур, тела по запросу
• Вывод shell: более 95 шаблонов вывода shell сжимают git, npm, cargo, docker, kubectl, terraform и другое (270 правил пропуска)
• Tree-sitter AST: структурное понимание для 27 языков — не просто сжатие текста
• Обратимость по дизайну (CCR): сжатие никогда не отбрасывает содержимое — сокращённые или усечённые данные перемещаются в хранилище с адресацией по содержимому с детерминированным дескриптором, поэтому модель может получить исходные байты по запросу через ctx_expand, ctx_retrieve, внутриполосный маркер или GET /v1/references/{id}. Пять путей восстановления →

2. Интеллектуальная сортировка — понимание задачи

Не каждая задача или файл требует одинаковой глубины. LeanCTX классифицирует задачу, а затем отправляет сигнал, а не шум.

• 10 режимов чтения: от полного содержимого до сигнатур AST и представлений, отфильтрованных по энтропии
• Адаптивный ModePredictor: изучает оптимальный режим чтения для каждого типа файлов на основе прошлых сессий
• IntentEngine: классифицирует сложность запроса, чтобы простые обращения оставались дешёвыми.

3. Маршрутизация знаний — меж-источниковый контекст

Релевантный код, сессии и связанные источники становятся сфокусированным контекстом вместо более крупного промпта.

• Память сессий (CCP): сохраняет задачи/факты/решения между чатами — структурированные запросы восстановления переживают сжатие.
• Граф знаний: временные факты с окнами валидности, эпизодическая и процедурная память.
• Граф свойств: мульти-рёберный граф кода (импорты, вызовы, экспорты, type_ref) обеспечивает анализ влияния и ранжирование поиска.
• Ваше, а не вендора: память остаётся локальной и переносимой — экспортируйте её как пакет .ctxpkg и перемещайте между машинами или моделями, вместо того чтобы запирать её в чёрном ящике вендора.

4. AI Value Gate — отслеживание затрат и результатов

Производительность — это стоимость полезного результата, а не просто скорость. LeanCTX записывает затраты и результаты локально; CPAO (Cost per Accepted Outcome) — главная метрика для сравнения полезной работы ИИ.

• Контекст-менеджер: браузерная панель с отслеживанием токенов в реальном времени, статистикой сжатия, индикатором использования.
• Бюджеты и SLO: профили, роли, бюджеты на агента и политики троттлинга.
• Контекстное доказательство (ctx_proof, ctx_verify): 4-уровневый движок верификации с CI-гейтами дрейфа.

5. Теневые рекомендации — доказательство экономии

Теневой режим сравнивает обработку LeanCTX с настроенным базовым уровнем, не меняя активный рабочий процесс. Его отчёты показывают затраты, токены, CPAO и сохранилось ли качество, а затем рекомендуют экономию только тогда, когда сравнение её подтверждает.

Интеллект затрат

LeanCTX автоматически отслеживает локальные сигналы затрат и результатов; он не добавляет эти отчёты в контекст агента. CPAO — стоимость принятого результата — главная метрика, а Теневой режим обеспечивает базовое сравнение для экономии.

lean-ctx savings --period week                 # costs, token savings, and CPAO
lean-ctx value-report --format markdown --last 20  # recent outcome quality
lean-ctx shadow --latest                       # latest baseline comparison

Быстрый старт: отслеживание ценности

# Enable shadow mode for savings comparison
echo '[shadow]\nenabled = true' >> ~/.config/lean-ctx/config.toml

# After using LeanCTX for a while:
lean-ctx savings
lean-ctx shadow --latest

Полный список функций (83 MCP-инструмента)

• Веб и исследования (ctx_url_read): извлекает публичную веб-страницу, PDF или транскрипт YouTube в контекст как сжатый текст с цитатами — facts/quotes возвращают утверждения с оценкой уверенности и URL источника, релевантно-ранжированное сжатие исследований укладывается в токен-бюджет, защита от SSRF (только http/https)
• Интеллект на основе графа: гибридный поиск (BM25 + эмбеддинги + близость графа через RRF), инкрементальные обновления git-diff
• LSP-рефакторинг (ctx_refactor): переименование, ссылки, переход к определению на основе языкового сервера через rust-analyzer, typescript-language-server, pylsp, gopls
• Мульти-агентность (ctx_agent, ctx_handoff): передача агента с пакетами переноса контекста, система дневников, синхронизированное общее состояние
• Полнотекстовый поиск по архиву (ctx_expand search_all): кросс-архивный поиск на основе FTS5 по всем ранее архивированным выводам инструментов
• PR-контекстные пакеты: lean-ctx pack --pr создаёт готовый к PR контекстный пакет (изменённые файлы, связанные тесты, влияние, артефакты)
• Контекстные пакеты: lean-ctx pack create объединяет знания, граф и сессию в переносимые файлы .ctxpkg с целостностью SHA-256
• Машина времени контекста: lean-ctx snapshot create|list|show|verify|restore|publish|import — привязанные к git, подписанные ed25519 снимки состояния слоя (происхождение, реестр Φ, ROI, сессия) на неизменяемой временной шкале; воспроизводите их в панели, restore для возобновления сессии (и --git для проверки коммита), или publish/import подписанный снимок для обмена (концепция →)
• Наблюдаемость: lean-ctx gain --live для экономии в реальном времени, lean-ctx wrapped для еженедельных/ежемесячных сводок (gain --svg/--share для карточки для публикации или самохостинговой страницы), lean-ctx watch для мониторинга в TUI
• Проверенная экономия: lean-ctx savings — аудируемый по-событийный реестр (прозрачность токенизатора, bounce-netting, защищённая от вмешательства цепочка SHA-256) — только локально, включено по умолчанию
• HTTP-режим: lean-ctx serve для Streamable HTTP MCP + /v1/tools/call (используется Cookbook и внешними клиентами)

Аддоны — запускайте экосистему через единый шлюз

Вам не нужно выбирать между LeanCTX и другими инструментами контекста, которые вам уже нравятся. Аддон оборачивает любой MCP-сервер в крошечный манифест lean-ctx-addon.toml; LeanCTX запускает его за своим шлюзом одной командой, а затем обрабатывает то, что он возвращает, как собственные чтения, а не просто проксирует.

lean-ctx addon search memory   # browse the registry by category
lean-ctx addon add headroom    # installs the upstream package + wires the MCP server, on add
lean-ctx addon list            # what's wired into your gateway

• Одна команда для добавления — addon add <name> устанавливает пакет из upstream через его нативный менеджер (uv, pip, cargo, npm, brew, dotnet) и подключает MCP-сервер к вашему шлюзу. Без форка и перекомпиляции.
• Встроено, а не просто проксируется — опциональная пост-обработка прогоняет вывод аддона через тот же конвейер, что и ваш код: сжатие до бюджета, выгрузка больших блоков в handle ctx_expand, индексация в BM25 / граф / знания. Типизированные адаптеры направляют конкретные инструменты прямо в ctx_expand, ctx_callgraph и ctx_knowledge.
• Не доверять по умолчанию — вывод каждого аддона очищается от секретов и помечается как недоверенный, прежде чем попасть к модели. Всегда включено, не флаг.
• Вы остаётесь под контролем — можно закрепить машину или флот только на проверенные аддоны, белый список или полностью отключить через одну политику [addons], которую не сможет переопределить ни один репозиторий.

Реестр охватывает сжатие (Headroom, Sophon), интеллект кода (Repomix, Serena), память (Mem0, Cognee, Letta) и рассуждения (Sequential Thinking). См. руководство по аддонам или просмотрите все.

Куда это движется

LeanCTX развивается из отдельного контекстного слоя в полноценный когнитивный контекстный слой для целых команд: версионируемая стратегия контекста, единый граф и уровень управления для множества агентов.

• Context Time Machine → размещённая история — движок снимков, воспроизведение в панели управления, восстановление и подписанный обмен файлами уже выпущены (см. выше); далее — реестр ctxpkg.com для размещённой версионируемой истории контекста и параллельный просмотр модели ｜ git-diff воспроизведение. Временная ось пронизывает всё, что делает LeanCTX — он решает, запоминает, защищает, доказывает и воспроизводит. (концепция →)
• Контекст как код — декларативные конвейеры, профили и политики в TOML, версионируемые как инфраструктура
• Единый граф контекста — код, тесты, коммиты, CI-запуски и записи знаний в одном семантическом графе
• Каркас агентов — роли, бюджеты и разрешения инструментов для управления мультиагентными системами
• Наблюдаемость контекста — SLO на потребление контекста, обнаружение аномалий, экспорт OpenTelemetry / Prometheus

Полная дорожная карта находится в VISION.md.

Как это работает (30 секунд)

LeanCTX работает на двух уровнях — что ваши агенты читают и что они отправляют модели:

read path:   AI tool  →  (MCP tools + shell)  →  lean-ctx  →  your repo + CLI
wire path:   AI tool  →  lean-ctx proxy        →  model provider   (every request, compressed)

• MCP-сервер (путь чтения): предоставляет инструменты ctx_* (режимы чтения, кэширование, дельты, поиск, память, мультиагентность)
• Хук оболочки (путь чтения): прозрачно сжимает стандартные команды, чтобы LLM видел меньше шума
• Прокси запросов (сетевой путь, опционально): lean-ctx proxy enable запускает локальный прокси между вашим агентом и моделью, который сжимает каждый запрос — системный промпт, полную историю и результаты инструментов — безопасно для кэша промптов, с измерением затрат в USD. Также может зафиксировать один уровень усилий рассуждения для OpenAI, Anthropic и Gemini (proxy.effort) без разрушения кэша, сократить выходные токены с помощью безопасного для кэша управления многословием и измеряемой контрольной выборкой, а также переместить изменчивые поля (даты, UUID, SHA коммитов) из кэшируемого префикса, чтобы стабильный системный промпт наконец кэшировался. Каждая перезапись обратима (восстановление по содержимому) и байтово стабильна по контракту. Тот же уровень, что и автономный прокси сжатия запросов (например, Headroom) — вам не нужен дополнительный.
• Граф свойств: мультиреберный граф кода обеспечивает анализ влияния, поиск связанных файлов и ранжирование поиска
• Память сессии: сохраняет состояние с структурированным восстановлением, чтобы длительная работа никогда не "холодно стартовала"
• Менеджер контекста: браузерная панель для просмотра в реальном времени того, что находится в вашем контекстном окне

Начало работы (30 секунд)

# 1) Install (pick one)
curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh      # universal (no Rust needed)
brew tap yvgude/lean-ctx && brew install lean-ctx    # macOS / Linux
npm install -g lean-ctx-bin                          # Node.js
cargo install lean-ctx                               # Rust

# 2) One-command setup for your agent
lean-ctx wrap cursor      # or: wrap claude / wrap codex / wrap vscode

# Done. Savings appear after your AI's first lean-ctx call.
lean-ctx gain

lean-ctx wrap устанавливает хуки оболочки, регистрирует MCP-сервер, настраивает хуки агентов, запускает демон и проверяет соединение — всё одной командой. Отменить можно в любой момент с помощью lean-ctx unwrap cursor.

Альтернатива: полный контроль

lean-ctx onboard          # connect all detected AI tools (zero prompts)
lean-ctx setup            # interactive wizard with every option

Сборка из исходников на Windows? Клонируйте репозиторий и запустите ./install.ps1 в PowerShell — он соберёт релизный бинарник и установит его в каталог bin Cargo (передайте -BuildOnly для сборки без установки).

Устранение неполадок / Безопасность

• Немедленно отключить (текущая оболочка): lean-ctx-off
• Выполнить одну команду без сжатия: lean-ctx -c --raw "git status"
• Активировать только в сессиях ИИ-агента: установите shell_activation = "agents-only" в ~/.config/lean-ctx/config.toml
• Переопределение конфигурации для проекта: создайте .lean-ctx.toml в корне проекта (автоматически объединяется с глобальной конфигурацией)
• Для Docker-проектов, использующих общий /workspace: создайте .lean-ctx-id с уникальным именем, чтобы предотвратить конфликты контекста
• Обновление: lean-ctx update
• Диагностика (доступна для публикации): lean-ctx doctor --json

Реальные сценарии использования

LeanCTX растет вместе с вами. Ниже приведены пути, которые большинство людей реально проходят — каждый ведет к полному пошаговому руководству в Справочнике (там документированы все команды CLI и все 79 инструментов MCP).

lean-ctx wrap cursor  # one-command setup for your agent
lean-ctx doctor       # confirm you're wired up

lean-ctx read src/server.rs -m map   # API surface, ~13 tok on re-read
lean-ctx -c "git status"             # compressed shell output

lean-ctx overview                    # task-aware project recap
lean-ctx knowledge recall "auth"     # facts that survive resets
lean-ctx knowledge consolidate       # import session + compact lifecycle
lean-ctx knowledge consolidate --all # compact every project store

lean-ctx graph impact src/auth.rs    # blast radius
lean-ctx smells scan                 # code-smell hotspots

lean-ctx provider list
lean-ctx serve --root ./api --root ./web   # multi-repo

lean-ctx doctor --fix
lean-ctx update

lean-ctx plan "refactor billing" --budget 8000
lean-ctx compile --mode balanced

ctx_agent action=register role=dev
ctx_handoff action=create        # baton-pass with full context

lean-ctx team serve --config team.toml
lean-ctx bootstrap            # zero-prompt CI setup

lean-ctx compression standard
lean-ctx harden               # enforce token discipline

lean-ctx gain --deep          # savings, cost, per-agent, heatmap
lean-ctx wrapped              # shareable recap (also: gain --svg / gain --share)
lean-ctx savings              # verified per-event ledger (auditable; savings verify)

Поддерживаемые IDE и AI-инструменты

LeanCTX — это стандартный MCP-сервер, поэтому он работает с любым MCP-совместимым клиентом. Для каждого агента автоматически выбирается один из двух режимов интеграции:

Матрица совместимости агентов

Любой MCP-совместимый клиент работает из коробки — в таблице выше показаны агенты с первоклассной автоматической настройкой.

Когда использовать (а когда нет)

Отлично подходит, если вы... - ежедневно используете AI-инструменты для кодирования, и ваши сессии активно работают с shell (git/тесты/сборки) - работаете в средних/крупных репозиториях (50+ файлов / монорепозитории) - хотите локальный слой с отсутствием телеметрии по умолчанию

Пропустите, если вы... - в основном работаете в крошечных репозиториях и редко вызываете shell из своего AI-инструмента - всегда нуждаетесь в сырых/нефильтрованных логах (вы всё ещё можете использовать --raw, но выгода ниже)

Честное примечание: выгода зависит от трёх рычагов — охвата (владение окном через прокси/движок, а не только слой инструментов ctx_*), времени жизни контекста (одна долгоживущая сессия против нового процесса на каждом этапе) и ценообразования провайдера (тарификация с кэшированием подсказок против повторного списания за каждый ход). Они складываются в явный выигрыш там, где совпадают, и дают безубыточность там, где не совпадают. См. матрицу выигрыша против безубыточности для полной разбивки и способов настройки под каждый случай.

Демонстрация

Попробуйте это в любом репозитории:

lean-ctx read rust/src/server/mod.rs -m map
lean-ctx -c "git log -n 5 --oneline"
lean-ctx gain --live
lean-ctx dashboard                              # Context Manager (browser)
lean-ctx watch                                  # TUI monitor
lean-ctx benchmark report .

• В репозитории содержатся точные записи, использованные для создания GIF-изображений в demo/
• Перегенерируйте локально:

vhs demo/leanctx.tape
vhs demo/gain.tape
vhs demo/benchmark.tape

Бенчмарки

Реальные, воспроизводимые числа — никогда не оценки. Измерено на этом репозитории с токенизатором GPT-4o (o200k_base); если инструмент не установлен, это указывается как есть, а не угадывается.

Точность — не просто слова: этапы с потерями контролируются через CI. Не зависящий от модели A/B-шлюз доказывает, что JSON-дробилка сохраняет каждый эталонный ответ, сокращая токены, а переписывания прокси байт-стабильны по контракту, поэтому скидки на кэш-подсказки Anthropic (90%) / OpenAI (50%) сохраняются после сжатия. Детерминированный тест-стенд «вкл/выкл» (lean-ctx eval testbench) расширяет доказательство на ответы: он прогоняет закреплённые реальные репозитории через базовый сценарий с необработанным дампом и через lean-ctx при одинаковом бюджете токенов, оценивает свободные ответы с помощью LLM-судьи, а код — с помощью собственных тестов каждого репозитория, и выдаёт FINDINGS.md (токены / ходы / время выполнения / качество) плюс файл регрессий — с зафиксированным записанным подмножеством, которое блокирует CI при любой регрессии.

• Последний снимок: BENCHMARKS.md
• Воспроизведение: lean-ctx benchmark report .

В цифрах

• Более 3000 звёзд на GitHub — и это число растёт
• Более 280 форков — активный вклад сообщества
• Более 200 релизов — выпускаются почти ежедневно с момента запуска
• Поддержка более 30 ИИ-агентов для программирования — широчайшая совместимость с MCP
• 83 MCP-инструмента — от простого чтения файлов до оркестрации нескольких агентов
• Используется в производстве командами, ежедневно работающими с Claude Code, Cursor и Codex
• Живые метрики внедрения: leanctx.com/metrics — установки, звёзды и экономия, обновляются непрерывно

Документация

• Справочник (каждая функция, по пользовательским сценариям): docs/reference/ — 11 сценариев + приложения по CLI/MCP/конфигурации
• Для ИИ-агентов / LLM: llms.txt — курируемая, машиночитаемая карта lean-ctx (по соглашению llms.txt)
• Начало работы: https://leanctx.com/docs/getting-started
• Справочник инструментов: https://leanctx.com/docs/tools/
• Справочник CLI: https://leanctx.com/docs/cli-reference/
• Что такое LeanCTX: https://leanctx.com/what-is-leanctx/
• Сравнение (с RTK, Context+, MemGPT): https://leanctx.com/compare/
• Цены и облако (локальное использование бесплатно навсегда): https://leanctx.com/pricing/
• Часто задаваемые вопросы: discord-faq.md
• Каталог функций (снимок SSOT): LEANCTX_FEATURE_CATALOG.md
• Руководство по монорепозиторию: docs/guides/monorepo.md
• Архитектура: ARCHITECTURE.md
• Видение: VISION.md

Конфиденциальность и безопасность

• Без телеметрии по умолчанию
• Необязательный обмен анонимной статистикой (включается при установке)
• Отключаемая проверка обновлений (конфиг update_check_disabled = true или LEAN_CTX_NO_UPDATE_CHECK=1)
• Более 40 исправлений безопасности в v3.5.16 (обход пути, инъекции, CSPRNG, CSP, ограничения ресурсов — подробности)
• Самооценка Context Governance Benchmark: оценка C2 — Managed по 32-контрольной спецификации CGB v1.0-draft, заявлены пробелы — docs/compliance/cgb-self-assessment.md
• Работает локально; ваш код никогда не покидает вашу машину, если вы явно не включите облачную синхронизацию

См. SECURITY.md.

Удаление

Одна команда удаляет всё — она останавливает все процессы, затем удаляет хуки, конфигурации редактора, правила, автозапуск (LaunchAgent/systemd), каталог данных и сам бинарный файл:

lean-ctx uninstall                 # full clean removal
lean-ctx uninstall --dry-run       # preview every change, write nothing
lean-ctx uninstall --keep-config   # keep MCP configs + rules (for reinstall)
lean-ctx-off                       # or just disable for the current shell session

Нет бинарного файла в PATH (или вы использовали установщик curl)? Выполните то же удаление из установщика:

curl -fsSL https://leanctx.com/install.sh | sh -s -- --uninstall

Если вы установили через менеджер пакетов, uninstall удаляет всё, что он записал, и сообщает вам единственную команду для завершения удаления бинарного файла:

brew uninstall lean-ctx        # Homebrew
cargo uninstall lean-ctx       # cargo install
npm uninstall -g lean-ctx-bin  # npm

История звёзд

Участие

Начните с CONTRIBUTING.md. Лёгкий первый PR: предложите новый шаблон сжатия CLI через шаблон issue.

Лицензия

Apache License 2.0 — см. LICENSE.