Contextrie CLI
Индексирует файлы проекта и собирает под задачу короткий контекст в файл, чтобы агент не тонул в лишнем
- 62 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Содержимое файлов проекта отправляется внешнему провайдеру моделей, а результат пишется в `.contextrie` внутри проекта.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add cli/contextrieОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Содержимое файлов проекта отправляется внешнему провайдеру моделей, а результат пишется в `.contextrie` внутри проекта.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
`Contextrie` — инструментарий для работы с контекстом долгих агентных задач. CLI индексирует локальные файлы, оценивает их полезность и записывает собранный под конкретную задачу контекст в `.contextrie/context.md`; метаданные источников лежат в `.contextrie/sources.json`. Задачу передают флагом `--task`. Тот же код доступен как библиотека: пакеты `@contextrie/core` и `@contextrie/parsers` дают агентов индексации, оценки и сборки, а также парсеры документов. Для работы нужен ключ OpenAI или совместимого провайдера, адрес задает `--openai-base-url`. Проект на ранней стадии, интерфейс может ломаться.
Для кого. Разработчикам агентных систем, где контекст копится десятками шагов и начинает мешать: сборка выборки идет отдельным шагом.
Подходит, если
- В длинной сессии агент теряет нить из-за лишних файлов
- Перед сложной задачей нужен сжатый контекст по десяткам документов проекта
- Собственную агентную систему строят на библиотеке индексации и оценки источников
- Контекст для задачи требуется записать в файл и передать в любой агент
Не подходит, если
- Нельзя отправлять содержимое файлов внешнему провайдеру моделей
- Нужен стабильный интерфейс: проект на ранней стадии и ломает совместимость
- Задача короткая, и весь контекст помещается в одну подсказку
Пример запроса к агенту
Проиндексируй каталог `docs` и собери контекст по задаче: какие файлы важны для разбора путей к источникам парсера.Ограничения
Индексация и сборка вызывают модель, поэтому нужен ключ OpenAI или совместимого API, а текст файлов уходит этому провайдеру. Автор предупреждает, что проект на ранней стадии и возможны ломающие изменения. Итоговый контекст лежит в `.contextrie/context.md` открытым текстом: следите, чтобы каталог не попал в репозиторий вместе с закрытыми материалами. Для работы с исходниками репозитория README упоминает `bun`.
Как отключить. Удалите пакет командой `npm uninstall -g @contextrie/cli` и каталог `.contextrie` в проекте.
Частые вопросы
Как поставить CLI?
Выполните `npm install -g @contextrie/cli`. Команда `contextrie` появится в терминале, дальше нужен ключ провайдера моделей.
Что создает индексация?
Каталог `.contextrie` с файлом `sources.json` (метаданные источников). Файл `context.md` появляется после запроса с `--task`.
Работает ли с совместимыми API?
Да, добавьте `--openai-base-url`, если используете OpenAI-совместимый провайдер.
Чем библиотека отличается от CLI?
Библиотека (`@contextrie/core`, `@contextrie/parsers`) встраивается в собственную агентную систему, а CLI готовит файл контекста из локальных документов.
Готов ли проект к продакшену?
Документация называет статус ранней разработкой и предупреждает о ломающих изменениях. Версии лучше фиксировать.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
CLI-инструментыПрограмма на Rust сокращает вывод команд, который читает агент: убирает шум сборок и тестов, сворачивает повторные чтения и прячет ключи
Локальный слой управления контекстом для кодинг-агентов: понимает задачу, подбирает и сжимает контекст, ведет учет затрат
ContextLattice — локальный слой контекста для агентов
ContextLattice
Локальный слой памяти: цель, решения и доказательства сессии собираются в короткий пакет, который агент открывает заново
CLI и skill собирают из выбранных проектов проверенную сводку ai_context.md, чтобы ChatGPT понимал контекст без выгрузки кода.
Локальное хранилище контекста для кодовых агентов: сохраняет знания о проектах и переиспользует их в Codex, Claude Code и OpenCode
agenctx хранит правила, решения и предупреждения проекта в репозитории, а агент находит нужное поиском, не читая все подряд.
Коротко о README
Документация объясняет идею динамической выборки контекста, быстрый старт CLI и библиотеки, структуру пакетов `core`, `parsers` и `cli`, примеры и ссылки на манифест и демо.