ctxfeed

uvx ctxfeed init            # 扫描仓库、构建 ShardPlan、摄入（默认 dry-run，无需 key）
uvx ctxfeed cost            # 单次查询 token 成本对比 Opus

export ZHIPU_API_KEY=glm-...
uvx ctxfeed init            # 真 GLM-5.2 摄入

╭──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ctxfeed init — /path/to/repo                            │
│ model=GLM-5.2 (1M ctx)  mode=dry-run                   │
╰──────────────────────────────────────────────────────────╯
┌─────────────────────┬────────────────────────────┐
│ files accepted      │ 1024  (vs ChatGPT's 40)    │
│ stable_prefix       │ 12  (3_421t)               │
│ repo_body           │ 1012  (118_733t)           │
│ tokens              │ 122,154 / 1,000,000 (12.2%)│
│ cache hit           │ 0%                         │
│ delta (new/changed) │ 1024                       │
└─────────────────────┴────────────────────────────┘
╭──────────────────────────────────────────────────────────╮
│ 1024 files accepted  (25.6x ChatGPT's cap, PAST)        │
╰──────────────────────────────────────────────────────────╯

# 查看某文件/目录加进 plan 后的 layer + token 数（只读，不改缓存）
uvx ctxfeed add ./src/auth.py

# 起 stdio MCP server，给 Claude Code / Cursor / Codex 消费
uvx ctxfeed mcp --repo /path/to/repo

# 在 Claude Code 里注册：
claude mcp add ctxfeed -- uvx ctxfeed mcp --repo /path/to/repo

from ctxfeed.cache_plan import CachePlan

with CachePlan.for_repo("/path/to/repo") as cp:
    plan = cp.plan()                       # 缓存感知 ShardPlan
    qr = cp.query("auth middleware 在哪？")  # 全仓库一次往返
    delta = cp.cost_delta()                # vs Opus 的成本差
print(qr.answer, delta.savings_ratio_glm)

ctxfeed — 把整个 1000+ 文件仓库塞进 GLM-5.2 的 1M token 窗口，喂给 coding agent 的 MCP 项目上下文后端。绕过 ChatGPT 的 40 文件上限，单次成本低于 Opus。https://github.com/SuperMarioYL/ctxfeed