LeanRigor

Меньше контекста. Полная инженерная строгость.

Локальный, кросc-агентный инженерный инструментарий. LeanRigor удаляет ненужный контекст из сессий кодирующих агентов, сохраняя при этом проектные, тестовые, защитные и верификационные шлюзы, которые требуются уровнем риска задачи.

npx leanrigor init

Контракт

Это часть, которую нужно прочитать перед цифрами.

• Обязательные инженерные шлюзы никогда не удаляются для экономии токенов. Верификация обязательна на каждом уровне риска; критическая задача не может пропустить свою модель угроз, утверждение или план отката ни по какой причине, включая бюджет токенов.

• Экономия засчитывается только за работу, которая прошла. Сокращение, достигнутое путем получения неправильного ответа, не является сокращением и исключается из всех итогов.

• Каждое число указывает свой режим измерения и охват. Локальная оценка никогда не называется использованием провайдера, и два режима измерения никогда не суммируются в немаркированный итог.

• Ничто не уничтожается. Каждый проектор несет дескриптор, восстанавливающий исходные байты, или явно помечен как только-сводка.

• Телеметрия по умолчанию выключена, и leanrigor telemetry inspect печатает точную полезную нагрузку до того, как вы примете решение.

• Показатели энергопотребления — это версионированные оценочные диапазоны, а не измерения центров обработки данных. См. docs/environmental-methodology.md.

Related MCP server: AI Knowledge Center MCP

Измеренный результат

Из детерминированного корпуса в evals/, воспроизводимый одной командой:

npx leanrigor benchmark

Постатейные цифры, необработанный результат и вердикт шлюза релиза находятся в docs/benchmarks/. Каждый процент там указывает количество случаев и режим измерения, стоящий за ним.

Чего это не утверждает. Эти случаи измеряют, что собственные преобразования LeanRigor делают с полезной нагрузкой — модель не участвует.

Оценка навыков

Навыки теперь оценены на реальной модели (Codex CLI, gpt-5.5), базовый уровень против уровня с навыком, с детерминированными проверками:

Все три описания триггеров ограничены: маршрутизатор не выбрал ни один из них ни на одном из девяти нетриггерных запросов.

Не цитируйте эти цифры без оговорки. Запуск набора verification три раза на неизменной конфигурации дал +40, +20 и −20 пунктов. Колебание в 60 пунктов означает, что все, что ниже примерно двадцати пунктов при n=1, является шумом, а два крупных результата выше — это единичные запуски. Полное описание, включая пять дефектов, найденных в самом оценочном инструментарии, и два, найденных в навыках, находится в docs/benchmarks/skill-eval.md.

Что он делает

Поддерживаемые хосты

leanrigor init определяет, что установлено, предварительно просматривает каждое изменение файла, создает резервную копию всего, что изменяет, и никогда не записывает, пока вы не подтвердите.

Команды

npx leanrigor init              # install, with a preview and confirmation
npx leanrigor init --dry-run    # show the plan, write nothing
npx leanrigor init --uninstall  # restore the original files
npx leanrigor doctor            # diagnose the installation
npx leanrigor mcp serve         # run the gateway (hosts launch this)
npx leanrigor benchmark         # run the reproducible benchmark
npx leanrigor report            # local session report
npx leanrigor report --share    # local SVG card, aggregate counts only
npx leanrigor skills list
npx leanrigor skills install verification
npx leanrigor telemetry status

Настройки конфиденциальности по умолчанию

Никакой учетной записи. Никаких собственных сетевых вызовов, пока вы не включите телеметрию. Запросы, исходный код, пути к файлам, имена репозиториев и полезные нагрузки инструментов никогда никуда не отправляются, ни при каких настройках — в схемах реестра и телеметрии нет поля, которое могло бы их переносить. См. docs/privacy.md.

Удаление

npx leanrigor init --uninstall

Файлы восстанавливаются до исходных байтов. Единственное, что остается, — это аудиторская запись только для добавления в .leanrigor/.

Текущие ограничения

Сказано прямо, потому что инструментарий, который преувеличивает свои возможности, хуже, чем его отсутствие:

• Два из трех результатов повышения квалификации имеют n=1, и вариативность от запуска к запуску в этом наборе достигала 60 пунктов. Перезапустите с --repeat, прежде чем полагаться на них.

• Четыре из пяти случаев verification не различаются — базовый уровень проходит их каждый раз, поэтому они ничего не измеряют. Этому набору нужны более сложные случаи.

• Абляция не проводилась. Ни один раздел какого-либо навыка еще не был показан, чтобы оправдывать затрачиваемый им контекст.

• Все цифры по навыкам получены от одного CLI и одной модели.

• Условия gateway+workflow и gateway+workflow+skill бенчмарка еще не реализованы; сегодня работают только baseline и gateway.

• Классификация риска основана на регулярных выражениях и путях. Она намеренно консервативна и будет скорее переклассифицировать, чем недоклассифицировать, но она не является умной.

• Адаптер Codex перезаписывает config.toml, что удаляет комментарии TOML. План установки предупреждает об этом, и оригинал сохраняется в резервной копии.

• Адаптера Gemini CLI пока нет.

• Опубликованный пакет включает внутренние рабочие области @leanrigor/*; эти API нестабильны и не публикуются отдельно.

Документация

• Начало работы

• Границы измерений — что измеряется, оценивается и непознаваемо

• Методология окружающей среды

• Конфиденциальность

• Оценки

• Политика безопасности

• Управление

Участие

Ограниченные, поддающиеся контролю поверхности расширения документированы в docs/extensions/: проекторы, адаптеры хостов и пакеты навыков. Каждый имеет контракт на приемку, так что вклад может оцениваться по заявленному критерию, а не по настроению мейнтейнера.

Лицензия

Apache-2.0. Уведомления третьих сторон и реестр повторного использования находятся в THIRD_PARTY_NOTICES.md. Никакой исходный код или текст третьих сторон не были скопированы в этот репозиторий.