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LLM에 도달하기 전에 도구 출력, 로그, 파일, RAG 청크를 압축합니다. 코딩 에이전트의 토큰 20% 감소, JSON의 토큰 60-95% 감소, 동일한 응답. 라이브러리, 프록시, MCP 서버.

실제 프로덕션 고객에게 제공할 수 있을 만큼 완성도 높은 LLM 기반 소프트웨어를 구축하는 데 사용할 수 있는 원칙은 무엇인가요?

작동이 잘 되는 초경량 임베디드 코드 검색 엔진 CLI (AST 기반) - 코딩 에이전트의 속도와 효율성 향상 🌟 마음에 드신다면 Star를 눌러주세요!

코드 탐색 시 AI 토큰 비용 95% 이상 절감. tree-sitter AST를 통한 정확한 심볼 수준의 GitHub 코드 검색을 위한 주요 MCP 서버. Claude Code, Cursor 및 모든 MCP 클라이언트와 함께 작동합니다. 3,130억 개 이상의 토큰 절약.

고스트 토큰을 찾아내고, 수정하며, 압축을 견뎌내고, 컨텍스트 품질 저하를 방지하세요.

AI 에이전트 및 IDE를 위한 고성능 코드 인텔리전스 엔진. 257개 언어, 멀티 리포지토리를 지원하며 그래프 기반으로 CLI, MCP 서버, API를 통해 접근 가능. AI 코딩 에이전트 팀원 - 필요한 정보만 제공하여 토큰 사용량을 최대 50배 절감. 100% 로컬. Discord: https://discord.gg/39MFHu3J5d

[ICML'24 Spotlight] LLM Maybe LongLM: 튜닝 없이 LLM 컨텍스트 윈도우를 확장하는 Self-Extend 기술

Claude Code에 사진 같은 기억력을 부여하는 단일 휴대용 파일. 데이터베이스, SQLite, ChromaDB 없이 단일 .mv2 파일로 git 커밋, scp, 공유가 가능하며 Rust 코어로 서브 밀리초 단위의 작업을 수행합니다.

AI 에이전트를 위한 LLM 관리형 지속성 메모리 — 그래프 기반 리콜, 크로스 세션 지식, 단일 바이너리. DeepSeek Harness, Claude Code, OpenClaw 및 모든 에이전트 런타임과 호환됩니다.