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找到真正可在你的代码库上运行的最便宜的 AI 编码配置。

CTX Fit 分析你的代码库，将有前景的 AI 编码配置在真实任务中进行测试，并将获胜配置生成可审查的更改——在你的工作区中使用 --apply，或者以拉取请求的形式使用 --pr。它选择最便宜且可靠可用的配置——可靠性是硬性要求，不是平手因素——如果没有比你已有的更好的，它会如实说明。

获胜者由固定规则选出，而非评分：剔除所有低于可靠性标准的候选，然后最小化可归因成本，再在平局时倾向选择更简单配置。LLM 可以解释结果，但从不决定结果。

发布范围 (1.0.21)。 CTX Fit 在同一编码代理框架内比较能力配置；不比较 Codex、Claude Code 或其他框架之间的优劣。它能识别并运行 Python、JavaScript/TypeScript、Go、Rust 和 Make 的代码库本地验证命令，并将所选测试命令作为验证权威。对于可安装的 Python 项目，CTX Fit 会构建活动环境并在无网络访问情况下安装；其构建后台及依赖必须无需下载即可使用。在其他生态系统中，仅当运行时可在主机 PATH 的隔离主目录中使用且验证依赖已存在于代码库中时才支持验证。最终验证使用该隔离主目录并在无网络的情况下运行，因此用户的包缓存不是支持的依赖来源。这是正常开发的证据；它不能证明恶意代码无法欺骗自身测试运行器。发布资格未包括付费实时服务试用，因此在授权支出前请检查 ctx doctor 和干运行结果。

pip install --upgrade claude-ctx
cd /path/to/my-project
ctx fit

Bare ctx fit 是免费的、本地的且只读的：它不运行任何模型，不花费任何资源，也完全不发出任何 git 命令。示例输出，摘自针对该代码库的实际运行：

Repository: /path/to/ctx
Languages:  python, javascript

Current AI coding setup
  Instructions:  AGENTS.md, CLAUDE.md
  Tool config:   .claude/settings.local.json
  Installed skills: 26

How this repository verifies itself
  test       python -m pytest -q
             from pyproject.toml [tool.pytest] (high confidence)
  typecheck  python -m mypy src
             from pyproject.toml [tool.mypy] (high confidence)
  lint       python -m ruff check .
             from pyproject.toml [tool.ruff] (high confidence)
  build      python -m build
             from pyproject.toml [build-system] (medium confidence)

AI agent readiness
  91/100
    Verification           30/30
    Instructions           20/20
    Environment             6/15
    CI enforcement         15/15
    Tool safety            10/10
    Context tractability   10/10

Highest-impact improvements
  1. Commit a dependency lockfile. (+9)
     no dependency lockfile is committed

This repository has the static evidence needed to plan an evaluation: it
declares deterministic tests. Whether those tests can execute is checked only
inside the campaign.

需要 Python 3.11 或更高版本。添加 --json 以获得机器可读的输出，或添加 --dry-run 查看完整评估将涉及的内容。--dry-run 会读取你的历史记录——它运行只读 git 查询（log、show --name-only、ls-tree、rev-parse）以推导代表性任务——并且不会写入任何内容：不写入仓库，不写入索引，也不写入任何引用。

在免费配置文件之外，ctx fit --test --budget N 会针对这些任务评估候选配置。进行花费评估需要两个标志：未加 --budget 的 --test 只会生成计划。运行 ctx doctor 查看是否可以在此处进行实际评估。实际评估需要 pip install "claude-ctx[harness]"、带有 npx 的 Node.js 用于工作区文件系统 MCP、匹配的提供程序凭证，以及 Linux 上的 Bubblewrap；基本安装可以进行性能分析、计划和模拟。如果没有匹配的提供程序凭证，--test 在模拟模式下运行，这可以验证管道，但不能验证你的仓库。如果有凭证但缺少运行前提条件，CTX 会在试验设置前拒绝运行。模拟结果不会被接受作为 --apply 和 --pr 的证据。

Ubuntu 24.04：启用 Bubblewrap 打包的 AppArmor 配置文件

Ubuntu 24.04 限制非特权用户命名空间，仅安装 bwrap 并不能证明它可以启动 CTX 用于仓库命令的网络禁用命名空间。为 /usr/bin/bwrap 安装并加载 Ubuntu 打包的、作用域限定的 bwrap-userns-restrict 配置文件：

sudo apt update
sudo apt install bubblewrap apparmor-profiles apparmor-utils
if [ ! -e /etc/apparmor.d/bwrap-userns-restrict ]; then
  sudo install -m 0644 \
    /usr/share/apparmor/extra-profiles/bwrap-userns-restrict \
    /etc/apparmor.d/bwrap-userns-restrict
fi
sudo apparmor_parser -r /etc/apparmor.d/bwrap-userns-restrict
ctx doctor

保持 Ubuntu 的全局非特权用户命名空间限制启用；CTX 使用目标 Bubblewrap 配置文件，而不是削弱系统范围的安全边界。该配置文件是管理员可见的主机策略，适用于每个 /usr/bin/bwrap 调用者，而不是 CTX 私有设置；上面的命令会保留现有的本地配置文件，而不会覆盖它。ctx doctor 在相同的无网络命名空间中用受限的 /bin/true 探针证明了这一路径。它不会执行任何仓库代码，也不调用模型。参见 Ubuntu 的 AppArmor 用户命名空间指南 和 打包的 Bubblewrap 配置文件。

--apply 和 --pr 写入不同的内容

ctx fit --apply 将最终配置写入你的工作树，无论你当前所在的分支。它先打印每个拟议的更改，并在此停止，除非你通过 --yes。写入操作本身不运行任何 git 命令：没有任何内容被暂存、提交或推送。达到该步骤确实会运行 git——没有 ctx fit --test --budget N 的证据，--apply 将被拒绝，并且为该评估生成任务使用了 --dry-run 使用的相同只读查询。

每个拟议的更改都标明文件名以及 CTX Fit 是创建还是修改它。今天每个计划包含恰好一个 CTX 拥有的工件，即 .ctx/fit-configuration.json。Sidecar 记录了固定模型以及被评估的确切指令和能力字节，以及它们的哈希；普通的 ctx run 调用会验证并激活该配置。

CTX Fit 不会重写 AGENTS.md、CLAUDE.md 或其他用户创建的指令文件。它们的评估字节嵌入在 sidecar 中。如果存在未跟踪的 sidecar 对你很重要，请在确认写入前保存一份副本；版本控制的恢复命令无法恢复未跟踪文件。

ctx fit --pr 写入远程仓库。 它创建一个分支，提交最终配置，将其推送到 origin，并通过 GitHub CLI 打开一个 pull request。在运行任何操作之前，它会打印 pull request 的正文、将要写入的文件以及确切的命令序列：

git checkout -b ctx-fit/<timestamp>
git add -- <paths>
git commit -m "<pull request title>"
git push --set-upstream origin ctx-fit/<timestamp>
gh pr create --title "<pull request title>" --body-file -

没有 --yes 时，它会在此处停止并且不做任何更改。使用 --yes 时，它会将这些文件写入工作树，然后按该顺序运行这五个命令，不运行其他命令。在运行任何命令之前，下文所述的门会运行只读探测——git rev-parse、git status、git remote get-url 和 gh auth status——这使得每次拒绝都能让存储库保持原样。CTX Fit 从不进行合并。

如果您不在 git 仓库中、工作树有 CTX Fit 未写入的更改（包括未跟踪文件——它们会被带到新分支上）、gh 未安装或未登录、分支已存在，或者没有要推送的远程，--pr 会在触碰任何内容之前拒绝。每次拒绝都会说明原因，返回非零状态，并且保持工作树未被修改。如果命令在中途失败，CTX Fit 会报告是哪个命令失败、已经执行了多少命令，以及如何返回之前所在的分支；它已经写入的文件会保留在工作树中。

发布: v1.0.21 是 CTX Fit 版本。分发仍然是 claude-ctx ；安装的命令是 ctx。

安装

需要 CPython 3.11 或更高版本。Linux 和 macOS 是经过测试的主机平台；其他 POSIX 系统尽力支持。原生 Windows 和 PowerShell 不受支持。在 Windows 机器上，请在 WSL2 内作为 Linux 安装运行 ctx。

pip install claude-ctx

对于真实的基于模型的评估，请改为安装 claude-ctx[harness]，并确保 Node.js 以及 npx 可用。Linux 主机还需要 Bubblewrap。ctx doctor 会在不接触模型或花费金钱的情况下检查这些前提条件。

版本 1.0.21 将 ctx fit 作为主要命令发布，同时提供 ctx doctor 和 ctx advanced。已建立的代理循环拼写（ctx run、ctx resume、ctx sessions）仍然受支持。

推荐界面（现有）

从您想要分析的存储库中，安装运行时图并请求推荐：

ctx-init --graph --model-mode skip
ctx-scan-repo --repo . --recommend

ctx-init --graph 在本地已经缓存了运行时工件时会使用已验证的本地工件，否则它会下载精确的内容寻址 GitHub 发布资源。重量级归档不会存储在 Git 或 Git LFS 中。完整打包的 wiki 是可选的；请参见 知识图谱指南。

每个干净的图谱安装都会生成九个项目拥有的 MIT 许可、无需密钥的备选项：ctx-python-testing、ctx-python-state-protocols、ctx-python-input-boundaries、ctx-python-api-compatibility、ctx-javascript-testing、ctx-rust-patterns、ctx-typescript、ctx-python-reviewer 代理，以及本地 ctx-core MCP 服务器。ctx 会保留不相关的技能、代理、MCP 和已转换技能内容。运行时管理的测试页面会从已安装的工件中刷新。如果遇到意外的保留 ctx-* 身份、主体、覆盖层或父路径，安装将失败关闭。

隐私与遥测

这些控制在版本 1.0.21 中可用。local_redacted 模式下默认启用遥测。事件写入 ~/.ctx/telemetry/events.jsonl，指标写入 ~/.ctx/telemetry/metrics.jsonl，原始提示和查询会被删除或哈希处理。连续的日志、跟踪和指标导出器默认是禁用的。

网络导出需要明确的 ctx-telemetry-export 命令或操作员启用的导出器配置。为了兼容，本地 JSONL 可能保留原始 session_id，因此应将暂存区视为敏感信息。在启用导出之前，请查阅企业遥测指南。

ctx-telemetry-export --dry-run --json

干运行检查本地队列而不导出它。

命令行参考

本表描述了版本 1.0.21。裸 ctx 不带任何参数就会运行 Fit 配置文件，这就是为什么它未被列在推荐面之下。

代理循环框架（run, resume, sessions）仍然存在并且受到支持。它已移动到 ctx advanced 下，因此顶级帮助保持关于产品的信息，但原始拼写仍然有效：ctx run ... 和 ctx advanced run ... 是同一命令，而 ctx run --help 仍然打印框架选项。只有 ctx --help 发生了变化——它宣传 fit、doctor 和 advanced。以前作为控制台脚本的维护工具可以通过 python -m 访问——例如 python -m ctx.cli.recommend 或 python -m ctx.core.quality.dedup_check。

有关配置、API、实体生命周期和操作详情，请参见完整文档。

示例用户故事

测试信号

库存徽章报告的是 pytest 收集，而不是笼统的通过声明。CI 徽章链接到已分类更改的 GitHub Actions 工作流；各个作业运行所需的变更流程。

许可证

MIT. See LICENSE.