Кодинг-агенты каждый раз начинают с чистого листа. Они видят текущий репозиторий, но не помнят обсуждений, неудачных попыток, команд и результатов тестов из прошлых сессий. А ведь в этих логах осталась куча полезного: решения, ограничения, отклонённые подходы от разработчика, а также баг-репорты, рефакторинг, пути к файлам и патчи от предыдущих агентов.
Инструмент ctx решает эту проблему. Это CLI с открытым исходным кодом, написанный на Rust. Он индексирует логи прошлых агентских сессий в локальную SQLite и даёт текущему агенту команду для поиска. На установку — одна строка curl -fsSL https://ctx.rs/install | sh.
ctx структурирует историю: сессии, события, метаданные, индексированные поля. Возвращает ранжированные результаты с цитатами. По заявлению авторов, это в 50 раз эффективнее по токенам, чем обычный поиск по сырым транскриптам. Сырой поиск настолько тяжёл, что его часто просто не используют.
Инструмент хранит индекс локально и приватно. Никаких облаков, API-ключей и записи в ваш репозиторий. Сами транскрипты сохраняются как есть — включая локальные пути и строки, похожие на секреты. Перед тем как поделиться выводом, стоит проверить, что туда не утекло ничего лишнего.
Команды простые: ctx setup проиндексирует все существующие локальные сессии агентов. ctx search "failed migration" найдёт обсуждения по обычному текстовому запросу. ctx search --file crates/foo/src/lib.rs выдаст события, связанные с конкретным файлом. Можно комбинировать теги. Результаты показывают совпадения, сниппеты и ID — например, evt_01h... для события или ses_01h... для сессии. По этим ID агент может запросить полный контекст командами ctx show event или ctx show session с опцией --window, чтобы увидеть соседние строки.
ctx умеет читать историю девяти агентских харнессов: Claude Code, Codex, Cursor, Pi, OpenCode, Antigravity / Gemini CLI, Factory AI Droid и Copilot CLI. Все они поддерживаются.
Инструмент не заменяет инструменты для компактных фактов (вроде Graphify, который строит графы кода). Он про другое: про восстановление контекста решений, неудачных команд и отклонённых вариантов из реальных разговоров. Агент может не просто получить факт, а увидеть исходный диалог, в котором этот факт возник.