Chisle: сжатие токенов для AI-агентов на трёх осях

Chisle — это CLI-инструмент, который сокращает расход токенов при работе с AI-агентами сразу по трём направлениям: сжатие прозы в ответах, оптимизация генерируемого кода по принципу YAGNI и компрессия вывода утилит в контексте сессии. Поддерживает 11 агентов, не требует зависимостей, устанавливается одной командой.

Три оси сжатия

Большинство инструментов оптимизации токенов работают только с одним типом проблемы. Chisle атакует все три одновременно:

Ключевой момент — последняя ось. Вывод утилит повторно тарифицируется на каждый следующий запрос в сессии. Сжав его один раз, вы экономите на каждом дальнейшем шаге. Операции Read, Edit и Write намеренно исключены из компрессии — их байты точный отражаются в последующих правках.

Установка и запуск

Одна команда, которая автоматически определяет установленных агентов и настраивает каждый:

npx chisle

Или через curl:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/JayPokale/Chisle/main/install.sh | bash

Для Windows:

irm https://raw.githubusercontent.com/JayPokale/Chisle/main/install.ps1 | iex

Чтобы посмотреть, что инструмент изменит, до реальных правок:

npx chisle --dry-run

Чтобы ограничить установку конкретным агентом:

npx chisle --only claude
npx chisle --only pi

Удаление — npx chisle --uninstall. Обновление — npx chisle@latest --update.

Поддерживаемые агенты

Claude Code и Pi получают обе оси сжатия (вывод + контекст), переключение через /chisle и индикатор в интерфейсе. Cursor, Windsurf, Cline, Kiro, Codex, Gemini и Copilot получают всегда активный набор правил. OpenCode — глобальный fenced ruleset плюс навыки по запросу. Hermes — навыки как команды /chisle.

Бенчмарки и реальные цифры

Автор публикует данные по 20 задачам на живых моделях, включая прогоны, где инструмент проиграл конкурентам. Это не оценки — все цифры пересчитываются из сырых данных в репозитории.

Вывод: сравнение с конкурентами

20 задач, billed output tokens относительно базовой модели без инструментов:

Chisle сократил суммарный счёт почти вдвое. При этом worst case у него самый маленький — 173% против 424% у caveman. Единственное фиаско было проанализировано, исправлено и повторно проверено.

Для кодовых задач результат ещё показательнее — 44% от базовой модели, когда конкуренты дают 59–74%. На длинных ответах Chisle опускается до 45%, в то время как caveman достигает лишь 79%.

Ввод: компрессия вывода утилит

На 171 реальной сессии Claude Code хук сократил вывод утилит примерно на 46% — около 61 тысячи токенов за раз. Каждый сжатый байт перестаёт повторно тарифицироваться на всех последующих шагах.

На Pi инструмент показал 27.4% экономии после встроенной обрезки в 50KB/2000 строк.

YAGNI-лестница

Перед написанием кода агент проходит через цепочку вопросов:

1. Нужно ли это вообще? → Пропустить, сказать в одну строку
2. Уже есть в кодовой базе? → Переиспользовать
3. Делает stdlib? → Использовать stdlib
4. Покрывает нативная платформа? → CSS вместо JS, DB constraint вместо прикладного кода
5. Есть уже установленная зависимость? → Использовать её
6. Можно ли одной строкой? → Одна строка
7. Минимальный рабочий код

Каждый уровень завершается обязательством: указать, что было пропущено, чтобы «потом» тихо не стало «никогда».

Пример голоса

На вопрос «Почему этот React-компонент перерендеривается?»:

Новый ref объекта при каждом рендере. Инлайновый объект-проп = новый ref = перерендер. useMemo.

На запрос «Добавь кэширование API-ответов»:

@lru_cache(maxsize=1000) на функцию запроса. Не стал создавать кастомный класс кэша — добавь его, когда lru_cache покажет себя недостаточным.

Конфигурация

По умолчанию Chisle активен автоматически после установки. Чтобы деактивировать:

export CHISLE_DEFAULT_MODE=off

Или через конфигурационный файл ~/.config/chisle/config.json:

{ "defaultMode": "off" }

Переключение в сессии: /chisle off, stop chisle, normal mode. Естественный язык тоже работает: «activate chisle», «chislify this».

Сравнение с конкурентами

Chisle комбинирует лучшие опубликованные техники сжатия токенов и реализует те, которые подходят для zero-dep хука. Остальные инструменты работают с ним совместно: caveman (сжатие прозы) + ponytail (YAGNI-код) + headroom (компрессия контекста) — всё это уже внутри Chisle с улучшениями. RTK-style перезапись команд и MCP-индексация остаются ортогональными слоями.

Стек

Ноль зависимостей. Node ≥18 для установки. Все бенчмарки пересчитываются из сырых данных в репозитории. Единственный инструмент в этом классе, который публикует прогоны, где проиграл.