используйте контекст, а не только текст.

ctxgrep - это локальный CLI для поиска документов, заметок, воспоминаний и контекста проекта. Он сочетает в себе точный поиск, регекс, семантический поиск и извлечение памяти, чтобы помочь людям и агентам ИИ втянуть правильный контекст в текущую задачу.

Быстрая настройка — расскажите своему агенту о ctxgrep

Скопируйте блок ниже и вставьте его в свой код Клода, курсор, виндсерф или аналогичный агент. Он установит ctxgrep, прочитает ссылку на навыки и узнает, как использовать ее для всех будущих задач поиска контекста.

Ключ API не нужен — ctxgrep поставляется с локальной моделью встраивания, которая автоматически загружается при первом запуске.

Особенности

grep-like CLI — знакомый интерфейс командной строки Индексирование на локальном уровне — SQLite + FTS5, сервер не нужен ** Гибридный поиск** — точный/регексный/семантический/гибридный поиск ** Извлечение памяти** — автоматически извлекает из текста решения, предпочтения, ограничения Контекстная упаковка — сборка пакета контекста для агентов, заложенного в токен JSON output — структурированный выход для автоматизации и агентов ИИ Повышенная индексация — просмотр файлов и обновление только того, что изменилось

ctxgrep

grep for context, not just text.

ctxgrep is a local-first CLI for searching documents, notes, memories, and project context. It combines exact search, regex, semantic retrieval, and memory extraction to help humans and AI agents pull the right context into the current task.

Quick setup — tell your agent about ctxgrep

Copy the block below and paste it into your Claude Code, Cursor, Windsurf, or similar agent harness. It will install ctxgrep, read the skill reference, and know how to use it for all future context retrieval tasks.

I want you to use ctxgrep for local semantic search, hybrid retrieval, and
memory extraction across my documents and notes. Please do the following:

1. Install ctxgrep (if not already installed):
   curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yetone/ctxgrep/main/install.sh | bash

   Or from source:
   cargo install --git https://github.com/yetone/ctxgrep

2. Read the ctxgrep skill reference so you know every command, flag, and
   workflow pattern:
   https://raw.githubusercontent.com/yetone/ctxgrep/main/skills/ctxgrep/SKILL.md

From now on, when you need to search documents, recall past decisions, or
assemble context for a task, use ctxgrep instead of manually grepping files.
For example:
  ctxgrep search --json "authentication design"
  ctxgrep memory --json --type decision "database schema"
  ctxgrep pack --json --budget 5000 "prepare context for the auth refactor"

No API key needed — ctxgrep ships with a local embedding model that auto-downloads on first run.

Features

• grep-like CLI — familiar command-line interface
• Local-first indexing — SQLite + FTS5, no server needed
• Hybrid retrieval — exact / regex / semantic / hybrid search modes
• Memory extraction — automatically extracts decisions, preferences, constraints from text
• Context packing — assembles a token-budgeted context bundle for agents
• JSON output — structured output for automation and AI agents
• Incremental indexing — watches files and updates only what changed
• Provenance — every result includes file path, line numbers, score, and why it matched

Installation

From binary releases

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/yetone/ctxgrep/main/install.sh | bash

From source

cargo install --git https://github.com/yetone/ctxgrep

Build from source

git clone https://github.com/yetone/ctxgrep
cd ctxgrep
cargo build --release
# Binary at target/release/ctxgrep

Quick Start

# Index your documents
ctxgrep index ~/notes ~/docs ~/meetings --recursive

# Search in the current directory (default — like grep, scoped to CWD)
ctxgrep search "product positioning history"

# Search in specific directories
ctxgrep search "product positioning history" ~/notes ~/docs

# Search the entire index regardless of location
ctxgrep search --global "product positioning history"

# Exact search
ctxgrep search --exact "Lossless Feedback Loop"