<p align="center">
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</p>

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/logo.png" width="180" alt="Entroly">
</p>

<p align="center">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Token_Savings-up_to_95%25-brightgreen?style=for-the-badge" alt="Token節約: 最大95%">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Learning_Cost-$0-blue?style=for-the-badge" alt="学習コスト: $0">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Engine-Rust_%2B_WASM-orange?style=for-the-badge&logo=rust" alt="Rust + WASM">
  <img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.10+-3776AB?style=for-the-badge&logo=python&logoColor=white" alt="Python 3.10+">
  <a href="https://github.com/juyterman1000/entroly-cost-check-"><img src="https://img.shields.io/badge/GitHub_Action-Cost_Check-purple?style=for-the-badge&logo=githubactions" alt="GitHub Action"></a>
</p>

<h1 align="center">Entroly — AIトークンコストを70–95%削減</h1>

<h3 align="center">あなたのAIコーディングツールはコードベースの5%しか見えません。<br/>Entrolyは全体像を与えます——わずかなコストで。</h3>

<p align="center">
  <a href="../../README.md#install"><b>インストール</b></a> ·
  <a href="../../cookbook/README.md"><b>Cookbook</b></a> ·
  <a href="../../README.md#benchmarks"><b>ベンチマーク</b></a> ·
  <a href="../../README.md#works-with-your-stack"><b>65+ 対応エージェント</b></a> ·
  <a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/docs/dashboard.html"><b>ダッシュボード</b></a>
</p>

<p align="center">
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<a href="https://juyterman1000.github.io/entroly/"><b>ライブデモ →</b></a>
</p>

---

<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/self_improvement.svg" alt="Entroly 自己改善" width="800">
</p>
<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/token_savings.svg" alt="Entroly 利益" width="800">
</p>
<p align="center">
  <img src="https://raw.githubusercontent.com/juyterman1000/entroly/main/docs/assets/context_quality.svg" alt="Entroly コンテキスト品質" width="800">
</p>

---

## 問題——そしてボトムラインへの影響

すべてのAIコーディングツール——Claude、Cursor、Codex、Aider——は同じ盲点を持っています：**一度に5〜10ファイルしか見えません。** 残り95%のコードベースは完全に見えません。

モデルはどんどん大きくなっています——さらに高機能でトークン単価も高い**Claude Opus 4.7**がリリースされたばかりです。コンテキストウィンドウが大きくなっても問題は解決せず、むしろ悪化します。リクエストごとに186,000トークンの料金を支払っています——そのほとんどは重複したボイラープレートです。

> **Entrolyは30秒で両方の問題を解決します。** コードベース全体を可変解像度でAIコンテキストウィンドウに圧縮します。

---

## 初日から何が変わるか

| 指標 | Entroly導入前 | **Entroly導入後** |
|---|---|---|
| AIが見えるファイル | 5–10 | **サポートされたファイルを可変解像度で選択** |
| リクエストあたりのトークン数 | ~186,000 | **9,300 – 55,000** |
| 月間AI支出（1K req/日） | ~$16,800 | **$840 – $5,040** |
| AI回答の正確性 | 不完全、しばしば幻覚 | **依存関係認識、正確** |
| AI修正に費やす開発者時間 | 週に数時間 | **ほぼゼロ** |
| セットアップ | 数日のプロンプトエンジニアリング | **30秒** |

> **ROI例：** AI APIに月$15K支出している10人チームは、初日に**月$10K–$14K節約**できます。

---

## 競合他社がすでに知っていること

今日Entrolyを採用しているチームは単にお金を節約しているのではなく——あなたのチームが**追いつけない優位性を複利で蓄積**しています。

- **1週目：** 彼らのAIはコードベースの100%を見ている。あなたのは5%。彼らの方が速くシップする。
- **1ヶ月目：** 彼らのランタイムはコードベースのパターンを学習済み。あなたのはまだimportで幻覚している。
- **3ヶ月目：** 彼らのインストールはフェデレーションに接続——世界中の数千チームから最適化戦略を吸収。あなたはこれの存在すら知らない。
- **6ヶ月目：** 彼らはAPI費用$80K+を節約。その予算は採用に。あなたはまだ財務にAI請求書がなぜ増え続けるか説明している。

毎日待つほど差は広がります。フェデレーション効果は**早期採用者をより速く強くし**——その優位性は複利で増大します。

---

## 仕組み（30秒）

```bash
npm install -g entroly && entroly
# または
pip install entroly && entroly go
```

以上です。EntrolyはIDEを自動検出し、Claude/Cursor/Codex/Aiderに接続して最適化を開始します。

**内部で起こること：**

1. **インデックス** — 2秒以内にコードベース全体をマッピング
2. **スコアリング** — 情報密度で全ファイルをランキング
3. **選択** — トークン予算に対して数学的最適サブセットを選択
4. **配信** — 重要ファイルは全文、サポートファイルはシグネチャ、それ以外は参照
5. **学習** — 効果的なものを追跡し、時間とともにスマートに

---

## 競争優位性——Entrolyの違い

### 🧠 追加コストなしでスマートになる

```
学習予算 ≤ 5% × 生涯節約額
```

初日：70%トークン節約。30日目：85%+。90日目：90%+。**改善コスト$0。**

### 🌐 フェデレーテッドスウォームラーニング——SFのように聞こえる部分

ドリーミングループを**地球上のすべてのEntroly開発者**で掛け合わせてください。

あなたが眠っている間、あなたのデーモンは夢を見ています——そして他の10,000のデーモンも同じです。それぞれが少しずつ異なるコード圧縮のコツを発見。それぞれが学んだことを匿名で共有。それぞれが他のデーモンの発見を吸収。

**翌朝目覚めると、AIは昨晩より賢くなっている。あなたが何もしなくても——群れが夢で見つけたから。**

```
あなたのデーモンが夢を見る → より良い戦略を発見 → 匿名で共有
     ↓
10,000の他のデーモンが昨夜同じことをした
     ↓
ラップトップを開く → AIはすでにすべてを吸収している
```


**ネットワーク効果：**
- 新しいユーザーが全員のAIをより良くする——そのインストールベースはforkできない
- コードは一切移動しない。最適化重みのみ——ノイズ保護で匿名
- インフラコスト：**$0**。GitHubで動作。サーバーなし。GPUなし。クラウドなし

```bash
# オプトイン——常にあなたの選択
export ENTROLY_FEDERATION=1
```

### ✂️ レスポンス蒸留——出力のトークンも節約

LLM応答には約40%のフィラーが含まれています。Entrolyがそれを除去。コードブロックは一切触れません。

```
前: "もちろんです！喜んでお手伝いします。コードを見てみましょう。
     問題はauthモジュールにあります。お役に立てれば！"

後: "問題はauthモジュールにあります。"
     → 出力トークン70%削減
```

3つの強度：`lite` → `full` → `ultra`。環境変数1つで有効化。

### 🔒 ローカル実行。コードは絶対にマシンの外に出ません。

クラウド依存ゼロ。データ漏洩リスクゼロ。CPU上で10ms以内に実行。エアギャップ環境や規制環境でも動作します——データが外部に送信されることはありません。

---

## 対応スタック

| ツール | セットアップ |
|---|---|
| **Cursor** | `entroly init` → MCP server |
| **Claude Code** | `claude mcp add entroly -- entroly` |
| **Codex CLI** | `entroly wrap codex` |
| **Windsurf / Cline** | `entroly init` |
| **任意のLLM API** | `entroly proxy` → HTTP proxy `localhost:9377` |

---

## ベンチマーク

### 精度保持

圧縮は精度に影響しません——ライブAPIで検証済み（gpt-4o-mini, Wilson 95% CI）：

| ベンチマーク | n | バジェット | ベースライン (95% CI) | Entroly使用時 (95% CI) | 保持率 | Token節約 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| NeedleInAHaystack | 20 | 2K | 100% [83.9–100%] | 100% [83.9–100%] | **100.0%** | **99.5%** |
| LongBench (HotpotQA) | 50 | 2K | 64.0% [50.1–75.9%] | 68.0% [54.2–79.2%] | **106.2%** | **85.3%** |
| Berkeley Function Calling | 50 | 500 | 100% [92.9–100%] | 100% [92.9–100%] | **100.0%** | **79.3%** |
| SQuAD 2.0 | 50 | 100 | 78.0% [64.8–87.2%] | 76.0% [62.6–85.7%] | **97.4%** | **39.3%** |
| GSM8K | 100 | 50K | 85.0% [76.7–90.7%] | 86.0% [77.9–91.5%] | **101.2%** | pass-through¹ |
| MMLU | 100 | 50K | 82.0% [73.3–88.3%] | 85.9% [77.8–91.4%] | **104.7%** | pass-through¹ |
| TruthfulQA (MC1) | 100 | 50K | 72.0% [62.5–79.9%] | 73.7% [64.3–81.4%] | **102.4%** | pass-through¹ |

> ¹ **pass-through**: コンテキストがバジェット内に収まっているため、Entrolyは正しく何もしません。すべてのベンチマークで信頼区間が重複——精度はベースラインと統計的に区別不能です。

### Entrolyと他の圧縮手法の比較（ロングコンテキスト）

| 手法 | 保持率 | Token削減 | アーキテクチャ / トレードオフ |
|---|---|---|---|
| **Entroly** | **100–106%** | **85–99%** | **高速（~80ms）。** フラグメントレベルのナップサック。完全な逐語的構造忠実度を維持。 |
| トークンレベル神経刈り込み | ~98–99% | 80–95% | **高オーバーヘッド。** ローカルTransformerの実行が必要。トークンレベルの削除がコード構文を破壊。 |
| ルールベース逐語圧縮 | ~100% | 50–70% | **高忠実度。** しかしToken削減が低い。 |
| アテンション対応圧縮 | 95%+ | 26–54% | **堅実な精度。** しかしToken削減が低い。 |

再現：`python -m bench.accuracy --benchmark all --model gpt-4o-mini --samples 100`

### CI/CD統合

```yaml
- name: Check Entroly token budget
  run: pip install entroly && entroly batch --budget 8000 --fail-over-budget
```


---

## 完全同等：Python & Node.js

| 能力 | Python | Node.js (WASM) |
|---|---|---|
| コンテキスト圧縮 | ✅ | ✅ |
| 自己進化 | ✅ | ✅ |
| ドリーミングループ | ✅ | ✅ |
| フェデレーション | ✅ | ✅ |
| レスポンス蒸留 | ✅ | ✅ |
| チャットゲートウェイ | ✅ | ✅ |
| agentskills.io エクスポート | ✅ | ✅ |

---

## 詳細

アーキテクチャ、21のRustモジュール、3解像度圧縮、来歴保証、RAG比較、完全API → **[docs/DETAILS.md](../DETAILS.md)**

---

<p align="center">
  <b>AIが無駄にするトークンの支払いをやめましょう。自分を教えるAIを始めましょう。</b><br/>
  <code>npm install -g entroly && entroly</code>&nbsp;&nbsp;|&nbsp;&nbsp;<code>pip install entroly && entroly go</code>
</p>

<p align="center">
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  <a href="https://github.com/juyterman1000/entroly/issues">Issues</a> •
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</p>
