reprompt

ctxray

Veja como você realmente usa IA.

Faça um raio-X das suas sessões de codificação com IA em Claude Code, Cursor, ChatGPT e mais 6 ferramentas. Descubra seus padrões, encontre tokens desperdiçados, capture segredos vazados — tudo localmente, nada sai da sua máquina.

Início rápido

pip install ctxray

ctxray scan                    # discover prompts from your AI tools
ctxray wrapped                 # your AI coding persona + shareable card
ctxray insights                # your patterns vs research-optimal
ctxray privacy                 # what sensitive data you've exposed

Funciona no seu pipeline

Coloque o ctxray no seu CI como um portão de qualidade de prompts. Sem LLM, sem chave de API, sem rede — <50ms por prompt.

# .github/workflows/prompt-quality.yml
- uses: ctxray/ctxray@main
  with:
    score-threshold: 43    # experimentally validated quality threshold
    model: claude          # model-specific rules (claude/gpt/gemini)
    comment-on-pr: true

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/ctxray/ctxray
    rev: v3.0.0
    hooks:
      - id: ctxray-lint-score   # fail below quality threshold
      # or: id: ctxray-lint-claude  # Claude-specific rules + threshold

• Determinístico — mesmo prompt, mesma pontuação, em todas as execuções. Sem verificações instáveis baseadas em LLM.
• Isolado — roda em redes offline e privadas. Toda a análise permanece na sua infraestrutura.
• Configurável — .ctxray.toml ou [tool.ctxray.lint] no pyproject.toml. Regras por projeto.

Configuração completa: GitHub Action · pre-commit · .ctxray.toml

O que você vai descobrir

Sua persona de codificação com IA

ctxray wrapped gera um relatório estilo Spotify Wrapped das suas interações com IA — sua persona (Depurador? Arquiteto? Explorador?), principais padrões e um card compartilhável.

Seus padrões de prompt

ctxray insights compara seus hábitos reais de prompting com benchmarks baseados em pesquisa. Seus prompts são específicos o suficiente? Você coloca instruções no início? Quanto contexto você fornece?

Sua exposição de privacidade

ctxray privacy --deep escaneia cada prompt que você enviou em busca de chaves de API, tokens, senhas e PII. Veja exatamente o que você compartilhou com cada ferramenta de IA.

Diagnóstico completo de prompt

ctxray check "your prompt" pontua, faz lint e reescreve em um único comando — sem LLM, <50ms.

Validado experimentalmente em mais de 3000 chamadas de LLM em 8 modelos (1.5B → 27B): prompts com pontuação igual ou acima de 43 atingem ~93% de taxa de aprovação em testes de código executável. Abaixo de 43, a média é de 72% ou menos. O ctxray mostra em qual lado você está e o que corrigir — veja experiments/RESULTS.md para os dados completos entre modelos.

ctxray check "fix the auth bug in login.ts"        # threshold pass/fail + diagnostics
ctxray check "fix bug" --model claude               # model-specific scoring for Claude
ctxray check "refactor middleware" --threshold 50    # custom threshold for stricter teams

Mais capturas de tela

ctxray rewrite — melhoria de prompt baseada em regras

ctxray build — monte prompts a partir de componentes

Como é um prompt ruim

Todos os comandos

Descubra seus padrões

Otimize seus prompts

Gerenciar

Ferramentas de IA suportadas

Instalação

pip install ctxray              # core (all features, zero config)
pip install ctxray[chinese]     # + Chinese prompt analysis (jieba)
pip install ctxray[mcp]         # + MCP server for Claude Code / Continue.dev / Zed

Verificação automática após cada sessão

ctxray install-hook             # adds post-session hook to Claude Code

Extensão do navegador

Capture prompts do ChatGPT, Claude.ai e Gemini diretamente no seu navegador. O selo de qualidade ao vivo mostra o nível do prompt enquanto você digita — clique em "Reescrever e aplicar" para melhorar e substituir o texto diretamente na caixa de entrada.

1. Instale a extensão da Chrome Web Store ou dos Complementos do Firefox
2. Conecte ao CLI: ctxray install-extension
3. Verifique: ctxray extension-status

Os prompts capturados são sincronizados localmente via Native Messaging — nada sai da sua máquina.

Integração de CI

GitHub Action

# .github/workflows/prompt-lint.yml
name: Prompt Quality
on: pull_request

jobs:
  lint:
    runs-on: ubuntu-latest
    permissions:
      pull-requests: write
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: ctxray/ctxray@main
        with:
          score-threshold: 43     # experimentally validated (below = 83% failure rate)
          model: claude           # optional: model-specific rules
          strict: true
          comment-on-pr: true

pre-commit

# .pre-commit-config.yaml
repos:
  - repo: https://github.com/ctxray/ctxray
    rev: v3.0.0
    hooks:
      - id: ctxray-lint-score     # quality threshold gate (score >= 43)
      # - id: ctxray-lint-claude  # Claude-specific rules + threshold
      # - id: ctxray-lint-gpt    # GPT-specific rules + threshold

CLI direto

ctxray lint --score-threshold 43  # exit 1 below experimentally validated threshold
ctxray lint --score-threshold 50  # or set your own bar
ctxray lint --model claude        # model-specific lint rules
ctxray lint --strict              # exit 1 on warnings
ctxray lint --json                # machine-readable output

Configuração do projeto

ctxray init   # generates .ctxray.toml with all rules documented

# .ctxray.toml (or [tool.ctxray.lint] in pyproject.toml)
[lint]
score-threshold = 43   # experimentally validated quality threshold
model = "claude"       # model-specific rules (claude/gpt/gemini)

[lint.rules]
min-length = 20
short-prompt = 40
vague-prompt = true
debug-needs-reference = true

 Data sources:
 ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
 │Claude Code│ │  Cursor  │ │  Aider   │ │ ChatGPT  │ │ 5 more.. │
 └─────┬────┘ └─────┬────┘ └─────┬────┘ └─────┬────┘ └─────┬────┘
       └─────────────┴───────────┴─────────────┴─────────────┘
                                 │
                    scan -> dedup -> store -> analyze
                                 │
              ┌──────────────────┼──────────────────┐
              v                  v                  v
        ┌──────────┐     ┌──────────────┐    ┌──────────┐
        │ insights │     │  patterns    │    │ sessions │
        │ wrapped  │     │  repetition  │    │ projects │
        │ style    │     │  privacy     │    │ agent    │
        └──────────┘     └──────────────┘    └──────────┘

Por que o ctxray?

Depois que o Promptfoo entrou para a OpenAI e o Humanloop entrou para a Anthropic, o ctxray é a alternativa independente e de código aberto para entender suas interações com IA.

• 100% local — seus prompts nunca saem da sua máquina
• Sem necessidade de LLM — análise puramente baseada em regras, <50ms por prompt
• 9 ferramentas de IA — a única ferramenta que funciona com Claude Code, Cursor, ChatGPT e mais
• Baseado em pesquisa — calibrado com 10 artigos revisados por pares, não em impressões

Publicado anteriormente como reprompt-cli. Mesma ferramenta, novo nome, namespace limpo.

Privacidade

• Toda a análise é executada localmente. Nenhum prompt sai da sua máquina.
• ctxray privacy mostra exatamente o que você enviou para cada ferramenta de IA.
• Telemetria opcional envia apenas vetores de recursos anônimos — nunca texto de prompt.
• Código aberto: audite exatamente o que é coletado.

Links

• PyPI: ctxray
• Extensão Chrome: Chrome Web Store
• Complemento Firefox: Complementos do Firefox
• Changelog: CHANGELOG.md

Contribuição

Veja CONTRIBUTING.md para configuração de desenvolvimento e diretrizes.

Licença

MIT