Největší úzkým hrdlem u programátorů není model; Je to kontext. Prompt Engineering je mrtvý. Context Engineering je král. Každý průměrný model si můžete přizpůsobit, pokud mu poskytnete dostatečný a kvalitní kontext.

Zde je návod, jak můžete zlepšit kontext pomocí Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI nebo jakéhokoli jiného agentického kódování: Nainstalujete @augmentcode Context Engine. Jedná se o MCP server, který používá znalostní graf a sémantické indexování (nejen porovnání klíčových slov) k pochopení struktury vašeho kódu a identifikaci relevantního kódu. Když programujete, tento MCP vám dá: 1. Lepší kontext 2. Rychlejší odpovědi 3. Nižší využití tokenů (levnější!) Čím větší máte kód, tím lepší (tím více výhod z toho budete mít). Tady je, jak ji můžete nainstalovat: 1. Přidat MCP server na Claude Code (odkaz níže) 2. Aktualizovat CLAUDE .md tak, aby tento MCP server vždy používal k indexování a odpovídání na dotazy ohledně repozitáře. Používám to na jednom ze svých repozitářů. Je to poměrně složitá sada strojových learningových pipeline s přibližně 30 000 řádky kódu. Po indexování repozitáře pomocí Context Engine mohu odpovídat na otázky dvakrát rychleji než dříve. Stejný model Opus 4.5, stejný Claude kód, stejné nástroje, ale jiné kontexty = 2x rychlost. Tady je odkaz na Context Engine: A zde jsou instrukce, jak ji nainstalovat na Claude Code, Codex nebo jakoukoli jinou agentickou platformu, kterou používáte: Děkuji týmu @augmentcode za spolupráci na tomto příspěvku.