El mayor cuello de botella con los agentes de codificación no es el modelo; Es el contexto. Prompt Engineering está muerto. La ingeniería del contexto es la reina. Puedes hacer que cualquier modelo mediocre funcione para ti siempre que le proporciones suficiente contexto de alta calidad.

Así es como puedes mejorar el contexto usando Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI o cualquier otra codificación agente: Instalarás el Context Engine de @augmentcode. Este es un servidor MCP que utiliza un grafo de conocimiento e indexación semántica (no solo emparejamiento de palabras clave) para entender la estructura de tu código e identificar el código relevante. Cuando estés programando, este MCP te dará: 1. Mejor contexto 2. Respuestas más rápidas 3. Menor uso de tokens (¡más barato!) Cuanto mayor sea tu base de código, mejor (más beneficios obtendrás de ella). Así es como puedes instalarlo: 1. Añadir el servidor MCP en Claude Code (enlace abajo) 2. Actualizar el .md de CLAUDE para que siempre use este servidor MCP para indexar y responder preguntas sobre el repositorio. Yo uso esto en uno de mis repositorios. Es un conjunto bastante complejo de pipelines de aprendizaje automático con unas 30.000 líneas de código. Después de indexar el repositorio con el Context Engine, puedo responder preguntas el doble de rápido que antes. Mismo modelo Opus 4.5, mismo código Claude, mismas herramientas, pero contextos diferentes = velocidad 2x. Aquí está el enlace a Context Engine: Y aquí tienes instrucciones sobre cómo instalarlo en Claude Code, Codex o cualquier otra plataforma agente que estés usando: Gracias al equipo de @augmentcode por colaborar conmigo en esta publicación.