Il più grande collo di bottiglia nella codifica degli agenti non è il modello; è il contesto. L'Ingegneria dei Prompt è morta. L'Ingegneria del Contesto è re. Puoi far funzionare qualsiasi modello mediocre per te, purché gli fornisca un contesto sufficiente e di alta qualità.

Ecco come puoi migliorare il contesto utilizzando Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI o qualsiasi altro strumento di codifica agentico: Installerai il Context Engine di @augmentcode. Questo è un server MCP che utilizza un grafo della conoscenza e indicizzazione semantica (non solo corrispondenza di parole chiave) per comprendere la struttura del tuo codice e identificare il codice rilevante. Quando stai codificando, questo MCP ti darà: 1. Migliore contesto 2. Risposte più rapide 3. Minore utilizzo di token (più economico!) Più grande è il tuo codice, meglio è (più benefici otterrai). Ecco come puoi installarlo: 1. Aggiungi il server MCP su Claude Code (link qui sotto) 2. Aggiorna CLAUDE .md per utilizzare sempre questo server MCP per indicizzare e rispondere a domande sul repository. Lo uso su uno dei miei repository. È un insieme piuttosto complesso di pipeline di machine learning con circa 30.000 righe di codice. Dopo aver indicizzato il repo con il Context Engine, posso rispondere a domande due volte più velocemente di prima. Stesso modello Opus 4.5, stesso Claude Code, stessi strumenti, ma contesti diversi = velocità 2x. Ecco il link al Context Engine: E qui ci sono le istruzioni su come installarlo su Claude Code, Codex o qualsiasi altra piattaforma agentica che stai utilizzando: Grazie al team di @augmentcode per aver collaborato con me su questo post.