コーディングエージェントの最大のボトルネックはモデルではありません。それは文脈の問題です。 プロンプトエンジニアリングは死んだ。コンテキストエンジニアリングが王様です。 十分で高品質な文脈を提供すれば、どんな平凡なモデルでもあなたのために機能させることができます。

Claude Code、Cursor、Copilot、Gemini CLI、またはその他のエージェントコーディングを使ってコンテキストを改善する方法は以下の通りです: @augmentcodeのコンテキストエンジンをインストールします。 これは知識グラフと意味的インデックス(単なるキーワードマッチングではなく)を使ってコードの構造を理解し、関連コードを特定するMCPサーバーです。 コーディング中、このMCPは以下の内容を提供します: 1. より良い文脈 2. より速い回答 3. トークン使用量の低減(より安価!) コードベースが大きいほど良い(より多くのメリットが得られます)。 取り付け方法は以下の通りです: 1. Claude Code(下記リンク)にMCPサーバーを追加する 2. CLAUDE .mdを更新し、常にこのMCPサーバーを使ってリポジトリに関する質問にインデックス化し回答するよう。 私は自分のリポジトリの一つでこれを使っています。これは約3万行のコードを持つかなり複雑な機械学習パイプラインです。 Context Engineでリポジトリをインデックス化すると、以前より2倍の速さで質問に答えられるようになりました。 同じOpus 4.5モデル、同じClaudeコード、同じツールですが、コンテキストは異なります=2倍速です。 こちらがContext Engineへのリンクです: そして、Claude Code、Codex、または他のエージェントプラットフォームにインストールする方法もご紹介します。 この投稿に協力してくださった@augmentcodeチームに感謝します。