Den største flaskehalsen med kodingsagenter er ikke modellen; Det er konteksten. Prompt Engineering er død. Kontekstteknikk er konge. Du kan få enhver middelmådig modell til å fungere for deg så lenge du gir den tilstrekkelig, høykvalitets kontekst.

Slik kan du forbedre konteksten ved å bruke Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI eller annen agentisk koding: Du installerer @augmentcode sin Context Engine. Dette er en MCP-server som bruker en kunnskapsgraf og semantisk indeksering (ikke bare nøkkelordmatching) for å forstå kodens struktur og identifisere relevant kode. Når du koder, vil denne MCP-en gi deg: 1. Bedre kontekst 2. Raskere svar 3. Lavere tokenbruk (billigere!) Jo større kodebase du har, desto bedre (jo flere fordeler får du ut av det). Slik kan du installere den: 1. Legg til MCP-serveren på Claude Code (lenke nedenfor) 2. Oppdater CLAUDE .md til alltid å bruke denne MCP-serveren til å indeksere og svare på spørsmål om repositoriet. Jeg bruker dette på et av mine arkiver. Det er et ganske komplekst sett med maskinlæringspipelines med rundt 30 000 linjer kode. Etter å ha indeksert repoet med Context Engine, kan jeg svare på spørsmål dobbelt så raskt som før. Samme Opus 4.5-modell, samme Claude Code, samme verktøy, men forskjellige kontekster = 2x hastighet. Her er lenken til Context Engine: Og her er instruksjoner om hvordan du installerer det på Claude Code, Codex eller hvilken som helst annen agentisk plattform du bruker: Takk til @augmentcode-teamet for samarbeidet med meg i dette innlegget.