De grootste bottleneck bij het coderen van agents is niet het model; het is de context. Prompt Engineering is dood. Context Engineering is koning. Je kunt elk middelmatig model voor je laten werken zolang je het voorziet van voldoende, hoogwaardige context.

Hier is hoe je de context kunt verbeteren met Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI of een andere agentische coderingsmethode: Je installeert de Context Engine van @augmentcode. Dit is een MCP-server die een kennisgrafiek en semantische indexering gebruikt (niet alleen zoekwoordmatching) om de structuur van je code te begrijpen en relevante code te identificeren. Wanneer je aan het coderen bent, zal deze MCP je het volgende geven: 1. Betere context 2. Snellere antwoorden 3. Lagere tokenverbruik (goedkoper!) Hoe groter je codebase, hoe beter (hoe meer voordelen je eruit haalt). Hier is hoe je het kunt installeren: 1. Voeg de MCP-server toe op Claude Code (link hieronder) 2. Werk CLAUDE .md bij om altijd deze MCP-server te gebruiken voor indexeren en het beantwoorden van vragen over de repository. Ik gebruik dit op een van mijn repositories. Het is een vrij complexe set van machine learning-pijplijnen met ongeveer 30.000 regels code. Na het indexeren van de repo met de Context Engine, kan ik vragen twee keer zo snel beantwoorden als voorheen. Zelfde Opus 4.5-model, dezelfde Claude Code, dezelfde tools, maar verschillende contexten = 2x snelheid. Hier is de link naar de Context Engine: En hier zijn instructies over hoe je het kunt installeren op Claude Code, Codex of welk ander agentisch platform je ook gebruikt: Bedankt aan het team van @augmentcode voor de samenwerking aan deze post.