Największym wąskim gardłem w kodowaniu agentów nie jest model; to kontekst. Inżynieria podpowiedzi nie żyje. Inżynieria kontekstu jest królem. Możesz sprawić, że każdy przeciętny model będzie działał dla Ciebie, o ile dostarczysz mu wystarczająco dużo wysokiej jakości kontekstu.

Oto jak możesz poprawić kontekst, używając Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI lub jakiegokolwiek innego agentycznego kodowania: Zainstalujesz silnik kontekstowy @augmentcode. To jest serwer MCP, który wykorzystuje graf wiedzy i indeksowanie semantyczne (nie tylko dopasowywanie słów kluczowych), aby zrozumieć strukturę twojego kodu i zidentyfikować odpowiedni kod. Kiedy kodujesz, ten MCP da ci: 1. Lepszy kontekst 2. Szybsze odpowiedzi 3. Mniejsze zużycie tokenów (tańsze!) Im większa twoja baza kodu, tym lepiej (więcej korzyści z tego uzyskasz). Oto jak możesz to zainstalować: 1. Dodaj serwer MCP na Claude Code (link poniżej) 2. Zaktualizuj CLAUDE .md, aby zawsze używał tego serwera MCP do indeksowania i odpowiadania na pytania dotyczące repozytorium. Używam tego w jednym z moich repozytoriów. To dość złożony zestaw pipeline'ów uczenia maszynowego z około 30 000 linii kodu. Po zindeksowaniu repozytorium za pomocą silnika kontekstowego mogę odpowiadać na pytania dwa razy szybciej niż wcześniej. Ten sam model Opus 4.5, ten sam Claude Code, te same narzędzia, ale różne konteksty = 2x prędkość. Oto link do silnika kontekstowego: A oto instrukcje, jak go zainstalować na Claude Code, Codex lub jakiejkolwiek innej agentycznej platformie, której używasz: Dzięki zespołowi @augmentcode za współpracę ze mną przy tym poście.