O maior gargalo com a codificação de agentes não é o modelo; é o contexto. A Engenharia de Prompt está morta. A Engenharia de Contexto é o rei. Você pode fazer qualquer modelo medíocre funcionar para você, desde que lhe forneça um contexto suficiente e de alta qualidade.

Aqui está como você pode melhorar o contexto usando Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI ou qualquer outro código agentic: Você instalará o Context Engine da @augmentcode. Este é um servidor MCP que usa um grafo de conhecimento e indexação semântica (não apenas correspondência de palavras-chave) para entender a estrutura do seu código e identificar código relevante. Quando você estiver codificando, este MCP lhe dará: 1. Melhor contexto 2. Respostas mais rápidas 3. Menor uso de tokens (mais barato!) Quanto maior sua base de código, melhor (mais benefícios você obterá com isso). Aqui está como você pode instalá-lo: 1. Adicione o servidor MCP no Claude Code (link abaixo) 2. Atualize o CLAUDE .md para sempre usar este servidor MCP para indexar e responder perguntas sobre o repositório. Eu uso isso em um dos meus repositórios. É um conjunto bastante complexo de pipelines de aprendizado de máquina com cerca de 30.000 linhas de código. Após indexar o repositório com o Context Engine, posso responder perguntas duas vezes mais rápido do que antes. Mesmo modelo Opus 4.5, mesmo Claude Code, mesmas ferramentas, mas contextos diferentes = 2x velocidade. Aqui está o link para o Context Engine: E aqui estão as instruções sobre como instalá-lo no Claude Code, Codex ou qualquer outra plataforma agentic que você esteja usando: Obrigado à equipe da @augmentcode por colaborar comigo neste post.