Cel mai mare blocaj la agenții de codare nu este modelul; Este contextul. Ingineria prompturilor este moartă. Ingineria Contextului este rege. Poți face orice model mediocru să funcționeze pentru tine, atâta timp cât îi oferi suficient context de înaltă calitate.

Iată cum poți îmbunătăți contextul folosind Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI sau orice alt cod agentic: Vei instala Context Engine de la @augmentcode. Acesta este un server MCP care folosește un graf de cunoștințe și indexare semantică (nu doar potrivirea cuvintelor cheie) pentru a înțelege structura codului tău și a identifica codul relevant. Când programezi, acest MCP îți va da: 1. Context mai bun 2. Răspunsuri mai rapide 3. Utilizare mai mică a token-ului (mai ieftin!) Cu cât baza ta de cod este mai mare, cu atât mai bine (cu atât vei obține mai multe beneficii). Iată cum îl poți instala: 1. Adaugă serverul MCP pe Claude Code (link mai jos) 2. Actualizează CLAUDE .md pentru a folosi întotdeauna acest server MCP pentru indexare și răspuns la întrebări despre depozit. Îl folosesc pe unul dintre depozitele mele. Este un set destul de complex de pipeline-uri de învățare automată, cu aproximativ 30.000 de linii de cod. După indexarea depozitului cu Context Engine, pot răspunde la întrebări de două ori mai repede decât înainte. Același model Opus 4.5, același cod Claude, aceleași unelte, dar contexte diferite = viteză de 2x. Iată linkul către Context Engine: Și iată instrucțiunile despre cum să o instalezi pe Claude Code, Codex sau orice altă platformă agentă folosești: Mulțumiri echipei @augmentcode pentru colaborarea cu mine la această postare.