Самая большая проблема с кодированием агентов не в модели; а в контексте. Инженерия подсказок мертва. Инженерия контекста — это король. Вы можете заставить любую посредственную модель работать на вас, если предоставите ей достаточный, качественный контекст.

Вот как вы можете улучшить контекст, используя Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI или любой другой агентный код: Вы установите Context Engine от @augmentcode. Это сервер MCP, который использует граф знаний и семантическую индексацию (не просто сопоставление ключевых слов), чтобы понять структуру вашего кода и определить соответствующий код. Когда вы пишете код, этот MCP предоставит вам: 1. Лучший контекст 2. Быстрее ответы 3. Меньше использование токенов (дешевле!) Чем больше ваша кодовая база, тем лучше (тем больше преимуществ вы получите от этого). Вот как вы можете его установить: 1. Добавьте сервер MCP на Claude Code (ссылка ниже) 2. Обновите CLAUDE .md, чтобы всегда использовать этот сервер MCP для индексации и ответов на вопросы о репозитории. Я использую это в одном из своих репозиториев. Это довольно сложный набор машинных обучающих конвейеров с около 30,000 строк кода. После индексации репозитория с помощью Context Engine я могу отвечать на вопросы в два раза быстрее, чем раньше. Та же модель Opus 4.5, тот же Claude Code, те же инструменты, но разные контексты = 2x скорость. Вот ссылка на Context Engine: А вот инструкции по установке его на Claude Code, Codex или любой другой агентной платформе, которую вы используете: Спасибо команде @augmentcode за сотрудничество со мной в этом посте.