Den största flaskhalsen med kodningsagenter är inte modellen; Det är kontexten. Prompt Engineering är död. Context Engineering är kung. Du kan få vilken medioker modell som helst att fungera för dig så länge du ger den tillräcklig, högkvalitativ kontext.

Här är hur du kan förbättra kontexten med Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI eller någon annan agentisk kodning: Du installerar @augmentcode Context Engine. Detta är en MCP-server som använder en kunskapsgraf och semantisk indexering (inte bara nyckelordsmatchning) för att förstå kodens struktur och identifiera relevant kod. När du kodar kommer detta MCP att ge dig: 1. Bättre kontext 2. Snabbare svar 3. Lägre tokenanvändning (billigare!) Ju större din kodbas, desto bättre (desto fler fördelar får du av den). Så här installerar du den: 1. Lägg till MCP-servern på Claude Code (länk nedan) 2. Uppdatera CLAUDE .md för att alltid använda denna MCP-server för att indexera och besvara frågor om arkivet. Jag använder detta på ett av mina arkiv. Det är en ganska komplex uppsättning maskininlärningspipelines med omkring 30 000 rader kod. Efter att ha indexerat repoet med Context Engine kan jag svara på frågor dubbelt så snabbt som tidigare. Samma Opus 4.5-modell, samma Claude Code, samma verktyg, men olika kontexter = 2x hastighet. Här är länken till Context Engine: Och här är instruktioner om hur du installerar det på Claude Code, Codex eller vilken annan agentisk plattform du än använder: Tack till @augmentcode-teamet för att ni samarbetar med mig i detta inlägg.