Kodlama ajanlarıyla ilgili en büyük darboğaz model değil; Bağlam meselesi. Prompt Engineering öldü. Bağlam mühendisliği kraldır. Yeterli ve kaliteli bağlam sunduğunuz sürece vasat herhangi bir modeli sizin için çalıştırabilirsiniz.

İşte Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI veya diğer herhangi bir ajan kodlaması kullanarak bağlamı nasıl geliştirebileceğiniz: @augmentcode'nin Context Engine'ini kuracaksınız. Bu, kodunuzun yapısını anlamak ve ilgili kodu belirlemek için bilgi grafiği ve anlamsal indeksleme (sadece anahtar kelime eşleştirmesi değil) kullanan bir MCP sunucusudur. Kod yazarken, bu MCP size şunları sunacaktır: 1. Daha iyi bağlam 2. Daha hızlı cevaplar 3. Daha düşük token kullanımı (daha ucuz!) Kod tabanınız ne kadar büyükse, o kadar iyi (o kadar çok fayda elde edeceksiniz). İşte nasıl kurabileceğiniz: 1. Claude Code üzerindeki MCP sunucusunu ekleyin (aşağıdaki bağlantı) 2. CLAUDE .md'yi her zaman bu MCP sunucusunu depo ile ilgili soruları indekslemek ve yanıtlamak için kullanacak şekilde güncelleyin. Bunu bir depomda kullanıyorum. Yaklaşık 30.000 satır koddan oluşan oldukça karmaşık bir makine öğrenimi boru hattı setidir. Depoyu Context Engine ile indeksledikten sonra, soruları öncekinden iki kat hızlı yanıtlayabiliyorum. Aynı Opus 4.5 modeli, aynı Claude Kodu, aynı araçlar ama farklı bağlamlar = 2x hız. İşte Context Engine bağlantısı: Ve işte Claude Code, Codex veya kullandığınız diğer ajanik platformlara nasıl kurulacağına dair talimatlar: Bu gönderide benimle ortaklık kuran @augmentcode ekibine teşekkürler.