Найбільшим вузьким місцем для кодувальних агентів є не модель; Це контекст. Prompt Engineering мертва. Контекстна інженерія — це король. Ви можете зробити так, щоб будь-яка посередня модель працювала на вас, якщо надасте їй достатній, якісний контекст.

Ось як ви можете покращити контекст, використовуючи Claude Code, Cursor, Copilot, Gemini CLI або будь-яке інше агентне кодування: Ви встановите @augmentcode Context Engine. Це MCP-сервер, який використовує граф знань і семантичне індексування (не лише відповідність ключових слів), щоб зрозуміти структуру вашого коду та ідентифікувати відповідний код. Коли ви програмуєте, цей MCP надасть вам: 1. Кращий контекст 2. Швидші відповіді 3. Менше використання токенів (дешевше!) Чим більша ваша кодова база, тим краще (тим більше користі ви отримаєте). Ось як її можна встановити: 1. Додайте сервер MCP на Claude Code (посилання нижче) 2. Оновіть CLAUDE .md, щоб він завжди використовував цей MCP-сервер для індексації та відповіді на запитання щодо репозиторію. Я використовую це в одному зі своїх репозиторіїв. Це досить складний набір конвеєрів машинного навчання з приблизно 30 000 рядків коду. Після індексації репозиторію за допомогою Context Engine я можу відповідати на питання вдвічі швидше, ніж раніше. Та сама модель Opus 4.5, той самий код Клода, ті ж інструменти, але різні контексти = швидкість 2x. Ось посилання на Context Engine: А ось інструкції, як встановити його на Claude Code, Codex або будь-яку іншу агентську платформу, яку ви використовуєте: Дякую команді @augmentcode за співпрацю зі мною над цим дописом.