A mesterséges intelligencia (AI) kódolásának új irányát, a context engineering módszertanát állítja középpontba ez a videó, amelyben bemutatásra kerül, hogy mennyire kritikus előzetesen részletes kontextust biztosítani az AI-kódolási asszisztensek számára. Ez a megközelítés szemben áll a ‘vibe coding’ gyorsprototípus szemlélettel és a prompt engineering szóhangolásával, hiszen átfogó keretrendszert ad a valódi, termelésben használható eredmények eléréséhez.
A beszélgetés középpontjában a PRP framework (Product Requirement Prompt) áll, amelyet Raasmus fejlesztett ki, és amelyre konkrét sablonokat készítettek MCP szerverek fejlesztéséhez. A videó egy praktikus példán keresztül vezeti végig a nézőt — hogyan lehet egy előre elkészített sablonból összetett, mégis könnyen testreszabható AI-vezérelt MCP szervert építeni.
A részletezés során szó esik arról is, milyen fontos a generált PRP kód validálása és végigkövetése, illetve hogy hogyan lehet ezt a módszert különböző kódbázisokra alkalmazni. Külön kitérnek az automatizált tesztelés elveire, a kontextus bővítésének lépéseire, valamint arra, hogyan illeszthetjük a PRP frameworköt meglévő projektekhez vagy teljesen új fejlesztésekhez.
Feltűnik a témában a Lindy platform is, amely új szintre emeli az AI-automatizáció lehetőségeit, kiemelve a párhuzamos ügynököket koordináló funkciókat. A videó végig arra fókuszál, hogy a kontextus mérnöki pontosságú strukturálásával hogyan lehet több nagyságrendet lépni a hatékony AI-kódolás terén.
