Augment Code veröffentlicht 'Context Engine' und will das Paradigma der KI-Programmierung neu gestalten

Im zunehmend überfüllten Feld der KI-Programmierassistenten konzentrieren sich die meisten Tools weiterhin auf die isolierte Codegenerierung und -vervollständigung. Die wahre Komplexität der Softwareentwicklung ist jedoch oft in monatelangen Commit-Historien, schwerfälligen CI/CD-Pipelines und diversen Integrationen von Drittanbieterdiensten verborgen. Ein Unternehmen namens Augment Code scheint zu versuchen, das Problem an der Wurzel zu packen. Während seiner "2025 Summer Release Week" kündigte das Unternehmen eine Reihe neuer Funktionen an, die vor allem ein Ziel verfolgen: einen "besseren KI-Agenten" mit einem dauerhaften, umfassenden Kontextspeicher zu schaffen.

Der Kern dieser Veröffentlichung lässt sich in vier Schlüsselkomponenten zusammenfassen:TasklistundContext LineageundEasy MCP im Gesang antworten Auggie CLI. Zusammen bilden diese Werkzeuge ein System, das die KI weniger zu einem Code-Schnipsel-Generator macht, der passiv Fragen beantwortet, sondern vielmehr zu einem aktiven Teilnehmer, der die Geschichte eines Projekts versteht, sich mit externen Diensten verbindet und komplexe Aufgaben auf strukturierte Weise ausführt.

Aufgabenliste: Verabschieden Sie sich von den "Black Box"-Aufgaben der KI!

Lange Zeit war einer der Hauptkritikpunkte bei der Arbeit mit KI-Agenten die undurchsichtige Natur des Prozesses. Ein Entwickler sendet eine vage Anweisung an eine KI, z. B. "Überarbeite das Benutzerauthentifizierungssystem", und muss dann lange warten, um den Fortschritt und den Ausführungspfad zu erraten.Augment Code eingeführt Tasklist Dies ist das "Blackbox"-Problem, das mit dieser Funktion gelöst werden soll.

Tasklist Zerlegen Sie komplexe Entwicklungsaufgaben in eine Reihe von strukturierten, nachvollziehbaren Schritten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools, die einfache Markdown-Listen verwenden, ist hier jede Aufgabe ein Programmobjekt mit einem eigenen Status (z. B. ausstehend, in Bearbeitung, abgeschlossen). Während die KI ihren Plan ausführt, können die Entwickler den Fortschritt der einzelnen Schritte in Echtzeit verfolgen und die Aufgabe sogar unterbrechen oder ändern, wenn die KI vom Weg abkommt. Dieser Ansatz zwingt die KI dazu, "ihren Arbeitsplan zu zeigen", und verwandelt so ein vages Ziel in einen transparenten, messbaren Arbeitsablauf.

Context Lineage: Lassen Sie die KI das "Vorleben" des Codes lesen.

Moderne KI-Programmierassistenten sind in der Lage, aktuelle Codedateien recht gut zu lesen, aber sie sind oft ratlos, wenn die Lösung in der monatelangen Commit-Historie versteckt ist.Augment Code (in Form eines Nominalausdrucks) Context Lineage (Kontext folgt) Die Funktionen zielen darauf ab, diese historische Barriere zu überwinden.

Diese Funktion indiziert die jüngste Git-Commit-Historie eines Projekts, einschließlich Autoren, Nachrichten, Zeitstempel und Änderungsdateien, und verwendet ein Lightweight Large Language Model (LLM), um die Unterschiede der einzelnen Commits zusammenzufassen. Auf diese Weise kann die KI, wenn sie eine Aufgabe ausführen muss, wie z. B. das Hinzufügen eines Funktionswechsels, eine Historie ähnlicher Commits abrufen und bewährte Erfolgsmuster erlernen und wiederholen, anstatt das Rad von Grund auf neu zu erfinden". Dies verbessert nicht nur die Codequalität und -konsistenz, sondern - was noch wichtiger ist - es verwandelt die architektonischen Entscheidungen und praktischen Erfahrungen, die das Team im Laufe der Jahre gesammelt hat, in "institutionelles Wissen", auf das die KI jederzeit zugreifen kann.

Easy MCP: Verbinden des Entwicklungs-Ökosystems mit einem einzigen Klick

Eine wirklich effiziente KI-Programmierung ist ohne ein Verständnis des Umfelds, in dem sie arbeitet, und der Dienste, von denen sie abhängt, nicht möglich.Easy MCP wurde eingeführt, um die Anbindung von KI an externe Entwicklerwerkzeuge zu vereinfachen.MCP vollständiger Name Model Context Protocol (Model Context Protocol), eine Reihe offener Standards für die sichere Integration von KI-Tools.

passieren (eine Rechnung oder Inspektion etc.) Easy MCPDer Entwickler kann die CircleCIundMongoDBundSentry im Gesang antworten Stripe und andere beliebte Dienste zur Verbindung mit Augment Code. Sobald die Verbindung erfolgreich hergestellt ist, kann die KI in Echtzeit auf kontextbezogene Informationen dieser Dienste zugreifen, indem sie zum Beispiel die Sentry Fehlerprotokolle zur Diagnose von Problemen oder zur Analyse von MongoDB des Datenbankschemas, um Optimierungsempfehlungen zu generieren.CircleCI Rob Zuber, CTO der Firma, erklärte, dass in der Welt der KI-gesteuerten Entwicklung diese Art von Echtzeit-Feedback innerhalb der IDE entscheidend ist.

Auggie CLI: KI-Agenten auf dem Terminal

Softwareentwicklungs-Workflows gehen weit über den Code-Editor hinaus. Um die Fähigkeiten der KI auf die Prozesse der Skripterstellung, der kontinuierlichen Integration und der Bereitstellung auszuweiten, muss dieAugment Code Der Titel der Veröffentlichung lautete Auggie Befehlszeileninstrument (CLI).

Auggie Als Unix-kompatibles Werkzeug kann es leicht in bestehende Automatisierungsskripte integriert werden. Zum Beispiel ist es möglich, die git diff wird an die Ausgabe des Programms AuggieLassen Sie es die Auswirkungen dieser Code-Änderungen erklären, oder verwenden Sie es in einer CI-Pipeline, um automatisch zu prüfen, ob neue Funktionen mit Unit-Tests ausgestattet sind.Auggie Außerdem profitiert sie von Augment Code Leistungsstarke Kontextengine, die selbstständig die Struktur und die Abhängigkeiten der gesamten Codebase versteht, ohne dass der Entwickler die relevanten Dateien manuell angeben muss.

Zusammengenommen.Augment Code Diese Woche ist nicht nur ein weiteres einfaches Tool zur Code-Vervollständigung, sondern eine gut durchdachte Kombination. Sie versucht, die schwierigsten "Kontext"-Probleme bei KI-Programmierassistenten anzugehen, von der Transparenz der Aufgabenausführung über die Nachverfolgung des Codeverlaufs bis hin zur Integration externer Ökosysteme und der Automatisierung von Arbeitsabläufen. Diese Strategie, KI von einem "Code-Generator" zu einem "Entwicklungspartner" zu machen, könnte die nächste Evolution des kollaborativen Entwicklungsmodells zwischen Mensch und Computer vorwegnehmen.