GitHub – coleam00/context-engineering-intro: Context engineering is the new vibe coding – it’s the way to actually make AI coding assistants work.

Context Engineering: the practical way to make AI coding assistants actually work

If you’ve fiddled with prompts and still felt like you were yelling into the void, you’re not alone. *Context engineering* is the shift you’ve been waiting for — it’s like giving your assistant the whole room to work in, not just a sticky note.

What it is (quickly)

Context engineering is about building comprehensive, project-wide context so AI coding assistants can deliver end-to-end. The repo centers on Claude Code because it currently shines here, but the approach works with any assistant. The author even says: Context Engineering is 10x better than prompt engineering and 100x better than vibe coding.

How the template helps

Download the template and you’ll find practical pieces you actually use: CLAUDE.md for project rules, INITIAL.md to describe your project, and PRPs — Product Requirements Prompts — which are like PRDs tuned for AI. There are slash commands that accept $ARGUMENTS (yep, pass the filename) so you can generate and run implementation blueprints fast.

Why examples matter

AI helpers learn patterns. The examples/ folder gives them structure: code patterns, testing habits, CLI styles. Follow the template and the assistant will move from “I think” to “here’s a working change.”

Practical flow

Research → gather docs → create PRP → implement → quality check. Sounds neat, because it is. And no, it’s not perfect yet — the repo skips RAG/tools for now (more on that later), but it gives you the bones to build on.

Want to try it? Peek the repo here: https://github.com/coleam00/context-engineering-intro?s=35

Small aside: once you structure context this way, you’ll wonder why we ever treated prompts like a magic wand. It’s planning, not guessing — and that’s refreshing.

Deutsch — Kurzversion

Wenn du genug von wilden Prompt-Experimenten hast, probier Context Engineering. Es ist praktisch: statt kurzer Eingaben gibst du deiner KI ein vollständiges, nutzbares Umfeld. Das Repository fokussiert auf Claude Code, funktioniert aber mit anderen Assistenten.

Das Template enthält wichtige Bausteine: CLAUDE.md für Regeln, INITIAL.md für Projektbeschreibungen und PRPs (Product Requirements Prompts) als umsetzbare Blaupause — ähnlich einem PRD, aber speziell für KI-Assistenten. Es gibt auch Slash-Commands, die $ARGUMENTS akzeptieren, um Dateien zu generieren und auszuführen.

Das Entscheidende: die examples/-Ordner. KI lernt Muster. Wenn du Beispiele für Code-Struktur, Tests und CLI-Patterns lieferst, schreibt der Assistent brauchbaren Code — nicht nur Vorschläge.

Der Ablauf ist simpel: Recherche → Dokumente sammeln → PRP erstellen → implementieren → Qualität prüfen. Keine Magie, sondern Planung. Kleiner Haken: RAG und Tool-Integration sind aktuell nicht der Fokus — aber der Grundbau steht.

Schau dir das Repo an: https://github.com/coleam00/context-engineering-intro?s=35 — und ja, nachdem du das einmal gemacht hast, wirst du das klassische „vibe coding“ schnell vermissen. Oder nicht. 😉