যারা Ai নিয়ে সিরিয়াসলি কাজ করছেন, নিজেদের Programming Skill-কে আরও উন্নত করতে চান, তাদের জন্য আজকের টিউনটি খুবই স্পেশাল। Context Engineering কী, কেন এটা ভাইব কোডিংয়ের (Vibe Coding) চেয়েও বেশি শক্তিশালী, এবং কীভাবে আপনি এটা ব্যবহার করে নিজের Project-গুলোকে সাফল্যের শিখরে নিয়ে যেতে পারেন - এই সবকিছুই আমরা বিস্তারিতভাবে জানব। তাহলে আর দেরি না করে, চলুন শুরু করা যাক!

ভাইব কোডিং (Vibe Coding) বনাম Context Engineering, পার্থক্যটা কোথায়?

একসময় ছিল যখন ভাইব কোডিং (Vibe Coding) ছিল Programming Community-র হট টপিক। আমরা Natural Language ব্যবহার করে খুব দ্রুত Apps-এর প্রোটোটাইপ তৈরি করতে পারতাম। AI নিজে থেকেই Code লিখে দিত, ফলে কাজটা অনেক সহজ হয়ে যেত, সময়ও বাঁচত। Andre Kaparthy, যিনি বর্তমানে টেসলা এর আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স এবং অটো-পাইলট ভিশন এর ডিরেক্টর, প্রথম এই Concept-টা জনপ্রিয় করে তোলেন। কিন্তু Programming-এর নিয়মই হলো, পুরনোকে সরিয়ে নতুনের আগমন।

Kaparthy নিজেই এখন Context Engineering-এর প্রবক্তা। তিনি মনে করেন, Context Engineering ভাইব কোডিংয়ের চেয়েও অনেক বেশি কার্যকরী এবং আধুনিক। সম্প্রতি Shopify-এর CEO Toby X-এর একটা Post করেন, যেখানে তিনি বলেন যে Prompt Engineering-এর চেয়ে Context Engineering তার বেশি পছন্দের। কারণ Context Engineering Core Skills গুলোকে আরও ভালোভাবে বুঝিয়ে দেয়। একটা Large Language Model যাতে কোনো Task ভালোভাবে বুঝতে পারে, তার জন্য প্রয়োজনীয় Context সরবরাহ করাই হলো Context Engineering।

ভাইব কোডিংয়ের যুগে আমরা শুধু সুন্দর এবং আকর্ষণীয় Prompt লেখার দিকে মনোযোগ দিতাম। কিন্তু Context Engineering-এর ক্ষেত্রে AI-কে সঠিক, প্রাসঙ্গিক এবং বিস্তারিত Information দেওয়ার ওপর জোর দেওয়া হয়। বিজ্ঞান, সৃজনশীলতা এবং System Design-এর সমন্বয়ে তৈরি এই Context Engineering Chatgpt-এর মতো সাধারণ Tools থেকে অনেক শক্তিশালী এবং Complex Real World AI Application তৈরি করতে সক্ষম।

আমরা এখন এমন একটা গুরুত্বপূর্ণ সময়ে এসে দাঁড়িয়েছি, যেখানে Context Engineering AI Assisted Development-এর একটা অপরিহার্য Skill হিসেবে বিবেচিত হবে। ভাইব কোডিং যেমন দ্রুত প্রোটোটাইপ তৈরিতে সাহায্য করত, Context Engineering আমাদের Problem সমাধান করার Method, কাজ করার Procedure এবং AI Systems-এর সাথে সহযোগিতার Style-কে আরও উন্নত করবে।

Context Engineering কেন এত জরুরি? এর পেছনের কারণগুলো কী?

তাহলে প্রশ্ন হলো, কেন আমরা Context Engineering নিয়ে এত মাতামাতি করছি? কেন এটা Programming World-এর নতুন আলোচনা কেন্দ্র? এর উত্তর লুকিয়ে আছে AI Code Quality নিয়ে করা একটা বিশেষ Study-তে।

Qodo নামক একটা স্বনামধন্য প্রতিষ্ঠান AI Code Quality নিয়ে একটা ব্যাপক Study চালায়। তারা অনেক Developers-এর মতামত নেয় এবং জানতে পারে যে বেশিরভাগ Developers (প্রায় ৭৬.৪%) মানুষের Review ছাড়া AI Generated Code-এর ওপর পুরোপুরি আস্থা রাখতে পারেন না। কারণ AI প্রায়ই ভুল করে, Halucination-এর শিকার হয় এবং অনেক সময় অপ্রাসঙ্গিক Code Generate করে।

আসলে Problem হলো AI Coding খারাপ, এমনটা নয়। বরং Problem হলো, কোনো অভিজ্ঞ Programmer দিয়ে Review না করিয়ে সরাসরি AI দিয়ে তৈরি Code ব্যবহার করা। কারণ বর্তমান AI Coding Tools-গুলোর সবচেয়ে বড় দুর্বলতা হলো Context-এর অভাব। AI অনেক ক্ষেত্রেই পর্যাপ্ত Context পায় না, যার ফলে ভুল Result দিতে পারে বা Designed Application-এর Requirement পূরণ করতে ব্যর্থ হতে পারে। Taskmaster বা Context 7-এর মতো Tools ব্যবহার করে AI-কে সঠিক Context দেওয়ার চেষ্টা করা হয়, যাতে Model আরও ভালোভাবে কাজ করতে পারে এবং সঠিক Output দিতে সক্ষম হয়।

এসব কারণেই Context Engineering এত গুরুত্বপূর্ণ। আমাদের শুধু Powerful AI Engine দরকার নেই, বরং দরকার এমন একটা Structured Approach, যা AI-কে সঠিক Information সরবরাহ করতে পারে এবং নির্ভুল Result বের করে আনতে সাহায্য করতে পারে।

Context Engineering আসলে কী? আসুন, একটু গভীরে যাই

Context Engineering হলো AI বা AI Agent-কে কোনো নির্দিষ্ট Task সঠিকভাবে সম্পন্ন করার জন্য প্রয়োজনীয় Information খুব সতর্কতার সাথে নির্বাচন করা, সুন্দরভাবে সাজানো এবং দক্ষতার সাথে পরিচালনা করা। Machine Learning Model-কে কাজ বুঝিয়ে দেওয়ার জন্য যা কিছু দরকার, তার সবকিছুই Context Engineering-এর অংশ। এর মধ্যে State, History, User Prompt, Available Tools, Rag Instructions এবং Long-Term Memory সবকিছুই অন্তর্ভুক্ত।

একটা বাস্তব উদাহরণ দিলে হয়তো বিষয়টি আরও পরিষ্কার হবে। ধরুন, আপনি AI-কে একটা স্মার্ট ই-লার্নিং প্ল্যাটফর্ম (Smart E-Learning Platform) বানাতে বললেন। এখন AI-কে যদি আপনি Platform-এর Design, Functionality, Target Audience (যেমন: ছাত্র, শিক্ষক), Course Category, Payment System, Security Measures এবং User Interface-এর মতো গুরুত্বপূর্ণ Information না দেন, তাহলে AI হয়তো একটা সাধারণ Platform বানিয়ে দেবে, যা আপনার ইউজারদের জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে। কিন্তু যদি আপনি AI-কে সবকিছু বুঝিয়ে দেন, তাহলে AI একটা Smart এবং Effective Platform তৈরি করতে পারবে, যা আপনার ইউজারদের Learning Experience-কে আরও উন্নত করবে এবং Platform-টিকে জনপ্রিয় করে তুলবে।

Cole Medan-এর Context Engineering Template, কোডিংকে করুন আরও সহজ এবং কার্যকরী

আজ আমি আপনাদের সাথে Cole Medan-এর তৈরি করা একটা অসাধারণ Template শেয়ার করব, যেটা Context Engineering-এর মাধ্যমে Code Generation-কে আরও Improve করতে পারে। Cole Medan একজন ট্যালেন্টেড Developer এবং AI Expert। তিনি AI Tooling, Plugins এবং বিভিন্ন Concept নিয়ে অনেক ইনফরমেটিভ টিউটোরিয়াল তৈরি করেন, যা Programming-এর জটিল Concept গুলোকে সহজে বুঝতে সাহায্য করে।

এই Template-টা Claude Code-এর সাথে খুব সহজে কাজ করে। এটা Claude-এর ক্ষমতাগুলোকে পুরোপুরি ব্যবহার করে Code Generation-কে আরও Flexible এবং Precise করে তোলে। এর ফলে Token-ও কম লাগে, এবং High-Quality Output পাওয়া যায়। যারা Claude Code ব্যবহার করেন, তাদের জন্য এই Template-টা খুবই উপকারী হতে পারে।

Template ব্যবহার করার আগে আপনার যা যা লাগবে

• আপনার কম্পিউটারে Git ইনস্টল করা থাকতে হবে, যাতে আপনি Github থেকে Template Clone করতে পারেন। Git হলো Version Control System, যা Code Manage করতে সাহায্য করে।
• Cloud Code চালানোর জন্য Node.Js লাগবে। Node.Js ছাড়া Cloud Code ঠিকভাবে কাজ করবে না। এটা একটা Javascript Runtime Environment।
• অবশ্যই Cloud Code ইনস্টল করা থাকতে হবে। Cloud Code হলো Google Cloud Platform-এর একটা Tool, যা Cloud Application Develop করতে সাহায্য করে।

Template ব্যবহার করার নিয়ম, অনুসরণ করুন এই Step-গুলো

1. প্রথমে Github Repository থেকে Template-টা Clone করুন। এর জন্য Git ব্যবহার করতে পারেন। Command Line-এ Git Clone [repository Link] লিখে Enter দিলেই Template Clone হয়ে যাবে।
2. Claude.Md file-টা কনফিগার করুন। এখানে Cloud-এর জন্য Global Rules সেট করতে হয়। Project-Wide Rules, Code Structure, Testing Procedure এবং Reliability Criteria-এর মতো বিষয়গুলো এখানে নিজের প্রয়োজন অনুযায়ী ঠিক করে নিতে পারেন। এই File-টা AI-কে গাইড করবে কিভাবে Code Generate করতে হবে।
3. Initial.Md file-টা তৈরি করুন। এখানে আপনি AI-কে কী বানাতে দিতে চান, তার বিস্তারিত Description দিতে হবে। Features Tab-এ AI-কে Focus করার জন্য একটা Clear Description দিন। Example Tab-এ আপনি যত খুশি Files দিতে পারেন, যাতে AI আপনার Context বুঝতে পারে। Documentation-এর জন্য প্রাসঙ্গিক Docs, Apis বা Mcp Server Resources-এর Link দিতে পারেন। এছাড়াও Edge Cases বা Requirements-এর মতো বিষয়গুলো উল্লেখ করতে পারেন। যত বেশি Information দেবেন, Ai তত ভালোভাবে বুঝতে পারবে এবং আপনার Requirement অনুযায়ী Code Generate করতে পারবে।
4. Prp (product Requirement Prompt) Generate করুন। এর জন্য Generate Prp Initial.Md command ব্যবহার করুন। এই Command ব্যবহার করে AI আপনার দেওয়া Information গুলো বিশ্লেষণ করে একটা Product Requirement Prompt তৈরি করবে, যা AI-কে Code Generate করতে সাহায্য করবে।
5. Prp Execute করুন। এর জন্য Execute Prp command ব্যবহার করুন। এই Command ব্যবহার করে AI আপনার Product Requirement Prompt অনুযায়ী Code Generate করবে এবং আপনার Application তৈরি হয়ে যাবে।

এভাবে আপনি খুব সহজেই Context Engineering ব্যবহার করে AI-এর মাধ্যমে ভালো Code Generate করতে পারবেন এবং নিজের Programming Skill-কে আরও উন্নত করতে পারবেন।

Context Engineering, Programming-এর ভবিষ্যৎ এবং আপনার সাফল্যের চাবিকাঠি

আশাকরি, Context Engineering নিয়ে আপনাদের আর কোনো Confusion নেই। আমি চেষ্টা করেছি বিষয়টাকে যতটা সম্ভব সহজ এবং বোধগম্য করে বুঝিয়ে বলতে। Programming এবং AI-এর দ্রুত পরিবর্তনশীল দুনিয়ায় টিকে থাকতে হলে নতুন Concept গুলো সম্পর্কে জানতে হবে, শিখতে হবে এবং নিজের কাজে লাগাতে হবে। Context Engineering তেমনই একটা Concept, যা আপনার Productivity অনেক বাড়িয়ে দিতে পারে এবং আপনাকে একজন সফল Programmer হিসেবে প্রতিষ্ঠিত করতে পারে।

আজকের মতো এখানেই শেষ করছি। সবাই ভালো থাকবেন, সুস্থ থাকবেন এবং নতুন কিছু শিখতে থাকুন। আর হ্যাঁ, টিউমেন্ট করে অবশ্যই জানাবেন, আজকের টিউনটি কেমন লাগলো। Programming বা AI নিয়ে অন্য কোনো বিষয়ে জানতে চান কিনা, সেটাও জানাতে পারেন। খুব শীঘ্রই নতুন কিছু নিয়ে আবার হাজির হবো। শুভ বিদায়!