Context engineering: hoe pas je het toe in Claude Code?
MarkdownWat context engineering is en hoe het verschilt van prompt engineering. De canon van Anthropic, 7 fouten en een minimale configuratie voor Claude Code.
Lees het volledige artikel
Belangrijkste punten
Context engineering is de discipline van het configureren van alles wat vóór je bericht in Claude’s contextvenster terechtkomt: de systeemprompt, tools, geschiedenis, geheugenbestanden en gegevens uit tools. In 2026 heeft het prompt engineering vervangen als belangrijkste vaardigheid—dat zegt Anthropic. Deze gids behandelt de canon uit primaire bronnen, 7 veelvoorkomende fouten die tokens verspillen en een praktische configuratie in 7 stappen voor Claude Code.
Informatie over werken met Ailoot vind je in de documentatie.
Wat is context engineering? In één zin
Belangrijkste punten
Context engineering is de discipline van het samenstellen van alles wat bij elke stap in het contextvenster van een AI-agent terechtkomt: de systeemprompt, tools, geschiedenis, geheugenbestanden en gegevens uit externe bronnen. Prompt engineering beantwoordde de vraag “Hoe schrijf je een prompt?” Context engineering beantwoordt de vraag “Wat weet de AI wanneer je een prompt schrijft?”
Anthropic vestigde de term met een technisch blogartikel op 29 september 2025:
Context engineering is het geheel aan strategieën voor het selecteren en onderhouden van de optimale set tokens (informatie) tijdens LLM-inferentie, met inbegrip van alles wat wordt toegevoegd naast de prompts zelf.
Datzelfde artikel bevat de belangrijkste zin om je perspectief te veranderen:
Werken met taalmodellen draait steeds minder om het vinden van de juiste woorden en formuleringen in prompts en steeds meer om het beantwoorden van een bredere vraag: ‘welke contextconfiguratie leidt waarschijnlijk tot het gewenste modelgedrag?’
Het kernidee: context is niet het bericht dat je schrijft. Context is de volledige verzameling informatie die de AI vóór je bericht ziet: de systeemprompt, toolbeschrijvingen, gespreksgeschiedenis, geheugenbestanden en gegevens die via MCP worden geladen. De prompt is de laatste stap. Context engineering is de architectuur van alles wat in het venster wordt ingevoerd.
Waarom raakte prompt engineering in 2026 achterhaald?
Belangrijkste punten
Prompt engineering ontstond toen modellen met één prompt werkten—één beurt, één taak. AI-agenten in 2026 werken in lange sessies met tools, geheugen, subagenten en gegevens die via tools ter plekke worden opgehaald. In deze architectuur is het formuleren van één prompt niet langer de belangrijkste vaardigheid; het samenstellen van alle informatie die de agent ziet, is dat wel.
De verschuiving vond plaats in de zomer van 2025.
29 september 2025: Anthropic vestigt de discipline in een technisch blogartikel en presenteert een canon van 4 principes.
Prompt engineering is niet “dood”. Het is basisvaardigheid geworden, net als kunnen typen op een toetsenbord. Daarbovenop is een discipline ontstaan zonder welke AI-agenten vastlopen bij lange taken: context engineering.
Hoe verschilt context engineering van prompt engineering? 5 verschillen
Belangrijkste punten
Prompt engineering optimaliseert één prompt: je kiest de formulering, template en toon. Context engineering ontwerpt de volledige informatieomgeving vóór die prompt: de systeemprompt, tools, sessiegeschiedenis, geheugenbestanden en opgehaalde informatie. Het verschil speelt op vijf niveaus: wat wordt geoptimaliseerd, de tijdshorizon, het belangrijkste risico, de kernvaardigheid en de bron in het project.
| Aspect | Prompt engineering | Context engineering |
|---|---|---|
| Wat wordt geoptimaliseerd | De formulering van één prompt | De volledige verzameling tokens: systeemprompt + tools + geschiedenis + opgehaalde gegevens |
| Tijdshorizon | Eén beurt | Veel beurten plus overgangen tussen sessies |
| Belangrijkste risico | Het model begrijpt de prompt niet | Het model verdrinkt in ruis (contextrot) |
| Kernvaardigheid | Tekstschrijven en inzicht in het model | Informatiearchitectuur en gericht ophalen |
| Bron in het project | Je prompttemplate | CLAUDE.md, geheugenbestanden, ophalen, subagenten, compaction |
| Metafoor | “Hoe schrijf je een prompt?” | “Wat weet de AI wanneer je een prompt geeft?” |
Context engineering betekent niet “gewoon meer erin stoppen”. Het gaat om precies doseren. Te weinig, en de AI mist context en hallucineert. Te veel, en de AI verdrinkt in ruis, raakt halverwege de draad kwijt en kost meer.
Prompt engineering behandelde de laatste stap. Context engineering behandelt alles wat daaraan voorafging.
Waarom betekent 1M tokens niet “gooi alles erin”?
Belangrijkste punten
De contextvensters van modellen zijn in 2026 groter geworden: Claude Opus 4.7 en Sonnet 4.6 ondersteunen 1 miljoen tokens. Daardoor lijkt het alsof je de hele repository in het venster kunt gooien. In de praktijk betekent een groot venster geen groot bruikbaar geheugen—modellen presteren al ruim vóór de limiet minder goed.
Huidige contextlimieten voor Claude-modellen:
| Model | Contextvenster | Beschikbaar bij |
|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | 200,000 tokens | alle abonnementen |
| Claude Sonnet 4.6 | 1,000,000 tokens | Pro+ met gebruikscredits |
| Claude Opus 4.7 | 1,000,000 tokens | Pro, Max, Team, Enterprise |
1M tokens is ongeveer 2,500 pagina’s tekst. Het lijkt alsof je alle projectdocumentatie, alle correspondentie en alle specificaties kunt laden en de AI het kunt laten uitzoeken. Maar Anthropic zegt in zijn technische blog duidelijk:
Behandel context als een eindige hulpbron met afnemende meeropbrengst.
Met andere woorden: context is een eindige hulpbron waarvan de meeropbrengst afneemt. Elke extra token levert niet lineair meer voordeel op. Hoe langer het venster, hoe slechter het model met de informatie erin presteert.
De belangrijkste vaardigheid in 2026 is niet alles openhouden. Het is snel schakelen tussen smalle contexten, één per taak.
De grootste fout: leidt meer context tot een slechter resultaat?
Belangrijkste punten
Hoe langer de context, hoe slechter het model met de informatie erin werkt. Dit verschijnsel heet contextrot. Ook het lost-in-the-middle-effect speelt een rol: modellen onthouden het begin en einde van de context, maar slaan het midden over. De praktische les is dat lange geheugenbestanden tegen je werken.
Het tweede effect, lost in the middle, speelt tegelijkertijd.
In de praktijk betekent dit dat het model een belangrijke regel in het midden van een CLAUDE.md-bestand kan overslaan.
Anthropic adviseert een lengtelimiet in de CLAUDE.md-documentatie:
Streef ernaar CLAUDE.md onder de 200 regels te houden—langere bestanden gebruiken meer context en verminderen de naleving van instructies.
Minder dan 200 regels is een lengtedoel in de aangehaalde richtlijn, geen harde grens waarboven het volgen van regels stopt. De 80-120 regels zijn de werkvoorkeur van de auteur in de beschreven projecten, geen afzonderlijke eis van Anthropic. Houd instructies relevant en test belangrijke regels; elke extra regel concurreert om aandacht en context. Zie de gids “CLAUDE.md configureren in 2026” voor meer informatie over een beknopte inrichting.
5 principes van context engineering volgens Anthropic
Belangrijkste punten
In het technische blogartikel van 29 september 2025 legde Anthropic 5 basisstrategieën voor context vast: een eindige hulpbron, just-in-time ophalen, gestructureerde notities, compaction en architecturen met subagenten. Dit is de canon waarnaar alle andere auteurs over dit onderwerp nu verwijzen.
Principe 1. Context is een eindige hulpbron
Dit is de basisaanname; zonder deze werken de andere vier principes niet. Anthropic schrijft:
Het algemene advies voor alle contextonderdelen (systeemprompts, tools, voorbeelden, berichtgeschiedenis enzovoort) is om er zorgvuldig mee om te gaan en de context informatief maar compact te houden.
“Compact” betekent “dicht op de inhoud, zonder opvulling”. Elke token in het venster moet de beslissing van het model wezenlijk beïnvloeden. Als er in CLAUDE.md staat “we proberen schone code te schrijven”, kun je die regel verwijderen; hij voegt geen signaal toe.
Principe 2. Just-in-time ophalen
De AI-agent haalt gegevens ter plekke op via tools in plaats van alles vooraf in het venster te laden. Dit is de architectuur van Claude Code: in plaats van een vectordatabase of index gebruikt de agent glob en grep, zoals een live engineer code handmatig doorzoekt.
Wanneer gebruik je dit: je weet niet van tevoren welke passages de taak vereist.
Principe 3. Gestructureerde notities
De agent schrijft notities naar externe opslag en laadt ze wanneer nodig. In Claude Code wordt dit uitgevoerd met de geheugentool. Anthropic beschrijft dit in zijn Cookbook als volgt:
Geheugen bestaat uit gestructureerde notities: de agent schrijft naar permanente externe opslag om de voortgang bij te houden tussen taken en sessies, zonder alles in de actieve context te bewaren.
Wanneer gebruik je dit: bij lange sessies, overgangen tussen sessies en het opbouwen van projectkennis.
Principe 4. Compaction
Berichtgeschiedenis samenvatten wanneer de limiet nadert. In Claude Code is dit het commando /compact, plus automatische compaction wanneer het venster ongeveer 80% bereikt. Anthropic schrijft:
Compaction comprimeert het volledige venster wanneer het te groot wordt.
Wanneer gebruik je dit: bij lange analytische gesprekken waarvan de chatgeschiedenis ballast is geworden en het venster vult in plaats van te helpen.
Principe 5. Architecturen met subagenten
Gespecialiseerde subagenten werken parallel in hun eigen contextvensters en sturen gecomprimeerde samenvattingen terug naar de hoofdagent. Anthropic schrijft:
Subagenten helpen bij compressie: ze werken parallel in hun eigen contextvensters en onderzoeken tegelijkertijd verschillende aspecten van een vraag.
Cijfers uit hun eigen interne test: een hoofdagent Claude Opus 4 plus Claude Sonnet 4-subagenten leveren +90.2% kwaliteit op ten opzichte van één Claude Opus 4 voor onderzoekstaken. De kosten: ongeveer 15× meer tokens. De les: dit is gerechtvaardigd wanneer de uitkomst waardevol is.
Zie de gids “Subagenten voor Claude Code” voor meer informatie over het configureren van subagenten in Claude Code.
7 fouten die tokens verspillen en Claude Code ontregelen
Belangrijkste punten
Zeven veelvoorkomende antipatronen, beschreven met projectvoorbeelden. Elk ervan verspilt tokens zonder voordeel of veroorzaakt hallucinaties door contextrot. Onder elk patroon staat hoe context engineering het aanpakt.
| # | Antipatroon | Wat gebeurt er | Hoe los je het op? |
|---|---|---|---|
| 1 | De volledige README plus 5 codebestanden in één prompt plakken | Het venster raakt in één beurt voor 50% gevuld en bereikt daarna snel de limiet | Gebruik de geheugentool voor feiten op lange termijn en just-in-time ophalen—laat Claude zelf bestanden lezen via read_file/glob |
| 2 | CLAUDE.md met 500 regels | Lange instructies kunnen naleving verminderen, vooral wanneer belangrijke regels in het midden verborgen staan | 80-120 regels, gebiedende wijs, secties voor opdrachten en stijl. Zet de belangrijkste dingen aan het begin en einde |
| 3 | Geen /compact gebruiken tijdens lange sessies | Een sessie bereikt 180k tokens, Claude vergeet de eerste berichten en je herhaalt de context handmatig | Voer /compact handmatig uit of gebruik automatische compaction via een trigger. Een teken van overbelasting is de contextgebruiksindicator in Claude desktop |
| 4 | Eén Claude voor alles | Eén agent plant, zoekt, codeert, beoordeelt en test—het venster groeit exponentieel | Subagenten: elk heeft een eigen context en de hoofdagent verzamelt de samenvattingen. Anthropic rapporteert +90.2% kwaliteit bij onderzoekstaken |
| 5 | Geheugenbestanden groeien door toolresultaten | De agent leest hetzelfde bestand 5 keer opnieuw en toolresultaten vullen 96% van de context | Toolresultaten opschonen: bewaar 4-6 recente resultaten en wis de rest. Het feit dat een tool is aangeroepen, blijft behouden |
| 6 | De hele repository in de map examples/ plakken | De AI zoekt tussen 200 voorbeelden naar een patroon en raakt de draad kwijt | 3-7 canonieke patronen in examples/, elk voor een specifiek soort taak |
| 7 | Een Markdown-lijst van 200 regels als “functieplan” | Een lange ongestructureerde lijst kan taakbewaking moeilijker maken; er is geen universeel faalpunt bij regel 50 | Gebruik een HTML-artefact of een genummerd plan in een apart bestand |
Anthropic’s Cookbook beschrijft een specifieke meting voor fout #5: in de basissessie stond het eerste document in de context (over C. elegans) technisch gezien in het venster, maar was het bedolven onder 335k tokens. Technisch beschikbaar. In de praktijk herinnerde het model zich het niet. Met de geheugentool wordt dit als volgt opgelost: het notitiebestand aging_model_organisms_comparison.md is ongeveer 3000 tokens groot, in plaats van het oorspronkelijke corpus opnieuw te laden.
Een huiselijke vergelijking: het contextvenster is een bureau. Als er 200 documenten op liggen, vind je het document dat je nodig hebt niet, zelfs als het ertussen ligt. Context engineering is de discipline van “alleen laten liggen wat je nu nodig hebt, de rest in het archief opbergen en ophalen wanneer je erom vraagt.”
Hoe stel je in één avond een werkende configuratie samen?
Belangrijkste punten
Een minimale, werkende configuratie voor context engineering in Claude Code bestaat uit 7 elementen: CLAUDE.md, voorbeelden, PRP-documenten, de geheugentool, /compact, subagenten en just-in-time ophalen via tools. Het basisraamwerk instellen duurt 30-40 minuten; de volledige configuratie met voorbeelden en geverifieerde prompts kost één avond. Je kunt de configuratie gaandeweg verfijnen.
De zeven stappen in volgorde:
CLAUDE.md met 80-120 regels. In de hoofdmap van het project. Gebruik gebiedende wijs, geen beschrijvingen. In de officiële documentatie beveelt Anthropic het principe
Specificityaan: regels moeten concreet en ondubbelzinnig zijn, geen algemene principes. In de praktijk werkt “gebruik nooit inline mocks in tests” beter dan “we proberen schone code te schrijven”. Zie voor een uitgebreide template de gids “CLAUDE.md configureren”.Een map
examples/met 3-7 geverifieerde patronen. Eén voorbeeld voor elk veelvoorkomend patroon: een API-aanroep, een test schrijven, een migratie, foutafhandeling. Wanneer Claude een patroon inexamples/ziet, neemt het dat precies over. Zonder voorbeelden moet het al doende raden.PRP-documenten voor grote functies. PRP = Product Requirements Prompt. Eén bestand per functie: context plus plan plus validatie plus voorbeelden.
Een geheugentool voor feiten op lange termijn tussen sessies. In Anthropic’s Cookbook is Claude’s geheugentool geïmplementeerd als een gestructureerde opslagplaats voor notities. Wanneer de agent in een nieuwe sessie terugkeert naar een taak, leest hij eerst de notities in plaats van het volledige corpus opnieuw te lezen.
/compactplus automatische compaction bij 80% van de limiet. Wacht niet tot het venster zijn grens bereikt. Schakel automatische compaction in via de instellingen of voer zelf/compactuit wanneer het voelt alsof de sessie rondjes draait.Subagenten voor onderzoek / beoordeling / planning. Elke subagent heeft een eigen context en een gerichte prompt. De hoofd-Claude ontvangt alleen de samenvatting, niet het ruwe materiaal. Zie “Subagenten voor Claude Code” en “Skills voor Claude Code” voor meer informatie (Skills zijn een manier om specifieke expertise te bundelen in een skill die Claude automatisch toepast).
Just-in-time ophalen in plaats van vooraf laden. Stop niet de hele repository in het venster. Laat Claude zelf zoeken met
globengrep. Dit is de architectuur van Claude Code zelf.
Aanvullende praktische regels uit de beschreven projectervaring:
- Eén taak, één venster. Sluit het venster wanneer je klaar bent en open een nieuw. Stapel de geschiedenis van meerdere opeenvolgende taken niet op.
- Template voor het eerste commando in een nieuw venster. Gebruik steeds dezelfde tekst: “Lees achtereenvolgens
CLAUDE.mden het taakgebied. Bevestig dit in één regel. Begin niet aan de taak; wacht op het volgende bericht.” In de beschreven werkwijze is deze template opgeslagen in een snippet-editor onder één sneltoets. - Schakel over naar een nieuw venster wanneer het contextvenster voor >60% gevuld is. Een tussentijdse techniek: vraag Claude “schrijf een prompt waarmee de chat ernaast je taak kan voortzetten zonder de betekenis te verliezen”, kopieer die prompt en open een nieuw venster.
- Elke AI-fout is een reden om een regel toe te voegen. Schrijf regels niet zelf in geheugenbestanden. Vertel Claude op het moment van de fout “dat is fout omdat...”; dan zet Claude de regel volgens de conventie “Regel → Waarom → Hoe” in een bestand.
Wat volgt: hoe ontwikkelt de discipline context engineering zich?
Belangrijkste punten
In 2026 verschuift context engineering van op tekst gebaseerde Markdown-bestanden naar meer gestructureerde formaten. De functie Dreaming is verschenen, waarbij een agent ’s nachts eerdere sessies opnieuw bekijkt. Wat volgt: HTML-artefacten, persistent geheugen en orkestratie met meerdere agenten voor het hele productteam.
Eén richting waarin de discipline zich nu ontwikkelt:
Dreaming—sessies ’s nachts opnieuw overdenken. Tijdens Code w/ Claude SF op 6 mei 2026 liet Anthropic een functie zien waarbij een agent eerdere sessies ’s nachts opnieuw bekijkt en zijn eigen notities bijwerkt. Gestructureerde geheugenbestanden groeien nu niet alleen wanneer jij ze schrijft, maar ook wanneer de agent conclusies trekt uit verzamelde ervaring.
Eén trend is duidelijk: context engineering wordt een volledige discipline voor het ontwerpen van informatie voor AI-agenten, in plaats van alleen “hoe schrijf ik CLAUDE.md”. Prompt engineering was een van de eerste niveaus van deze discipline. Context engineering is de volgende.
Het minimum dat de moeite waard is om de eerste avond in te stellen: configureer CLAUDE.md op 80-120 regels (gids hier), maak een map met een structuur voor bedrijfskennis, leer /compact gebruiken en stop met het verspillen van limieten.
Voeg vervolgens subagenten (gids) en Skills toe om gespecialiseerde expertise uit de gedeelde context te halen en in afzonderlijke skills onder te brengen.
Bronnen
- Effectieve context engineering voor AI-agenten - Anthropic Applied AI team, 29.09.2025. De canonieke tekst met 4 principes voor context engineering.
- Hoe we ons multi-agent-onderzoekssysteem hebben gebouwd - Anthropic Engineering, 13.06.2025. Bron voor de cijfers van +90.2% kwaliteit en 15× tokens.
- Anthropic Cookbook - Context engineering met toolgebruik - Praktische bouwstenen: compaction, toolresultaten opschonen en de geheugentool.
- Claude Code-geheugendocumentatie - Richtlijnen voor beknopte, specifieke projectinstructies; het aangehaalde doel is minder dan 200 regels. De 80-120 regels zijn de voorkeur van de auteur.
Maak kennis met Ailoot.
Meer details
Vragen en antwoorden
Is 200 regels een harde grens voor CLAUDE.md?
Nee. De aangehaalde richtlijn raadt minder dan 200 regels aan om context te sparen en naleving te verbeteren. De 80-120 regels van de auteur zijn een praktische voorkeur; controleer belangrijke regels op echte taken in plaats van het regelaantal als garantie te behandelen.
Wat verplaats ik uit de begincontext?
Verplaats uitgebreide voorbeelden, lange toolresultaten en taakspecifieke referenties naar aparte bestanden. Houd beknopte regels en verwijzingen in CLAUDE.md en haal relevante passages op zodra de taak die nodig heeft.