Context Engineering: Cursor Rules, CLAUDE.md a .windsurfrules průvodce

Context Engineering představuje revoluci v AI vývoji, kde nahrazuje zastaralé prompt engineering. V roce 2026 je klíčem k efektivním AI agentům správné řízení kontextu – co model vidí, kdy a jak je strukturováno. Tento průvodce se zaměřuje na praktické nástroje jako Cursor Rules, CLAUDE.md a .windsurfrules pro české vývojáře.

Úvod do Context Engineering

Podle Andreje Karpathyho z června 2025 je LLM jako CPU a kontextové okno jako RAM – vy jste operační systém, který načítá přesné informace pro úkol[1][2]. Techniky z let 2024-2025 nyní snižují výkon, protože modely jako GPT-5.2, Claude 4.6 nebo Gemini 3.1 vyžadují dynamické sestavování kontextu z historie, dokumentů, nástrojů a uživatelských preferencí[1][3].

V roce 2026 dosahuje context engineering úspěšnosti 92 % u produkčních systémů oproti 67 % u klasického prompt engineeringu (data z Turing College, 2025)[2]. Zaměřuje se na architekturu informací: retrieval (RAG), paměťové systémy, orchestrátory jako LangGraph a vrstvenou strukturu kontextu[3].

Co je Context Engineering?

Context engineering navrhuje, jak se informace vybírají, formátují a doručují modelu v runtime. Zahrnuje systémové instrukce, historii konverzace, uživatelské profily, API data, dokumenty a nástroje[2][3]. Na rozdíl od prompt engineeringu, který optimalizuje slova, zde budujete ekosystém informací pro škálovatelné AI agenty[4].

„LLM je CPU, kontextové okno je RAM.“ – Andrej Karpathy[1][2]

Klíčové komponenty

• Persistentní vrstva: Stabilní identity, role a politiky (např. bezpečnostní guardrails).
• Časově citlivá vrstva: Aktuální data z RAG, API nebo databází, obnovovaná při každé interakci[3].
• Transientní vrstva: Nedávná historie a intermediární výsledky pro kontinuitu[3].
• Orchestrátor: Sestavuje kontext, např. pomocí LangChain nebo CrewAI[2].

Cursor Rules: Pravidla pro AI editor

Cursor Rules jsou konfigurační soubory v AI editoru Cursor (2026 verze 2.1), které definují chování modelu při kódování. Ukládají se jako .cursorrules a umožňují persistentní kontext mimo okno[5]. V roce 2026 78 % vývojářů hlásí 3x rychlejší kódování díky nim (VibeHackers data)[5].

# .cursorrules příklad pro TypeScript projekt
ROLE: Senior TypeScript developer
ALWAYS: Use strict typing, ESLint compliance
NEVER: Use any type
PREFER: Functional programming patterns
CONTEXT: Load project README and API docs

Cursor Rules automaticky injektují pravidla do kontextu, podporují rekurzivní sumarizaci pro dlouhé projekty a integrují s RAG pro dokumentaci[1][5].

CLAUDE.md: Kontext pro Anthropic modely

CLAUDE.md je markdown soubor pro Claude 4.6 (2026), který slouží jako globální system prompt. Umožňuje definovat chování, nástroje a paměť pro agenty[1]. Podle Sombra guide z 2026 snižuje „context rot“ o 85 %[3].

Struktura CLAUDE.md

---
role: Expert AI Developer
permissions: code_execution, web_search
memory: persistent
---
# Core Instructions
1. Analyze before acting.
2. Use tools only when necessary.
# Tools
- calculator: for math
# Guardrails
NEVER generate harmful code.

V praxi se CLAUDE.md načítá do každého requestu, kombinuje s historií a uživatelským stavem. Ideální pro multi-step workflow v Claude Projects[3].

.windsurfrules: Pokročilé pravidla pro Windsurf IDE

.windsurfrules je formát pro Windsurf IDE (nástupce Cursoru, 2026), zaměřený na agentické workflow. Podporuje sub-agenty s izolovanými kontexty a hierarchickou pamětí[4]. V Q1 2026 používalo 45 % enterprise týmů (FlowHunt stats)[4].

{ "rules": [
  {"name": "TypeCheck", "context": "tsconfig.json", "priority": 1},
  {"name": "SecurityScan", "tools": ["snyk"], "layer": "persistent"}
],
"memory": {"short": 10, "long": "summarized"}
}

Integruje s LangGraph pro orchestraci, umožňuje self-baking (automatickou abstrakci kontextu)[4].

Porovnání nástrojů

Praktické tipy pro implementaci (2026)

• Začněte vrstveně: Persistentní základ + dynamická vrstva[3]. Použijte recursive summarization pro dlouhý kontext (snižuje tokeny o 70 %)[4].
• Prevence context rot: Automatizujte obnovu pomocí AI summarizerů (Cognition AI přístup)[4].
• Integrovat RAG: Vector DB pro dokumenty, např. s embeddings z Claude 4.6.
• Metriky: Sledujte token usage, relevance score (Stanford ACE framework)[1].
• Pro české vývojáře: Přidejte jazykové preference do user profile: „Odpovídej v češtině pro lokální projekty.“

// Příklad orchestrátoru v Node.js
async function buildContext(userInput) {
  const persistent = await loadRules('.cursorrules');
  const rag = await retrieveDocs(userInput);
  const history = await getSummary('short-term');
  return `${persistent}\n${rag}\n${history}\nQ: ${userInput}`;
}

V roce 2026 očekávejte multi-modal kontext (text + obrázky) a AI-optimalizaci kontextu[2].

Budoucnost Context Engineering

V 2026 přecházíme k plně agentickým systémům s LangGraph teams a fine-tuned summarizery[2][4]. Podle IBM guide je spolehlivost 95 % u enterprise AI[10].

Závěr

Context Engineering s Cursor Rules, CLAUDE.md a .windsurfrules je nutností pro moderní AI vývoj. Implementujte vrstvenou architekturu a sledujte metriky pro maximální efektivitu. Začněte dnes a získejte konkurenční výhodu v 2026.