GitHub Copilot wordt slimmer met contexttechnieken

Peter Zhang
12 jan 2026 23:03

GitHub onthult drie praktische methoden waarmee ontwikkelaars AI-codeerresultaten kunnen verbeteren via aangepaste instructies, herbruikbare prompts en gespecialiseerde agents.

GitHub moedigt ontwikkelaars aan om verder te gaan dan basale prompting met een nieuw framework dat ze context engineering noemen—een systematische benadering om AI-codeerassistenten op het juiste moment de juiste informatie te verstrekken. De richtlijnen, gepubliceerd op 12 januari 2026, beschrijven drie specifieke technieken voor betere resultaten met GitHub Copilot.

Het concept vertegenwoordigt wat Braintrust CEO Ankur Goyal beschrijft als het brengen van "de juiste informatie (in het juiste formaat) naar de LLM." Het gaat minder om slimme formuleringen en meer om gestructureerde gegevenslevering.

Drie Technieken Die Echt Werken

Harald Kirschner, principal product manager bij Microsoft met diepgaande VS Code en Copilot expertise, presenteerde de benadering op GitHub Universe afgelopen najaar. De drie methoden:

Aangepaste instructies laten teams codeerconventies, naamgevingsstandaarden en documentatiestijlen definiëren die Copilot automatisch volgt. Deze staan in .github/copilot-instructions.md bestanden of VS Code instellingen. Denk aan: hoe React-componenten gestructureerd moeten worden, hoe fouten worden afgehandeld in Node-services, of API-documentatie opmaakregels.

Herbruikbare prompts maken van frequente taken gestandaardiseerde commando's. Opgeslagen in .github/prompts/*.prompts.md, kunnen deze worden geactiveerd via slash-commando's zoals /create-react-form. Teams gebruiken ze voor code reviews, testgeneratie en project scaffolding—elke keer dezelfde uitvoering.

Aangepaste agents creëren gespecialiseerde AI-persona's met gedefinieerde verantwoordelijkheden. Een API-ontwerpagent beoordeelt interfaces. Een beveiligingsagent behandelt statische analyse. Een documentatie-agent herschrijft commentaar. Elk kan zijn eigen tools, beperkingen en gedragsmodellen bevatten, met overdracht-mogelijkheid tussen agents voor complexe workflows.

Waarom Dit Nu Belangrijk Is

Context engineering heeft begin 2026 aanzienlijke aandacht gekregen in de AI-industrie, met meerdere enterprise-gerichte discussies die in dezelfde week als GitHub's richtlijnen verschenen. De discipline pakt een fundamentele beperking aan: LLM's presteren dramatisch beter wanneer ze gestructureerde, relevante achtergrondinformatie krijgen in plaats van ruwe queries.

Retrieval Augmented Generation (RAG), geheugensystemen en tool-orkestratie vallen allemaal onder deze paraplu. Het doel is niet alleen betere code-output—het gaat om het verminderen van het heen-en-weer prompting dat de ontwikkelaarsflow doodt.

Voor teams die al Copilot gebruiken, is het praktische voordeel consistentie tussen repositories en snellere onboarding. Nieuwe ontwikkelaars erven de context engineering setup in plaats van tribale kennis te leren over "hoe Copilot correct te prompten."

GitHub's documentatie bevat setup-gidsen voor elke techniek, wat suggereert dat het bedrijf context engineering ziet als een kerncompetentie voor AI-ondersteunde ontwikkeling in de toekomst.

Afbeeldingsbron: Shutterstock