RAG + Claude Code: как не сжечь токены на ручном сборе контекста из таск-трекера

Главная проблема при работе с LLM в реальном проекте — не качество модели, а стоимость контекста. Ручной сбор релевантных файлов и вызовов отнимает время и токены. Предложенное решение строит RAG-индекс кодовой базы, комбинируя векторное представление и граф вызовов, чтобы плагин для Claude Code сам находил нужные куски кода по задаче из трекера.

Такой подход радикально сокращает расход токенов и исключает человеческие ошибки при подготовке контекста. Инструмент особенно полезен для команд, где разработчикам приходится часто переключаться между задачами и быстро погружаться в чужой или забытый код.