Project Context for AI Agent Tutorial with Markdown File

যখন আপনি কোনো AI agent (যেমন OpenAI ChatGPT, Anthropic Claude, Cursor, Copilot, Roo Code, Cline ইত্যাদি) দিয়ে বড় project build করবেন, তখন সবচেয়ে বড় সমস্যা হলো:

  • Agent বারবার একই project scan করে

  • একই context বারবার explain করতে হয়

  • Token usage অনেক বেড়ে যায়

  • Agent আগের architecture ভুলে যায়

  • Coding style inconsistent হয়

এই সমস্যা solve করার সবচেয়ে effective উপায় হলো:

  • Project-এর জন্য structured context .md file তৈরি করা

  • এটা basically AI-এর “memory file” হিসেবে কাজ করে।

কেন .md Context File দরকার?

একটা ভালো context file থাকলে AI:

✅ Project structure বুঝে

✅ কোন file কী কাজ করে জানে

✅ কোন architecture follow হচ্ছে জানে

✅ কোন rules follow করতে হবে জানে

✅ বারবার পুরো codebase পড়তে হয় না

✅ Token cost অনেক কমে যায়

✅ Response অনেক accurate হয়

Best Practice Folder Structure

project-root/

├── docs/

│ ├── PROJECT_CONTEXT.md

│ ├── ARCHITECTURE.md

│ ├── API_RULES.md

│ ├── DATABASE_SCHEMA.md

│ └── CODING_RULES.md

├── src/

├── backend/

├── frontend/

└── README.md

সবচেয়ে Important File: PROJECT_CONTEXT.md

এই file-এ পুরো project-এর summary থাকবে।

Step-by-Step কী লিখতে হবে

1. Project Overview

প্রথমে project কী সেটা short করে explain করতে হবে ।

# Project Overview

This project is an AI SaaS platform for generating marketing content.

Users can:

- Generate blog posts

- Generate Facebook ads

- Save templates

- Export content

Tech Stack:

- Next.js

- Node.js

- PostgreSQL

- Prisma

- Redis

2. Architecture Explain করুন ।

AI যেন বুঝতে পারে কোন layer কী কাজ করে।

# Architecture

Frontend:

- Next.js App Router

- Tailwind CSS

- Zustand

Backend:

- Express API

- Prisma ORM

- PostgreSQL

Authentication:

- JWT based auth

Caching:

- Redis caching layer

AI System:

- OpenAI GPT API

3. Folder Structure Explain করুন

এটা খুব important।

# Folder Structure

src/app

- Frontend routes

src/components

- Shared UI components

src/lib

- Utility functions

backend/controllers

- API controllers

backend/services

- Business logic

backend/db

- Database layer

4. Coding Rules লিখো

AI যেন consistent code generate করে।

# Coding Rules

- Always use TypeScript

- Use async/await

- Never use any type

- Use functional components

- Use Tailwind only

- Use absolute imports

- Keep functions under 50 lines

5. Naming Convention

# Naming Convention

Components:

- PascalCase

Functions:

- camelCase

Constants:

- UPPER_CASE

Database tables:

- snake_case

6. API Rules

# API Rules

All APIs:

- Return JSON

- Use REST naming

Success format:

{

  success: true,

  data: {}

}

Error format:

{

  success: false,

  error: ""

}

7. Database Context

AI যেন relation বুঝতে পারে।

# Database Schema

users

- id

- email

- password

posts

- id

- user_id

- title

- content

Relationship:

- users has many posts

8. Existing Features লিখুন

এটা খুব useful।

# Completed Features

- Authentication

- Dashboard

- Blog generation

- Stripe subscription

9. Pending Features

# TODO Features

- Team collaboration

- AI image generation

- Analytics dashboard

10. Important Business Logic

এটা AI-এর জন্য gold।

# Business Logic

Free users:

- 5 generations/day

Pro users:

- Unlimited generations

Credits reset every midnight

11. Common Commands

# Commands

Run frontend:

npm run dev

Run backend:

npm run server

Run migration:

npx prisma migrate dev

AI Agent কে কীভাবে এই File “শেখাবে”

এখন main part।

Method 1 — Session শুরুতে Context দিন

সবচেয়ে simple method।

Prompt:

Read PROJECT_CONTEXT.md first.

Follow all architecture and coding rules before generating code.

Method 2 — Cursor / Cline / Roo Code Rules

অনেক AI coding tool rules file support করে।

যেমন:

.cursorrules

CLAUDE.md

.roo/rules.md

এখানে project rules লিখলে agent automatically context use করবে।

Example .cursorrules

Always read PROJECT_CONTEXT.md first.

Follow:

- TypeScript only

- Functional components only

- Tailwind CSS only

Never:

- Use inline styles

- Use class components

Method 3 — Layered Context System

বড় project-এর জন্য best।

একটা giant file না বানিয়ে multiple context file রাখুন।

docs/

├── PROJECT_CONTEXT.md

├── FRONTEND_CONTEXT.md

├── BACKEND_CONTEXT.md

├── DATABASE_CONTEXT.md

└── AI_SYSTEM_CONTEXT.md

এতে token কম লাগে কারণ agent শুধু relevant file পড়ে।

Token Cost কমানোর Advanced Tricks

1. Huge File লিখো না

❌ Bad:

PROJECT_CONTEXT.md = 5000 lines

✅ Good:

Small modular context files

2. Repeated Text Avoid করুন।

একই কথা বারবার লিখো না।

3. Examples কম রাখুন।

AI examples পড়তে অনেক token খরচ করে।

4. শুধুমাত্র Important Context রাখুন।

❌ Bad:

Button color is blue

✅ Good:

Use design system colors only

5. Generated Files Ignore করুন।

AI যেন এগুলো scan না করে:

node_modules/

dist/

build/

.next/

coverage/

Best Real-World Setup

Professional AI-assisted projects usually use:

README.md

PROJECT_CONTEXT.md

ARCHITECTURE.md

TASKS.md

Ideal Workflow

1. AI reads PROJECT_CONTEXT.md

2. AI understands architecture

3. AI generates code

4. AI updates TASKS.md

5. AI keeps consistency

Bonus: Perfect Starter Template

আপনি এটা copy করে use করতে পারেন:

# PROJECT_CONTEXT.md

## Overview

Describe project here.

---

## Tech Stack

- Next.js

- TypeScript

- PostgreSQL

---

## Architecture

Explain architecture.

---

## Folder Structure

Explain folders.

---

## Coding Rules

- TypeScript only

- Functional components only

---

## API Rules

Explain API format.

---

## Database

Explain database schema.

---

## Features

Current features list.

---

## TODO

Pending tasks.

---

## Business Logic

Important rules.

---

## Commands

Project commands.

সবচেয়ে Important Advice

AI agent-কে “everything” শেখানোর চেষ্টা না করে বরং নিচের পয়েন্টগুলো শেখান:

  • Architecture

  • Rules

  • Constraints

  • Patterns

  • Business logic

বাকিটা AI codebase থেকে বুঝে নেবে।

Final Recommendation

Small + Structured + Modular context files

Best AI coding workflow.