Der Reddit-Nutzer StatisticianFluid747 dokumentiert auf r/LocalLLaMA anhand eigener API-Log-Audits, wie Coding-Agenten ihr Kontextfenster bereits vor der ersten Code-Ausgabe durch vier strukturelle Muster systematisch verstopfen: (1) „Blind Exploration" – rekursives Greppen und Dumpen von bis zu 40 Dateien, um eine einzige Utility-Funktion zu finden. (2) „Raw Ingestion" – komplette 2.000-Zeilen-Dateien werden in den Prompt geladen, obwohl nur ein 5-Zeilen-Interface angepasst wird. (3) „Tool Diarrhea" – verbose Testlogs und umfangreiche MCP-Tool-Definitionen fressen bis zu 30.000 Token, bevor ein einziges Code-Token generiert wird. (4) „Goldfish Memory" – fehlende sessionübergreifende Projektkenntnis zwingt den Agenten, dieselben Dateien jede Sitzung erneut einzulesen. Sobald das Kontextfenster die 80-Prozent-Auslastung überschreitet, degradiert die Ausgabequalität sichtbar, was zu halluzinierten Duplikaten und architektonischen Regressionen führt. Der Autor kritisiert, dass Standard-Chunking-RAG das Problem nicht löst, da es die logische Struktur eines Codebases nicht erfasst. Als Lösung fordert er einen Open-Source-Agenten, der Code vorab in einen AST oder eine Graph-Datenbank parst, um strukturelles Verständnis vor dem Token-Budget aufzubauen.