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# Fast Context

> Fast Context é um subagente especializado que recupera código relevante da sua base de código até 20x mais rápido, usando modelos SWE-grep para busca rápida de código.

Fast Context é um subagente especializado do Windsurf que recupera trechos de código relevantes do seu repositório até 20x mais rápido do que a busca agentica tradicional. Ele potencializa a capacidade do Cascade de compreender rapidamente grandes bases de código, mantendo a inteligência dos modelos de ponta.

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<div id="using-fast-context">
  ## Usando o Fast Context
</div>

Quando o Cascade recebe uma consulta que exige pesquisa de código, o Fast Context é acionado automaticamente.

Você perceberá que o Fast Context está em funcionamento quando:

* O Cascade identifica rapidamente arquivos relevantes em toda a sua base de código
* Consultas em bases de código grandes são concluídas mais rapidamente do que antes
* O Cascade passa menos tempo lendo código irrelevante

<div id="how-it-works">
  ## Como Funciona
</div>

O Fast Context usa `SWE-grep` e `SWE-grep-mini`, modelos personalizados treinados especificamente para recuperação rápida de código. Esses modelos combinam a velocidade da busca tradicional por embeddings com a inteligência da exploração por agentes.

Quando você faz uma consulta ao Cascade que exige pesquisar no seu código, o Fast Context é ativado automaticamente para:

1. Identificar arquivos e trechos de código relevantes usando chamadas de ferramentas em paralelo
2. Executar várias buscas simultaneamente
3. Retornar resultados direcionados em segundos, em vez de minutos

Essa abordagem evita a poluição de contexto e busca mitigar o trade-off tradicional entre velocidade e precisão. Ao delegar a recuperação a um subagente especializado, o Cascade conserva seu orçamento de contexto e sua inteligência para a tarefa em questão.

<div id="swe-grep-models">
  ## Modelos SWE-grep
</div>

O Fast Context é impulsionado pela família de modelos SWE-grep:

* **SWE-grep**: Variante de alta inteligência, otimizada para tarefas complexas de busca/recuperação
* **SWE-grep-mini**: Variante ultrarrápida, processando mais de 2.800 tokens por segundo

Ambos os modelos são treinados com aprendizado por reforço para se destacarem em chamadas paralelas de ferramentas e navegação eficiente pelo codebase. Eles executam até 8 chamadas de ferramenta em paralelo por interação, em no máximo 4 interações, permitindo explorar diferentes partes do seu codebase simultaneamente.

Os modelos usam um conjunto restrito de ferramentas compatíveis entre plataformas (grep, read, glob) para garantir desempenho consistente em diferentes sistemas operacionais e ambientes de desenvolvimento.