Aunque la reparación de programas es un aspecto tremendo de un sistema de software, puede ser extremadamente desafiante. Se ha propuesto una técnica de Reparación Automatizada de Programas (APR) para resolver este problema. Entre ellas, la APR basada en plantillas muestra un buen rendimiento. Una de las propiedades clave de la técnica APR basada en plantillas para uso práctico es su eficiencia. Sin embargo, debido a que las técnicas existentes se centran principalmente en la mejora del rendimiento, no consideran suficientemente la eficiencia. En este estudio, proponemos EffiGenC, que explora de manera eficiente el espacio de búsqueda de ingredientes de parches para mejorar la eficiencia general de la APR basada en plantillas. EffiGenC define el contexto utilizando el concepto de definición de alcance extendido de la teoría del compilador. EffiGenC construye el espacio de búsqueda recopilando los ingredientes necesarios para el parcheo en el contexto. Evaluamos EffiGenC en el banco de pruebas Defects4j. EffiGenC disminuye el número de parches candidatos del 27% al 86% en comparación con las técnicas existentes. EffiGenC también corrige/plausiblemente 47/72 errores. Para el trabajo futuro, resolveremos el problema del espacio de búsqueda que existe en errores de varias líneas utilizando el contexto.