Hacerlo tuyo: Skills, memoria y el largo plazo

Has estado enseñándole a Claude las mismas cosas una y otra vez — tus convenciones, tu gusto, cómo te gusta la salida. El salto de usarlo a construir con él es hacer que ese conocimiento se quede.

Cada sesión hasta ahora empezó en frío. Re-explicaste tu estilo de la casa, volviste a pegar el mismo contexto, volviste a declarar lo que “bueno” significa para ti. Esa repetición es la señal de que algo debería volverse permanente. Hay tres lugares donde ponerlo, y elegir el correcto es la mayor parte del oficio.

Skills: empaqueta la pericia una vez

Una Skill (habilidad) es una carpeta organizada — instrucciones, y cualquier script o archivo que necesiten — que Claude descubre y carga por su cuenta cuando una tarea coincide. En su corazón hay un pequeño SKILL.md con un nombre y una descripción de una línea. La parte ingeniosa es la divulgación progresiva: normalmente solo ese nombre y esa descripción están en el contexto; las instrucciones completas se cargan cuando la tarea de verdad las requiere, y los archivos incluidos solo cuando hacen falta. Así que tu pericia empaquetada es en la práctica ilimitada, pero casi no cuesta nada hasta que se usa.

La regla de ubicación es simple. El contexto que es ampliamente cierto para un proyecto va en CLAUDE.md. El saber hacer que solo a veces es relevante va en una Skill, cargada bajo demanda. Y algo que debe ocurrir siempre, cada vez, sin margen para el juicio, va en un hook — determinista, no dejado a que el modelo lo recuerde.

Memoria: sobrevivir al largo plazo

Una tarea grande sobrevive a una sola ventana de contexto — el escritorio se llena, y los detalles tempranos se deslizan fuera del borde. La jugada que mantiene unido un largo plazo es la memoria externa: estado escrito en un lugar donde una ventana nueva pueda retomarlo — un progress.md, el historial de git, un archivo de pruebas. Los modelos son buenos descubriendo estado desde el sistema de archivos, así que cuando una sesión se vuelve larga y nebulosa, a menudo te conviene más empezar una ventana limpia que lea las notas que cuidar una inflada. Escribe qué significa “terminado” y dónde estás; deja que la siguiente ventana se apoye en ello.

Elige el motor correcto

Por último, el modelo es una elección, no algo fijo. Opus para el razonamiento más difícil y de horizonte más largo — y es el que tiene un dial de esfuerzo que puedes subir cuando el problema merece más reflexión. Sonnet para el trabajo diario de agente y de programación, el caballo de batalla. Haiku cuando la velocidad y el costo importan más que el último puñado de puntos de profundidad. Ajusta el motor al trabajo; no envías el modelo más pesado a hacer la tarea más liviana.

Ponlo en práctica

Toma la cosa que más a menudo le explicas a Claude — tu formato, tu tono, tu única regla no negociable — y escríbela una vez como un breve SKILL.md: un nombre, una descripción, las instrucciones. La próxima vez que el trabajo coincida, míralo aplicarse sin que se lo pidan. Ese es el momento en que Claude deja de ser una herramienta que operas y se vuelve una que has moldeado.

Basado en los escritos de Anthropic sobre Agent Skills (divulgación progresiva), la ingeniería de contexto efectiva (memoria externa), y la línea actual de Opus / Sonnet / Haiku con el control de esfuerzo.