CLAUDE.md

El equipo de Boris Cherny en Anthropic mantiene un único archivo CLAUDE.md en su repositorio git, y la regla que lo acompaña es estricta: cada vez que Claude comete un error, el error se anota en el archivo para que no se repita. Cherny señala que Claude es sorprendentemente bueno redactando sus propias reglas. Kieran Klaassen cierra cada ciclo de entrega de la misma manera, comparando la implementación con el plan y codificando un aprendizaje en CLAUDE.md.

Lo que contiene el archivo es contexto del repositorio que se aplica en cada sesión: comandos, convenciones, arquitectura y los errores recurrentes del agente. Esa es la línea que lo separa de las skills, que llevan flujos de trabajo procedimentales invocados bajo demanda. Louis Claxton, del equipo de Applied AI de Anthropic, lo ubica entre los artefactos versionados junto a REVIEW.md para la doctrina de revisión y bands.yaml para los umbrales de producción, conocimiento institucional conservado como archivos bajo control de versiones. El plan de estudios de Claude Code describe cuatro niveles de memoria, con el CLAUDE.md del proyecto situado entre la política empresarial y el CLAUDE.md del usuario.

El modo de fallo también está documentado. Shubham Saboo lo llama drift: el CLAUDE.md se alarga, los criterios de evaluación cambian sin dejar rastro, y un mes después el agente parece peor aunque el modelo no haya empeorado. Las evaluaciones de Jude Gao en Vercel, realizadas sobre el archivo hermano AGENTS.md, muestran el costo desde el otro lado, ya que el contexto pasivo se inyecta en el system prompt en cada turno; Vercel comprimió 40 KB de documentación en un índice de 8 KB para poder costear eso. Un archivo en el que todos escriben y nadie poda.