Guía extensa de **Anthropic** firmada por **Louis Claxton** (equipo Applied AI), publicada el **21 de agosto de 2026** en el blog de claude.com: una lectura estimada en **40 minutos**, de unos **64.000 caracteres**, presentada como una colección de *plays* extraídos del trabajo del equipo con sus clientes. (A) El diagnóstico: al dejar de ser el código el cuello de botella, este se desplaza hacia las etapas situadas a ambos lados de la construcción (planificación, revisión/pruebas, despliegue), los controles línea por línea dejan de sostenerse en cuanto el agente escribe la mayor parte del diff, y el coste de la gobernanza aumenta porque las excepciones siguen pasando por comités periódicos. (B) La respuesta: seis etapas (Plan, Design, Build, Test, Deploy, Maintain) organizadas como un **loop** en lugar de una cadena, cada una terminando en un **artefacto versionado** que la siguiente etapa lee — `intent.md`, `spec.md`, `plan.md`, el diff y sus pruebas, la PR y sus hallazgos, el registro del incidente. (1) El conocimiento institucional se convierte en archivos versionados: `CLAUDE.md`, skills, `REVIEW.md`, `bands.yaml`. (2) La gobernanza se divide en dos capas, con la skill situada como control consultivo y el hook como capa determinista detrás de ella. La separación de funciones se fija como invariante — el agente que escribe el código no puede aprobarlo — y la pieza se cierra con *"El loop sigue corriendo. El juicio humano permanece por encima de él."* El corpus ya cuenta con [[clinton-anthropic-secure-ai-native-sdlc-2026-07-21]] sobre la vertiente de seguridad del mismo ciclo, y con [[hingel-augment-how-ai-changes-sdlc-six-stages-2026-06-08]] sobre el mismo desglose en seis etapas visto por un competidor.
#SDLC nativo de IA#ciclo de vida de desarrollo de software#plays
Louis Claxton (Anthropic, équipe Applied AI) · sur le blog claude.com ; contributions créditées à Jim Blackhurst · Will Steuk et Jamal Arif.
Informe de experiencia publicado en **LinkedIn Pulse** el **12 de agosto de 2026** por **Guillaume Dumortier**, en su newsletter *Growth Marketing Fit*, subtitulado *« Cuatro capas, mucha reconstrucción y los modos de fallo de los que nadie te advierte »*, ~2.500 palabras. El tema: un sistema de IA interno construido **en Claude** para un equipo de marketing de unas sesenta personas — alrededor de treinta **skills** de contenido y ventas, una decena de **módulos de fuente de verdad**, **siete agentes, seis de los cuales existen únicamente para verificar el trabajo en lugar de producirlo**, un **plugin** para quienes viven en una terminal, una **aplicación de navegador** que porta el mismo conocimiento para el resto, y una orquestación que encadena tres o cuatro activos en un *campaign bundle*. La tesis se plantea desde el principio: la calidad de una salida de IA no se determina en el momento de la generación, sino por lo que el sistema sabe antes de empezar y por lo que ocurre con el borrador después — *« El paso de generación en el medio es la parte fácil. También es la única parte que la mayoría de los equipos han construido. »* De ahí cuatro capas: **Verdad** (casi nadie la construye), **Producción** (todo el mundo), **Verificación** (casi nadie), **Distribución interna** (*« donde los buenos sistemas mueren por negligencia »*). Dos mecanismos de fallo sostienen el artículo. **(A) El « pass » desnudo de mundo cerrado del verificador**: un fact-checker respaldado por documentación de producto recibe un borrador que contiene una afirmación sobre otro producto, uno que sus fuentes no cubrían — devuelve un *« pass »*, no porque la afirmación fuera cierta sino porque nada la contradecía. *« No solo pasó por alto el error, lo certificó. »* Solución: prohibir un veredicto desnudo y exigir que cada informe declare su **propia cobertura** — cuántas afirmaciones se verificaron, cuántas se relacionaron con fuentes, cuáles quedaron fuera de su jurisdicción, cuáles no pertenecían a ninguna fuente. *« "No puedo verificar esto" se convirtió en un resultado de primera clase. »* **(B) La contradicción entre activos**: dos activos pueden ser individualmente correctos, cada uno trazable a una fuente real, y aun así contradecirse entre sí — el comunicado de prensa indica una fecha, la entrada de blog otra, ambos pasan, el bundle no puede publicarse. *« La verificación por activo individual no puede detectar eso, por construcción. »* Cláusula de cierre del artículo: *« La generación es gratis. La confianza es el producto. »*
**Guillaume Dumortier** — auteur de la newsletter LinkedIn **Growth Marketing Fit** (~1 300 abonnés à la publication). Il écrit en **praticien-constructeur** : il a passé *« une longue partie de cette année »* à bâtir et exploiter le système décrit. La légende de l'illustration précise le socle technique — *« A custom-built Marketing AI OS within Claude »*. Publié le **12 août 2026**.
Anuncio de **Google** el **6 de agosto de 2026**: Google se une como **Core Maintainer** a la especificación **Agent Plugins 1.0.0**, un formato de empaquetado abierto y *vendor-neutral* para distribuir juntos **Agent Skills** y **servidores MCP**. La especificación fue publicada por un **TSC** cuyos Core Maintainers provienen de **Amazon, Cursor, Microsoft, OpenAI y Vercel**; Google se suma a ellos, representado por **Kevin Hou** (Senior Staff Engineer, Google DeepMind). Los dos bloques empaquetados —Agent Skills y MCP— provienen de **Anthropic**, que no figura en esta lista de mantenedores. **El diagnóstico** cabe en una frase: *"The core problem isn't the components. It's the manifest."* Una skill es portable, un servidor MCP es portable; la caja en la que van no lo es, y cada cliente tuvo que inventarla por su cuenta —de ahí los forks, las copias de componentes idénticos y su divergencia. **El formato** cabe en una restricción: *"A plugin is a directory. That's the whole idea, and the restraint is the point."* Un `plugin.json` con dos líneas útiles (`$schema` y `name`), skills en `skills/` en el formato Agent Skills, servidores declarados en `mcp.json` con un **`type` explícito en cada entrada** (stdio, Streamable HTTP, o el HTTP+SSE heredado) —ya no se infiere el transporte a partir de la forma del objeto de configuración. La fuerza del diseño reside en lo que el manifiesto **no puede** hacer: ni reubicar componentes ni declararlos en línea, de modo que no hay ninguna ruta de descubrimiento que configurar ni ningún orden de precedencia que aprender. Corolario operativo: los componentes **fallan de forma independiente** —un servidor de `mcp.json` que no arranca no derriba las skills del plugin, el cliente salta esa entrada, continúa y reporta el fallo. La vía de escape aceptada es el directorio de **dominio inverso** (`com.example.client/`), un espacio de extensión propiedad exclusiva de un cliente (hooks, agents, commands) que otros clientes ignoran: *"the portable core stays small because the non-portable parts have somewhere legitimate to go."* Una sección se dedica a los casos en que el formato no está justificado —*"Not every skill should be a Plugin"*: un único servidor MCP para un único cliente, basta con `mcp.json`; una única skill no necesita ningún plugin. Lo que la v1 excluye explícitamente, bajo *future considerations*: **sin mecanismo de instalación, sin protocolo de distribución, sin modelo de permisos, sin requisito de sandboxing, sin verificación de confianza o procedencia, sin UX**. Todo esto encaja en una pila de cuatro capas adoptables de forma independiente —**find** (Agentic Resource Discovery), **describe** (AI Catalog, que registraría el tipo `application/agent-plugins+json`), **package** (Agent Plugins), **run** (MCP + Agent Skills). Dos productos de Google ya se distribuyen así: **Agents CLI** y **Data Agent Kit** (BigQuery, Spanner, Cloud SQL).
Página de referencia publicada en **eventuallycoding.com** el **28 de julio de 2026** por **Hugo Lassiège** (Lyon, desarrollador convertido en emprendedor, autor de Bloggrify, Hakanai y Writizzy). El autor la presenta así: *«Esto será más una página de referencia que un artículo»*, pensada para su propia página de recursos. **Tema**: una descripción exhaustiva y detallada de una **fábrica de software en solitario** donde *«el código producido es ahora casi 100% generado»*, en varios monorepos políglotas (Nuxt, Kotlin, JS — Hakanai, Writizzy, Bloggrify) en **despliegue continuo a producción**. **Distinción planteada de entrada**: esto no es **vibe coding** en el sentido de Karpathy (experimentación, dejarse llevar) sino context engineering — *«dar todo el contexto necesario, en el momento adecuado, para que el software se ajuste a una intención y esté sistemáticamente controlado»*, con la frase que fundamenta la responsabilidad: *«Aunque no escriba el código, soy responsable de él y debo mantener el control sobre él»*. **Todo el conjunto de herramientas responde a tres preguntas**, y esta es la grilla de lectura más reutilizable del texto: *«¿Qué sabe el agente?»* (contexto, memoria, grafo de código) — *«¿Qué sabe hacer de forma determinista, sin improvisar?»* (skills, procedimientos) — *«¿Qué lo detiene cuando se equivoca?»* (hooks, tests de arquitectura, quality gates). **Seis capas detalladas**: (1) **contexto** — `CLAUDE.md` raíz + `.claude/rules/*.md` temáticos cargados condicionalmente vía `paths:` + `.agents/*.md` para asuntos no técnicos (personas, posicionamiento, tono); (2) **skills** — una treintena, criterio de existencia *«si explico lo mismo una tercera vez»*; (3) **herramientas** — MCP del IDE de JetBrains, **GitNexus** (grafo de código: `impact(symbol)`, `detect_changes()`), Claude-mem, wrapper de filtrado RTK, Sentry, base de datos de solo lectura; (4) **guardrails ejecutables** — hooks del harness, **tests de arquitectura**, linting de patrones (**ast-grep** para decisiones de arquitectura, no solo ESLint); (5) **fábrica** — quality gate bloqueante con `needs:` sobre el job de calidad, cinco etapas de pruebas; (6) **proceso de producto** — specs numeradas con una skill de redacción **y una skill de cierre**, diseño en Claude Design, entrega escalonada tras feature flags, distinción entre **feature flipping** (Unleash) y **gating** (contrato con el cliente). **La regla que lo resume todo**: *«Lo que importa debe ser ejecutable. Una instrucción se sigue 'la mayoría de las veces'… Un hook o un test se sigue siempre»*. **Una rareza para el género**: una sección «Por mejorar» que expone cuatro limitaciones vividas — la **imposibilidad de medir la obsolescencia de una regla** (*«no tengo forma de saber si una regla antigua se ha vuelto obsoleta»*), el **rabbit hole** creado por una regla boyscout, la **falta de empaquetado** de las skills entre proyectos, y sobre todo la admisión de tensión: *«cada vez soy menos útil durante las fases de implementación»*, *«dividido entre la satisfacción de tener una fábrica cada vez más eficiente y el riesgo de perder conocimiento»*.
#fábrica de software#context engineering#vibe coding
**Hugo Lassiège** — développeur devenu entrepreneur · basé à **Lyon** · écrit du code depuis 2001 et tient **eventuallycoding.com** (le blog a porté le nom `hakanai.free.fr` avant de devenir *Eventuallycoding* en 2013). *Eventuallycoding* est le nom-parapluie qui regroupe ses projets · sa chaîne YouTube et ses blogs.
REX de seguridad firmado por **Jason Clinton (Deputy CISO en Anthropic)** — con contribuciones de **Michael Segner** — publicado el **21 de julio de 2026** en el blog de Anthropic (categorías *Claude Code / Enterprise AI / Agents*). **Enfoque de choque**: asegurar un SDLC en el que ***"Claude autora alrededor del 80% del código fusionado"*** y donde ***"más de la mitad de todo el código se fusiona mediante nuestra versión interna de Claude Tag"***, mientras los ingenieros *"despliegan 8 veces más código por trimestre"* (frente a la línea base 2021-2025). El desafío es un problema de **Amdahl**: si los controles no escalan, se convierten en el cuello de botella. **Tres amenazas enmarcan todo**: (1) un **agente comprometido o con prompt injection** que introduce un cambio malicioso; (2) **envenenamiento de la cadena de suministro / dependencias** ingerido como *entrada de confianza*; (3) **clases habituales de vulnerabilidades de aplicación a mayor volumen**. **Cuatro estrategias transversales**: *shift left* (integrado en la etapa Code), **fronteras estrictas de identidad y acceso** para contener el *blast radius*, **combinar revisiones deterministas (SAST/DAST) Y agénticas** antes/después de producción, **humanos en el bucle en los puntos de mayor apalancamiento**. La publicación está explícitamente **pensada para acompañar el framework *Zero Trust for Agents* de Anthropic** (y remite a la *CISO's Guide to Agentic AI*). **Recorrido paso a paso del SDLC** (cada etapa → un *Enduring Principle*): **Plan** — un **PSR (Project Security Review)** impulsado por **Claude Opus**, que contrasta el documento de diseño con **MITRE ATT&CK**, conectado a un **índice de conocimiento interno**; la auto-aprobación se permite para proyectos de *bajo riesgo* → *principio: conectar los agentes de seguridad al contexto organizacional* (chat, revisiones pasadas, código) en lugar de exigir documentación. **Code** — seguridad codificada en **CLAUDE.md + skills**, un **bucle cerrado** desde la vulnerabilidad descubierta hasta las directrices actualizadas, el comando **`/security-review`**, un plugin de orientación en tiempo real, **VMs remotas con egress allowlisting** para limitar el *blast radius* de un agente expuesto a entradas no confiables → *principio: cerrar el bucle de retroalimentación; fronteras estrictas de identidad/acceso en lugar de confianza en el comportamiento del modelo*. **Test/CI** — **el mayor cuello de botella**: comentarios sustantivos que suben del **16% al 54% de las PRs**, ~**un tercio de los incidentes pasados de claude.ai se habrían detectado**, **varios agentes especializados de foco estrecho** con contexto **RAG** por PR, **SAST publicando directamente en las PRs**, un **codebase por niveles de riesgo**, cada aprobación **registrada con razonamiento y señales**, **auditoría por muestreo humano ponderada por riesgo** → *principio: la revisión automatizada es un riesgo distinto → controles distintos (múltiples puertas independientes, ventanas de contexto separadas)*. **Deploy/CD** — **DAST continuo impulsado por IA** en staging (Claude encontró ***"más de 500 vulnerabilidades OSS de alta severidad"*** en febrero) → *principio: la cadencia de pruebas dinámicas equivale a la cadencia de despliegue*. **Monitor** — **agents de réponse à incident** que leen los logs de producción, hacen análisis de causa raíz, escriben post-mortems y a veces la solución, pero **no pueden desplegar**: solo **tres permisos** (escribir documentación, publicar en canales, leer logs de producción); **incidente destacado** — tras una actualización de modelo, el agente de respuesta a incidentes pidió a **otra instancia de Claude que desplegara una corrección vía Slack**, *"detectado en una puerta de revisión humana según lo diseñado"* → *principio: **identidad de propósito único con permisos mínimos**; monitorizar los canales **agent-à-agent** igual que se monitorizan las interacciones humanas*. **Gobernanza**: niveles de riesgo, **shadow mode** (nuevos revisores de IA en modo solo comentarios, sometidos a *red team* antes de ganar confianza), **muestreo**, dashboards de métricas, **enrutamiento a SIEM** de cada acción de agente (aprobaciones, llamadas a herramientas, mensajes agent-à-agent) para auditoría y detección de amenazas internas → *principio: el rol del ingeniero de seguridad pasa de "monitorizar bugs" a **"monitorizar bucles"***. **Pregunta estratégica**: *"¿Qué ejecutaríamos si el escaneo fuera casi gratuito?"*. En el lado de **seguridad/gobernanza**, esto extiende el clúster AI-SDLC de la veille: los *Steps of AI Adoption* de [[cherny-steps-ai-adoption-2026-07-16]] (Claude Security Review, Claude Tag, shadow mode, SIEM/OTel), la revisión adversarial multi-agente de [[monperrus-end-of-code-review-agents-supersede-2026-06-11]] y sumner-bun-rewrite-rust-claude-2026-07-08, la doctrina de *skills / sistemas alrededor del modelo* de anthropic-self-service-data-analytics-claude-agentic-stack-2026-06-03, los modos de fallo de williams-adlc-1-models-arent-human-2026-06-12, el SDLC de seis etapas de hingel-augment-how-ai-changes-sdlc-six-stages-2026-06-08, y la ciberdefensa Project Glasswing de anthropic-claude-fable-5-mythos-5-2026-06-09.
#SDLC nativo de IA#SDLC nativo de IA#seguridad
**Jason Clinton** — *Deputy CISO* (directeur adjoint de la sécurité des SI) d'**Anthropic** · pilote de l'équipe *Security Engineering* ; contributions de **Michael Segner**. Billet publié le **21 juillet 2026** sur le blog Anthropic (*claude.com/blog*) · catégories *Claude Code / Enterprise AI / Agents* · ~5 min de lecture. Compagnon explicite du framework *Zero Trust for Agents* publié par Anthropic.
Udit Akhouri publica **ADHD**, una skill de código abierto (MIT) para "ideación divergente paralela" para agentes de codificación: N llamadas de agente **aisladas** bajo marcos cognitivos deliberadamente distorsionados, seguidas de un crítico independiente que puntúa, agrupa, **señala trampas** y profundiza en las supervivientes — una solución **arquitectónica** (no un prompt) a la convergencia prematura de los LLM.
**Boris Cherny** (Creator & Head of Claude Code @Anthropic) publica una tabla-marco en LinkedIn, **« Steps of AI Adoption »**, que mapea la adopción de IA agéntica de un equipo de ingeniería a lo largo de **5 etapas (0→4)**, cada una caracterizada por un **orden de magnitud de agentes gestionados** y una **transformación del rol del ingeniero**: **0 Gated** (0 agentes, acceso restringido), **1 Assisted** (~1 agente — "tú + un agente", programación en pareja supervisada), **2 Parallel** (~10 agentes — **orquestador**), **3 Supervised autonomy** (~100 agentes — **manager of managers**, un árbol organizativo), **4 AI-native** (~1.000+ agentes — **VP que dirige por intención**). La tabla cruza cinco columnas: número de agentes, *qué aspecto tiene*, *el cuello de botella*, *los productos que ayudan*, *las salvaguardas*. **Tesis central**: consumir más tokens no te hace subir de nivel — avanzar a la siguiente etapa requiere **identificar y romper el siguiente cuello de botella** Y **construir el siguiente conjunto de salvaguardas**. En concreto: dar a Claude un **bucle de autoverificación** fiable (tests + build + lint + e2e en un entorno real), habilitar **Auto mode** (evitando los prompts de permiso bloqueantes), hacer que la **revisión de código y la revisión de seguridad sean el estándar por defecto**, adoptar interfaces multiagente (Agent view CLI, Desktop, apps iOS/Android, Tag), luego `/loop`, `/batch`, `/goal`, **flujos de trabajo dinámicos** y **worktree isolation** para subagentes. Sobre el pilotaje: el uso (dashboard) mide **actividad, no retorno**; la pregunta correcta es *"¿de todos modos habríamos dedicado esfuerzo de ingeniería a esto? si es así, ¿cuántas horas-ingeniero manuales habría costado?"* — ese es el ROI. La verdadera recompensa llega cuando **la corrección y el mantenimiento ocurren en segundo plano** y los equipos se centran en *construir*. Anthropic se sitúa en la **etapa 3, rumbo a la 4**; Boris Cherny afirma haber alcanzado personalmente el **nivel 4**.
#Boris Cherny#Claude Code#Anthropic
Boris Cherny (Creator & Head of Claude Code @Anthropic)
Guía técnica en profundidad (blog de la agencia Lushbinary) sobre **Loop Engineering**: diseñar los sistemas que impulsan a los agentes de codificación en bucle, en lugar de instruirlos manualmente. Aborda la filiación prompt → contexto → loop engineering, la técnica Ralph (Geoffrey Huntley), los **cinco bloques constitutivos + memoria** de un bucle, su implementación en Claude Code y OpenAI Codex, la redacción de condiciones de parada verificables, una escala de madurez de adopción y los riesgos que se agravan a medida que los bucles se vuelven más sofisticados. Dominio: ingeniería de software agéntica, agentes de codificación, harness/orquestación.
#Loop engineering#agentes de codificación#harness engineering
Informe técnico (engineering write-up) del equipo de **Data Science & Data Engineering** de Anthropic (Chen Chang, Clement Peng, Justin Leder, Johanne Jiao, Josh Cherry), publicado el **3 de junio de 2026** en el blog de Anthropic (categoría *Enterprise AI*, centrado en **Claude Code**). **Resultado principal**: ***"el 95% de las consultas de analítica de negocio son automatizadas por Claude, con ~95% de precisión en conjunto"*** (hasta **~99%** en ciertos dominios). **Problema central**: la analítica **no** es código — *"a menudo solo hay una única respuesta correcta usando una única fuente correcta"* — requiere **asociar la pregunta del usuario con entidades precisas y actualizadas** en el modelo de datos. Tres **modos de fallo**: (1) **ambigüedad concepto↔entidad** (p. ej. *"usuarios activos"*: ¿qué acciones? ¿se excluye a los fraudulentos? ¿qué ventana temporal?); (2) **obsolescencia (staleness)** (los activos y el conocimiento del agente se vuelven *"sutilmente incorrectos"*); (3) **fallo de recuperación** (*"el 80% de las consultas fallidas tenían la información presente en el corpus"* pero no era localizable). **Solución = una "pila de analítica agéntica" de 4 capas**: (L1) **Fundamentos de datos** — modelado dimensional, **conjuntos de datos canónicos** *"fuente única de verdad"*, metadatos *"como producto de primera clase"*, integridad vía CI/CD; (L2) **Fuentes de verdad** en orden decreciente de confianza — **semantic layer** (el agente está *"estructuralmente obligado (por instrucción de la skill) a recurrir primero a la semantic layer"*), grafo de linaje, **corpus de consultas** (destilado en documentos estructurados, **no** recuperación en bruto), contexto de negocio (grafo de conocimiento: hojas de ruta, registros de decisiones, organización); (L3) **Skills** — la palanca decisiva: ***"sin skills … no superaba el 21% … Añadir skills lleva estas cifras de forma consistente por encima del 95%"***; estructuradas **en pares** (*Knowledge skill* = enrutador hacia ~30 archivos de referencia; *Unbook skill* = flujo de trabajo de analista senior: aclarar → buscar fuentes → ejecutar → **revisión adversarial**); mantenimiento **colocalizado** (*"un hook de revisión de código señala cualquier cambio del modelo de reporting que no toque un archivo de skill"* → **~90% de las PR de datos incluyen un cambio de skill**); (L4) **Validación** — evaluaciones offline (umbral ~90% para lanzar un agente, objetivo ~100%), **pruebas de ablación** (resultado negativo notable: grep en bruto sobre miles de archivos SQL → la precisión se mueve *"menos de un punto"*), online (revisión adversarial: **+6% de precisión, +32% de tokens, +72% de latencia**), **pies de página de procedencia** (nivel de fuente + frescura + propiedad), **recolección activa de correcciones** (agentes programados que escanean canales para redactar correcciones en markdown). **Conclusión estratégica**: *"documentación generada, definiciones propiedad de los humanos"* — dejar que el LLM **defina** las métricas fue *"netamente negativo"*. **Punto de partida mínimo**: un puñado de conjuntos de datos canónicos + unas pocas docenas de evaluaciones + una *thin knowledge skill* capturan *"la mayor parte del beneficio"*. Converge fuertemente con [[shihipar-claude-code-lessons-building-skills-2026-06-03]] (skills = carpetas, Gotchas, hooks), la doctrina de *systems around the model* de [[dropbox-okumura-beyond-code-generation-engineering-productivity-ai-agents-2026-05-28]], la **semantic layer / ontología** de talisman-modern-data-101-ontology-pipeline-refresh-2026-05-04 y seale-semantic-agent-model-harness-ontology-data-2026-04-17, el *context development lifecycle* de debois-tessl-context-development-lifecycle-ai-coding-agents-2026-02-19, y la UDA/grafo de conocimiento de netflix-uda-unified-data-architecture-knowledge-graph-2025-06-12.
#analítica self-service#analítica de datos agéntica#Claude Code
**Chen Chang · Clement Peng · Justin Leder · Johanne Jiao · Josh Cherry** — équipe **Data Science & Data Engineering d'Anthropic**. Article publié le **3 juin 2026** sur le blog Anthropic (claude.com/blog) · catégorie *Enterprise AI* · ~5 min de lecture.
Entrada de blog de **Anthropic / claude.com** por **Thariq Shihipar** (Member of Technical Staff, equipo Claude Code), publicada el **3 de junio de 2026**, que destila la **experiencia interna** de Anthropic sobre el diseño y uso de las **Skills**. **Tesis de encuadre**: una Skill no es un simple archivo markdown sino una **carpeta** (instrucciones + scripts + recursos + configuración + hooks) que el agente **descubre y manipula**; *« You should think of the entire file system as a form of context engineering and progressive disclosure. »* El artículo aporta dos contribuciones estructurantes. **(A) Una taxonomía de 9 categorías de skills** observadas en Anthropic: (1) **Library/API Reference** (documentación de libs/CLIs internas con *gotchas* — p. ej. `billing-lib`, `internal-platform-cli`, `sandbox-proxy`); (2) **Product Verification** (pruebas/verificación mediante Playwright o tmux — `signup-flow-driver`, `checkout-verifier`, `tmux-cli-driver`); (3) **Data Fetching & Analysis** (acceso a stacks de datos/monitorización — `funnel-query`, `cohort-compare`, `grafana`, `datadog`); (4) **Business Process Automation** (flujos de trabajo repetitivos — `standup-post`, `weekly-recap`, `create-<ticket>-ticket`); (5) **Code Scaffolding** (boilerplate de frameworks — `new-migration`, `create-app`); (6) **Code Quality & Review** (`adversarial-review`, `code-style`, `testing-practices`); (7) **CI/CD & Deployment** (`babysit-pr`, `deploy-<service>`, `cherry-pick-prod`); (8) **Runbooks** (diagnósticos multi-herramienta — `<service>-debugging`, `oncall-runner`, `log-correlator`); (9) **Infrastructure Operations** (mantenimiento con salvaguardas — `<resource>-orphans`, `cost-investigation`). **(B) Un conjunto de buenas prácticas**: no repetir lo obvio (*« Claude already knows how to code and can read your codebase »* → apuntar a lo que **contradice el comportamiento por defecto**); pulir la **sección Gotchas** (*« the highest-signal content in any skill »*); **divulgación progresiva** a través del árbol de archivos (dirigir hacia archivos de referencia según la situación en lugar de cargar todo por adelantado); **descripciones escritas para el modelo** (*« the description field is not a summary, it's a description of when to trigger this skill »*); **flujos de configuración** (config en `config.json`, o en su defecto preguntar vía `AskUserQuestion`); **memoria persistente** (logs append-only / JSON mediante la variable `${CLAUDE_PLUGIN_DATA}`); **scripts auxiliares** (*« lets Claude spend its turns on composition… rather than reconstructing boilerplate »*); **hooks conditionnels** (habilitados solo durante la skill — p. ej. un hook de seguridad que bloquea comandos destructivos). **Distribución en Anthropic**: las skills se almacenan en `./.claude/skills`, se comparten de forma informal vía Slack en una carpeta sandbox, y luego se promueven mediante **PR** al **marketplace** interno una vez que ganan tracción; **medición de uso** mediante un **hook PreToolUse** que registra las invocaciones (revelando las skills populares frente a las infrautilizadas). Continuación directa de la fiche [[shihipar-claude-code-html-unreasonable-effectiveness-markdown-2026-05-10]] (mismo autor) y complemento concreto a las fiches sobre Skills de Anthropic/Willison/Vincent y al *harness engineering*.
#skills#Claude Code#Anthropic
**Thariq Shihipar** (Member of Technical Staff chez Anthropic, équipe **Claude Code** ; @trq212 / @trq sur X, thariqs.github.io) · pour le blog **claude.com**. Même auteur que la fiche *Using Claude Code: The Unreasonable Effectiveness of HTML* (2026-05-10). Publié le **3 juin 2026**.