El creador de Claude Code revela: ¿cómo convertir a Claude en tu "pequeño equipo de desarrollo virtual"?

null

Texto original: Boris Cherny, desarrollador de Claude Code

Compilación y organización: Xiaohu AI

Puede que hayas oído hablar de Claude Code e incluso lo hayas usado para escribir código y modificar documentación. Pero, ¿alguna vez te has preguntado: ¿cómo cambiaría la IA tu forma de trabajar si no es una “herramienta temporal” sino un miembro pleno de tu proceso de desarrollo, o incluso un sistema automatizado de colaboración?

Boris Cherny, el padre de Claude Code, escribió un tuit muy detallado sobre cómo utiliza la herramienta de forma eficiente y cómo él y su equipo integran a Claude en todo el proceso de ingeniería en la práctica.

Este artículo hará un resumen sistemático y una interpretación popular de su experiencia.

¿Cómo hizo Boris que la IA fuera un socio de automatización en su flujo de trabajo?

Puntos clave:

Presentó su flujo de trabajo, incluyendo:

Cómo usar Claude:

Ejecuta varios Claudes juntos: abre 5~10 sesiones en el terminal y la página web para gestionar tareas en paralelo, y también usa tu móvil Claude.

No cambies los ajustes por defecto a ciegas: Claude funciona directamente de la caja, así que no hace falta configuraciones complicadas.

Usa el modelo más potente (Opus 4.5): un poco más lento, pero más inteligente y menos fácil.

Planifica antes de escribir código (Modo Plan): Deja que Claude te ayude a pensar con claridad antes de escribir, con una alta tasa de éxito.

Después de generar código, utiliza herramientas para comprobar el formato y evitar errores.

Cómo hacer que Claude sea cada vez más inteligente:

El equipo mantiene una “base de conocimientos”: cada vez que Claude escribe algo mal, añade experiencia y no lo vuelve a hacer la próxima vez.

Entrenar automáticamente a Claude al escribir PRs: Deja que Claude lea PRs y aprenda nuevos usos o especificaciones.

Los comandos más usados se convierten en comandos de barra, y Claude puede llamarlos automáticamente, ahorrando trabajo repetitivo.

Utiliza “subagentes” para gestionar algunas tareas fijas, como simplificación de código, verificación de funciones, etc.

Cómo gestionar los permisos:

En lugar de saltarte permisos, configura los comandos seguros para que pasen automáticamente.

Sincroniza los flujos de trabajo de Claude en varios dispositivos (web, terminal, móvil).

El punto más importante:

Asegúrate de darle a Claude un “mecanismo de validación” para que pueda confirmar que lo que escribe es correcto.

Por ejemplo, Claude ejecuta pruebas automáticamente, abre el navegador para probar páginas web y comprueba si la función funciona.

Claude Code es un “socio”, no una “herramienta”

Boris comienza transmitiendo una idea central: Claude Code no es una herramienta estática, sino un compañero inteligente que puede trabajar contigo, aprender continuamente y crecer juntos.

No requiere una configuración complicada y es potente desde el primer momento. Pero si estás dispuesto a invertir tiempo en construir mejores formas de usarla, las mejoras de eficiencia que puede aportar son exponenciales.

Selección de modelo: elige el más inteligente, no el más rápido

Boris utiliza el modelo insignia de Claude, Opus 4.5 + Mindset (“con pensamiento”), para todas las tareas de desarrollo.

Aunque este modelo es más grande y lento que Sonnet, pero:

Es más completo

Mejor con herramientas

No hace falta una guía repetida, ni menos comunicación de ida y vuelta

En general, ahorra más tiempo que usar modelos rápidos

Ilustración: La verdadera eficiencia de producción no reside en la velocidad de ejecución, sino en “menos errores, menos reestructuraciones y menos explicaciones repetitivas”.

1. Modo planificar: Escribe código con IA, no te apresures a dejar que “escriba”

Cuando abrimos Claude, mucha gente escribe intuitivamente “escribe una interfaz para mí” o “refactoriza este código”… Claude también suele “escribir algo”, pero a menudo se desvía, no entiende lógica o incluso malinterpreta los requisitos.

El primer paso de Boris nunca le pidió a Claude que escribiera código. Utiliza el modelo Plan: trabaja con Claude para desarrollar primero la idea de implementación y luego pasa a la etapa de ejecución.

¿Cómo lo hizo?

Al iniciar una PR, Boris no deja que Claude escriba el código directamente, sino que utiliza el modo Plan:

1. Describe el objetivo

2. Haz un plan con Claude

3. Confirmar cada paso

4. Deja que Claude escriba a mano

Siempre que necesite implementar una nueva funcionalidad, como “añadir throttling a una API”, lo confirmará paso a paso con Claude:

¿Está implementado con middleware o está embebido lógicamente?

¿Es necesario modificar dinámicamente la configuración actual de limitación?

¿Necesitas registros? ¿Qué se devuelve cuando falla?

Este proceso de “negociación de planos” es similar a dos personas que dibujan juntas “planos de construcción”.

Una vez que Claude entiende el objetivo, Boris activa el modo de “aceptar ediciones automáticas”, que le permite modificar código, enviar PRs y, a veces, incluso eliminar la necesidad de confirmación manual.

“La calidad del código de Claude depende de si estás de acuerdo antes de escribir el código.” —— Boris

Revelación: En lugar de parchear repetidamente los errores de Claude, hagamos una hoja de ruta clara desde el principio.

Resumen

El modelo del Plan no es una pérdida de tiempo, sino una prenegociación para una ejecución estable. Por muy fuerte que sea la IA, también tiene que ser “lo dices claramente”.

2. Multi-Claude Parallel: No es una IA, sino un equipo de desarrollo virtual

Boris no usó solo un Claude. Su rutina diaria es así:

Abre 5 Claudes locales en el terminal, y las sesiones se asignan a diferentes tareas (como refactorización, escritura de pruebas y bugueos).

Abre otras 5–10 Claudes en el navegador, paralelas al nivel local

Usa la app Claude para iOS en tu móvil para iniciar una tarea en cualquier momento

Cada instancia de Claude es como un “asistente dedicado”: algunas son responsables de escribir código, otras de completar documentos y otras permanecen en segundo plano durante mucho tiempo para realizar tareas de prueba.

Incluso configuró notificaciones del sistema para que le avisaran en cuanto Claude esperara la entrada.

¿Por qué hacer esto?

El contexto de Claude es local y no adecuado para “una ventana lo hace todo”. Boris divide a Claude en varios caracteres para trabajar en paralelo, reduciendo los tiempos de espera y “interfiriendo con la memoria” en el otro.

También se recuerda a sí mismo a través de notificaciones del sistema: “Claude 4 está esperando tu respuesta” y “Claude 1 ha terminado de hacer pruebas”, gestionando estas IAs como si gestionaran un sistema multihilo.

Comprensión de la analogía

Imagínate sentado junto a cinco becarios inteligentes, cada uno con una tarea. No tienes que hacer todo hasta el final, solo “cortar a la gente” en momentos críticos y mantener la tarea sin problemas.

Implicaciones: Utilizar a Claude como múltiples “asistentes virtuales” para realizar diferentes tareas puede reducir significativamente los tiempos de espera y los costes de cambio de contexto.

3. Comandos de corte: Convierte lo que haces cada día en atajos para Claude

Hay algunos flujos de trabajo que hacemos decenas de veces al día:

Modificar el código → hacer commit → push → crear una PR

Revisa el estado de la compilación → notifica al equipo sobre → problemas de actualización

Sincronizar cambios a múltiples sesiones en la web y en las instalaciones

Boris no quiere que Claude le pregunte cada vez: “Por favor, comprométete, luego empuja y luego construye una imagen personal…”

Encapsula estas operaciones en comandos de barra, tales como:

/commit-push-pr

Detrás de estos comandos está la lógica de scripts Bash, almacenada en la carpeta .claude/commands/, añadida a la gestión de Git y utilizada por los miembros del equipo.

¿Cómo usa Claude estos comandos?

Cuando Claude se encuentra con este comando, no solo “ejecuta el comando”, sino que conoce el flujo de trabajo que representa y puede ejecutar automáticamente pasos intermedios, pre-rellenar parámetros y evitar la comunicación repetida.

Entiende los puntos clave

El comando Slash es como el “botón automático” que instalas para Claude. Lo entrenas para que entienda el flujo de una tarea, y luego puede ejecutarla con un solo clic.

“No solo puedo ahorrar tiempo con comandos, sino que Claude también.” —— Boris

Revelación: No repitas el prompt de entrada cada vez, abstrae tareas de alta frecuencia en comandos, tú y Claude podéis trabajar juntos para “automatizar”.

4. Base de Conocimiento del Equipo: Claude no depende de los prompts para aprender, sino de los genes de conocimiento mantenidos por el equipo

El equipo de Boris mantiene una base de conocimientos .claude y se incorpora a la gestión de Git.

Es como una “Wikipedia interna” para Claude, grabando:

¿Cuál es la forma correcta de escribir

¿Cuáles son las mejores prácticas acordadas por el equipo?

¿Qué problemas deberían corregirse?

Claude consulta automáticamente esta base de conocimientos para entender el contexto y determinar el estilo de código.

¿Qué hacer cuando Claude hace algo mal?

Cada vez que Claude malinterpreta o escribe mal la lógica, añade una lección.

Cada equipo mantiene su propia versión.

Todos colaboran en la edición, y Claude toma decisiones basadas en esta base de conocimiento en tiempo real.

Por ejemplo:

Si Claude sigue escribiendo la lógica de paginación incorrecta, el equipo solo necesita escribir el estándar de paginación correcto en la base de conocimientos, y cada usuario se beneficiará automáticamente en el futuro.

El enfoque de Boris: no lo regañes, no lo apagues, pero “entrena una vez”:

No escribimos este código así, sino que lo añadimos a la base de conocimiento

Claude no volverá a cometer este error la próxima vez.

Además, este mecanismo no lo mantiene solo Boris, sino que lo aporta y modifica todo el equipo cada semana.

Iluminación: Con la IA, no todos solos, sino para construir un sistema de “memoria colectiva”.

5. Mecanismo de aprendizaje automático: PR en sí es el “dato de entrenamiento” de Claude

Boris suele @Claude en PRs al hacer revisiones de código, como:

@.claude añadió esta función a la base de conocimiento

En conjunto con GitHub Actions, Claude aprende automáticamente la intención detrás de este cambio y actualiza su conocimiento interno.

Es similar a “entrenar continuamente a Claude”, donde cada reseña no solo coincide con el código, sino que también mejora las capacidades de la IA.

Esto ya no es “post-mantenimiento”, sino que integra los mecanismos de aprendizaje de la IA en la colaboración diaria.

El equipo utiliza PR para mejorar la calidad del código, y Claude mejora el conocimiento al mismo tiempo.

Implicaciones: Las relaciones públicas no son solo un proceso de revisión de código, sino una oportunidad para que las herramientas de IA evolucionen por sí mismas.

6. Subagentes: Dejar que Claude realice tareas complejas de forma modular

Además del proceso principal de tareas, Boris también define varios subagentes para gestionar tareas secundarias comunes.

Los subagentes son módulos que se ejecutan automáticamente, tales como:

simplificador de código: Simplifica automáticamente la estructura después de que Claude termine de escribir el código

verify-app: Haz una prueba completa para verificar que el nuevo código está disponible

log-analyzer: Analiza los registros de errores para localizar rápidamente problemas

Estos subagentes se conectan automáticamente a los flujos de trabajo de Claude como plugins, ejecutándose de forma automática y colaborativa, sin necesidad de repetir las indicaciones.

Revelación: El subagente es el “miembro del equipo” de Claude, y Claude es ascendido de asistente a “comandante de proyecto”.

Claude no es solo una persona, sino un pequeño manager al que puedes liderar un equipo.

7. Párrafo suplementario 1: Gancho PostToolUse - el último guardián del formato del código

No es fácil conseguir que todos escriban código de forma uniforme en un equipo. Aunque Claude tiene una gran capacidad de generación, inevitablemente tendrá fallos de detalle como mala hendidura y más líneas en blanco.

Lo que hace Boris es crear un gancho PostToolUse -

En pocas palabras, este es el “gancho de postprocesamiento” que Claude llama automáticamente tras “completar la tarea”.

Su función incluye:

Corregir automáticamente el formato del código

Notas suplementarias que faltan

Gestionar errores de pelusa para evitar bloqueos de CI

Este paso suele ser sencillo, pero fundamental. Al igual que volver a ejecutar Grammarly después de escribir un artículo, el trabajo enviado es estable y ordenado.

Para las herramientas de IA, la clave del éxito a menudo no está en el poder generativo, sino en la capacidad de finalización.

8. Gestión de permisos: Preautorizar en lugar de saltarse

Boris deja claro que no utiliza --peligrosamente-saltar-permisos- un parámetro en Claude Code que puede saltarse todos los prompts de permisos al ejecutar comandos.

Parece conveniente, pero también puede ser peligroso, como borrar archivos accidentalmente, ejecutar scripts incorrectos, etc.

Sus alternativas son:

1. Usar el comando /permissions para declarar explícitamente qué comandos son confiables

2. Escribe estas configuraciones de permisos en .claude/settings.json

3. Comparte estos ajustes de seguridad con todo tu equipo

Es como preabrir un lote de operaciones de “lista blanca” para Claude, como:

“Comandos preaprobados”: [

“commit-te”,

“Build de carrera de NPM”,

“Más Pyest”

]

Claude ejecuta estas acciones sin interrumpirlas cada vez.

Este mecanismo de permisos está diseñado para parecerse más a un sistema operativo de equipo que a una herramienta independiente. Preautoriza los comandos comunes y seguros de bash con el comando /permissions, que se guardan en .claude/settings.json y se comparten con el equipo.

Implicaciones: la automatización por IA no significa descontrolarse. Incorporar políticas de seguridad en el propio proceso de automatización es verdaderamente ingeniería.

9. Enlace multiherramienta: Claude = robot multifuncional

Boris no deja que Claude escriba código localmente. Configuró a Claude para acceder a múltiples plataformas centrales a través de MCP (un módulo central de servicio):

Notificaciones automáticas de Slack (como resultados de compilación)

Consulta datos de BigQuery (como métricas de comportamiento del usuario)

Extracción de registros de Sentry (por ejemplo, seguimiento de anomalías en línea)

¿Cómo conseguirlo?

La configuración de MCP se guarda en .mcp.json

Claude lee configuraciones en tiempo de ejecución, realizando tareas multiplataforma de forma autónoma

Todo el equipo comparte un conjunto de configuraciones

Todo esto se hace mediante la integración de MCP (el sistema central de control de Claude) con Claude, y la configuración se guarda en .mcp.json.

Claude es como un asistente robótico que te ayuda a:

“Terminar de escribir código → enviar una PR → revisar el rendimiento → notificar a QA → registro de informes”.

Esto ya no es una herramienta de IA en el sentido tradicional, sino un centro neurálgico para sistemas de ingeniería.

Revelación: No dejes que la IA trabaje solo “en el editor”,

Puede ser un planificador en todo el ecosistema de tu sistema.

10. Procesamiento asincrónico de tareas largas: agente en segundo plano + plugin + hook

En proyectos reales, Claude a veces tiene que afrontar tareas largas, como:

Build + Test + Deploy

Generar informes + enviar correos electrónicos

El script de migración de datos está en ejecución

El enfoque de Boris es muy ingenierizado:

Tres formas de gestionar tareas largas:

1. Después de que Claude complete, utiliza el agente en segundo plano para verificar los resultados

2. Usar Stop Hook para activar automáticamente acciones posteriores al final de la tarea

3. Utilizar el plugin ralph-wiggum (propuesto por @GeoffreyHuntley) para gestionar estados de proceso largos

En estos escenarios, Boris utiliza:

–modo-permiso=noPregunte

O poner tareas en un sandbox para evitar interrumpir el proceso debido a las solicitudes de permisos.

Claude no es un “vigilante constante”, sino un colaborador en quien puedes confiar para tu anfitrión.

Implicaciones: Las herramientas de IA no solo son adecuadas para operaciones cortas y rápidas, sino también para procesos complejos y a largo plazo, siempre que construyas un “mecanismo de alojamiento” para ellas.

11. Mecanismo de verificación automática: El valor de salida de Claude no merece la pena, depende de si puede verificarse a sí mismo

Una de las cosas más importantes de la experiencia de Boris es:

Cualquier resultado de Claude debe tener un “mecanismo de validación” para comprobar su corrección.

Añadirá un script de validación o gancho a Claude:

Tras escribir el código, Claude ejecuta automáticamente casos de prueba para verificar que el código es correcto

Simula las interacciones del usuario en el navegador para validar la experiencia del front-end

Comparar automáticamente registros y métricas antes y después de la operación

Si no pasa, Claude modificará y volverá a ejecutar automáticamente. Hasta que pasó.

Es como si Claude hubiera traído él mismo un “sistema de retroalimentación de bucle cerrado”.

Esto no solo mejora la calidad, sino que también reduce la carga cognitiva sobre las personas.

Iluminación: Lo que realmente determina la calidad de los resultados de IA no es el número de parámetros del modelo, sino si has diseñado un “mecanismo de verificación de resultados” para él.

Resumen: En lugar de reemplazar a los humanos, dejemos que la IA trabaje junta como los humanos

El enfoque de Boris no se basa en “características ocultas” ni en tecnología oscura, sino que utiliza a Claude de forma ingenierizada para mejorarlo de una “herramienta de chat” a un componente eficiente del sistema funcional.

Su uso de Claude tiene varias características principales:

Paralelismo multisesiones: división más clara de tareas y mayor eficiencia

Plan First: El modo Plan mejora la alineación de objetivos de Claude

Soporte de sistemas de conocimiento: El equipo mantiene conjuntamente la base de conocimiento de IA y itera continuamente

Automatización de tareas: comandos barra + subagentes, permitiendo a Claude funcionar como un motor de procesos

Mecanismo de retroalimentación en lazo cerrado: Cada salida de Claude tiene lógica de verificación, asegurando una salida estable y fiable

De hecho, el enfoque de Boris muestra una nueva forma de usar la IA:

Actualizar a Claude de un “asistente conversacional” a un “sistema de programación automatizado”

Transformar la acumulación de conocimiento del cerebro humano en una base de conocimientos para la IA

Transformar procesos de operaciones manuales repetitivas a flujos de trabajo automatizados que son guionizados, modulares y colaborativos

Este enfoque no depende de la magia oscura, sino que es una manifestación de la habilidad de ingeniería. También puedes aprender de esto a usar Claude u otras herramientas de IA de forma más eficiente e inteligente.

Si a menudo sientes que “sabe un poco pero es poco fiable” o “siempre tengo que arreglar el código que escribo”, el problema puede no estar en Claude, sino porque no le has dado un mecanismo maduro de colaboración.

Claude puede ser un becario cualificado o un socio de ingeniería estable y fiable, dependiendo de cómo lo utilices.