Esto cambió mi forma de trabajar con agentes

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Transcript

00:00:00Co-work ofrece a quienes no son desarrolladores las potentes capacidades del código en la nube, permitiéndoles crear
00:00:04automatizaciones reales, flujos de trabajo de documentos, pipelines y tareas de investigación que antes eran exclusivas
00:00:10de la terminal.
00:00:11Pero la mayoría sigue obteniendo resultados de baja calidad y se queja de que el uso de Co-work
00:00:15ha estado agotando sus límites.
00:00:17Esto no ocurre por la herramienta en sí, sino porque no se está dedicando esfuerzo
00:00:21a la configuración previa.
00:00:22No existe una única forma correcta de hacerlo; es siempre una serie de pasos que sigues para
00:00:26adaptar el flujo de trabajo a lo que necesitas.
00:00:28Sé que hemos hablado de estas mejores prácticas en la mayoría de nuestros videos anteriores,
00:00:32pero hemos encontrado algunas nuevas que son realmente buenas y han tenido un gran impacto en nuestros flujos.
00:00:37Lo primero que debes hacer antes de cualquier cosa es crear un archivo manifest.md para cada
00:00:42carpeta con la que trabajes.
00:00:43Este archivo reside en la raíz de la carpeta y contiene una guía sobre cómo se ve
00:00:47la carpeta en cuestión.
00:00:48Para los usuarios de Cloud Code, este archivo es equivalente al archivo claud.md.
00:00:52Si tú, como nosotros, trabajas en carpetas que contienen mucha información anidada
00:00:56y estructurada, el manifiesto ayuda mucho a trabajar en ellas.
00:01:00Claud tiende a perderse y extraer ruido de archivos irrelevantes.
00:01:03Esto se debe a que, sin un archivo de manifiesto, Claud tiende a navegar por la carpeta adivinando
00:01:07dónde está realmente el archivo correcto.
00:01:09Esto infla el contexto innecesariamente, lo que lleva a usar el archivo equivocado como fuente y a generar
00:01:14resultados de mala calidad.
00:01:15Este archivo indica qué documentos son la fuente de verdad, qué subcarpetas corresponden a qué dominio
00:01:20y qué se debe omitir por completo.
00:01:21El manifest.md contiene 3 niveles jerárquicos de archivos para que Claud sepa a qué archivo
00:01:27darle importancia y a cuál no.
00:01:28El Nivel 1 contiene todos los archivos que tu modelo siempre debe cargar y que actúan como fuente de
00:01:33verdad, enumerando todos aquellos archivos que no se pueden omitir bajo ninguna circunstancia.
00:01:36El Nivel 2 incluye esos archivos que quieres que se carguen bajo demanda.
00:01:39Aquí se incluyen tipos de archivos que no necesitas de inmediato, pero que podrías requerir.
00:01:43Y finalmente, el tercer nivel son los datos de archivo, que son versiones pasadas de tus datos que
00:01:48no necesitas pero conservas por registro.
00:01:50Por eso lo etiquetamos como “Ignorar a menos que se solicite”.
00:01:53Con esta configuración, cada vez que hacíamos una pregunta en Co-work, cargaba primero
00:01:59el archivo manifest.md, localizaba desde allí el archivo con los datos necesarios y luego respondía
00:02:03a nuestra consulta de forma mucho más rápida y fiable que trabajando sin él.
00:02:07Ahora bien, aparte del manifest.md, necesitas crear 3 archivos de contexto más que definan
00:02:12cuál es tu identidad.
00:02:13Estos archivos son: sobre mí, voz de marca y estilo de trabajo, cada uno explicando cómo prefieres las respuestas
00:02:19para que Claude sepa cómo comportarse.
00:02:20Esto elimina los resultados genéricos de la IA porque Claude realmente conoce tu estilo de trabajo.
00:02:25Colocamos estos archivos en la carpeta de contexto de Claude dentro de Documentos y los hicimos
00:02:29accesibles desde cualquier lugar indicándoselo a Claude en las instrucciones.
00:02:33Esto asegura que Claude responda de acuerdo a lo que necesitamos y no se comporte de una manera
00:02:38que no nos guste.
00:02:39Estos archivos no están pensados para crearse una vez y usarse para siempre.
00:02:42Deben refinarse con frecuencia, y si ves que Claude no siguió las instrucciones
00:02:46que diste en tus archivos, entonces itera con él para ver si es un problema de prompt o de
00:02:51contexto.
00:02:52En cualquier caso, puedes añadir líneas a estos archivos para solucionar las cosas.
00:02:54Además de estos archivos, necesitas crear archivos de memoria para que, si trabajas continuamente
00:02:59en una carpeta específica, esta retenga la memoria entre sesiones gracias a dichos archivos.
00:03:03Esto funciona de forma similar a la programación, permitiendo que los archivos actúen como nuestra memoria externa para
00:03:08todas las decisiones y tareas que deben realizarse.
00:03:10Lo siguiente es algo que la gente suele ignorar: las instrucciones globales.
00:03:13Muchas personas las dejan en blanco, pero son realmente potentes porque estas instrucciones
00:03:17se cargan antes que cualquier otra cosa, incluso antes de que se cargue tu prompt.
00:03:21Actúan como punto de partida para todos tus prompts.
00:03:23Para Claude Code, esto se ve como las instrucciones en el archivo Claude.md de la carpeta .Claude
00:03:28en el directorio de inicio.
00:03:30En mis instrucciones globales, especifiqué que el manifest.md es lo primero que Claude
00:03:35debe mirar y cómo navegar por él.
00:03:37Pero también hay otras prácticas que hacen que trabajar con Claude sea manejable.
00:03:41Por ejemplo, dejo que Claude haga preguntas aclaratorias antes de hacer nada.
00:03:45De esta manera no hace a ciegas lo que cree que es correcto y puede corregir el rumbo con
00:03:48preguntas pertinentes.
00:03:50Otra cosa a incluir en tu configuración global es pedirle a Claude que muestre un plan breve antes
00:03:54de pasar a la acción.
00:03:55Cuando traza un plan primero, puedes ver si la dirección es la correcta o no.
00:03:59Puedes añadir otras reglas según prefieras.
00:04:00Por ejemplo, añadí instrucciones para evitar muletillas y no rellenar el resultado innecesariamente,
00:04:05algo que Claude tiende a hacer normalmente.
00:04:06También declaré explícitamente que si la confianza es baja, Claude debe preguntar en lugar de dar
00:04:11respuestas incorrectas con total seguridad.
00:04:12Todo esto contribuye a una experiencia mucho mejor con Co-work.
00:04:16Incluso con prompts vagos, esta configuración hace que responda con precisión.
00:04:19Y como ya mencioné, usamos archivos de contexto de Claude para guiar la voz y la personalidad, así que
00:04:24también incluí esto en las instrucciones globales para que pueda consultarlos cuando sea necesario.
00:04:28Aunque esto es algo que seguramente escuchan repetidamente en nuestros videos, también deben
00:04:32asegurarse de que el contexto dado a su agente sea mínimo, ya sea indicándolo explícitamente
00:04:36en el prompt o controlándolo con archivos como el manifest.md o similares.
00:04:41Cuanto menos se infle la ventana de contexto con ruido, mejor será el rendimiento.
00:04:44Ahora bien, los prompts, instrucciones de configuración y plantillas están disponibles en AI Labs Pro.
00:04:48Para quienes no lo sepan, es nuestra comunidad recién lanzada donde obtienen plantillas
00:04:52listas para usar que pueden integrar directamente en sus proyectos, de este video y de todos los anteriores.
00:04:57Si han encontrado valor en lo que hacemos y quieren apoyar al canal, esta es la mejor forma
00:05:01de hacerlo; el enlace está en la descripción.
00:05:03Otra cosa que debemos hacer es definir el estado final de lo que se quiere lograr en lugar
00:05:07de definir el proceso.
00:05:09Como siempre decimos, si le mostramos al modelo cómo es el resultado correcto, este tiende a
00:05:13funcionar mejor e iterar hacia ese objetivo.
00:05:16Ese resultado correcto puede ser cualquier cosa: casos de prueba, el output final en el prompt o referencias similares.
00:05:21Este principio se aplica a todos los agentes, ya sea Co-work, Claude Code o cualquier otro.
00:05:26Cuando quisimos realizar una tarea de reorganización en nuestra carpeta, indicamos específicamente
00:05:31qué versión de cada archivo debía ir a qué carpeta y qué debía contener cada una
00:05:36tras la reorganización, en lugar de pedir vagamente que reorganizara los archivos.
00:05:40También detallamos cómo debía tratar las carpetas anidadas y mencionamos explícitamente qué
00:05:45no debía tocar.
00:05:46Este prompt permitió a Claude iterar hacia ese objetivo de forma ordenada, facilitando mucho
00:05:50la tarea porque ahora sabía cómo debía ser el resultado final.
00:05:54Debemos decirle explícitamente a Claude qué debe hacer si no está seguro de alguna tarea.
00:05:58Normalmente damos a Claude instrucciones claras en nuestros prompts sobre lo que debe hacer y
00:06:03el mejor camino a seguir, pero no mencionamos cómo debe manejar los casos atípicos.
00:06:06En esas situaciones, Claude tiende a adivinar, y la mayoría de las veces se equivoca porque
00:06:10no conoce nuestro enfoque preferido.
00:06:12Por lo tanto, debes indicar específicamente qué debe hacer en esas situaciones.
00:06:16Lo hicimos añadiendo en nuestras instrucciones globales que, si Claude tiene dudas sobre algo,
00:06:21debe preguntar con palabras, y si la confianza es baja, debe comunicarlo.
00:06:25En nuestras carpetas de documentos, bajo Estilo de Trabajo, también especificamos que, si no está
00:06:30seguro de algo, debe decirlo y explícitamente no adivinar ni presentarlo como un hecho.
00:06:34Con esto implementado, Claude señala la incertidumbre de antemano en lugar de adivinar mal con seguridad.
00:06:39Pero antes de continuar, hablemos de nuestro patrocinador, Scrimba.
00:06:42La mayoría aprendemos a programar viendo un video, nos quedamos atascados y cambiamos constantemente
00:06:46entre el navegador y el editor hasta que el cerebro se nos derrite.
00:06:49Scrimba soluciona esto.
00:06:50Han creado la tecnología Scrim, donde el reproductor de video es en realidad un editor de código en vivo.
00:06:54En cualquier momento, puedes pausar, hacer clic directamente en el código del instructor y empezar a editar
00:06:58ahí mismo para ver qué sucede.
00:07:00Es como programar en pareja con expertos, y eso es lo que hace que el aprendizaje
00:07:04realmente se te quede grabado.
00:07:05Scrimba ofrece la formación especializada necesaria para dominar la ingeniería de IA y el desarrollo full stack
00:07:09para lograr un portafolio de alta calidad.
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00:07:15técnicas cubriendo estructuras de datos en Git.
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00:07:31fijado para ahorrar un 20% adicional en sus planes Pro.
00:07:35En lugar de usar una sesión diferente para cada tarea, debes agrupar el trabajo relacionado
00:07:39en una sola sesión.
00:07:40Ahora, ¿cómo identificar qué tareas pueden agruparse en una sesión y cuáles no?
00:07:45La primera pista es que algunas tareas comparten contexto entre sí porque el resultado
00:07:49de una tarea se utiliza como entrada para la siguiente y así sucesivamente.
00:07:51Por ejemplo, generar el informe resumen del presupuesto mensual suele implicar múltiples tareas
00:07:56interconectadas.
00:07:57En tales casos, necesitamos agrupar tareas similares para que se ejecuten más rápido, más barato y con
00:08:01mayor calidad.
00:08:02Esto también ayuda a evitar alcanzar los límites de sesión con frecuencia, ya que completas más tareas
00:08:06en menos sesiones.
00:08:08Cuando dábamos prompts a Claude, empezábamos explícitamente con un objetivo, luego mencionábamos
00:08:12el primer paso a realizar, luego el siguiente, y así hasta alcanzar el objetivo.
00:08:16Este enfoque nos permitió completar más tareas mucho más rápido.
00:08:19Sin embargo, si las tareas no están interconectadas, agruparlas no solo desperdiciará
00:08:23tokens, sino que también puede dar lugar a resultados incorrectos si se hace de esta manera.
00:08:26El agrupamiento de tareas no tiene por qué hacerse solo de forma secuencial.
00:08:29Si hay tareas que pueden realizarse en paralelo, puedes integrarlas utilizando
00:08:34agentes paralelos.
00:08:35Claude puede identificar automáticamente la necesidad de paralelismo y ejecutarlo por su cuenta.
00:08:39Pero no está de más mencionarlo explícitamente en tu prompt.
00:08:42También usamos mucho los subagentes para que nuestras tareas sean más rápidas y convenientes.
00:08:46Con subagentes, se puede completar un gran número de tareas rápidamente y sus ventanas
00:08:50de contexto dedicadas evitan que el contexto principal se infle con información innecesaria.
00:08:55Sin embargo, algo a tener en cuenta es que los subagentes consumen muchos tokens, por lo que debes
00:08:59usarlos solo cuando sea absolutamente necesario.
00:09:02Además, si están disfrutando de nuestro contenido, consideren presionar el botón de “hype” porque nos ayuda
00:09:06a crear más contenido como este y llegar a más personas.
00:09:10Co-work tiene una ventaja porque podemos programar tareas, algo que solíamos hacer manualmente
00:09:14escribiendo prompts repetidamente.
00:09:15Ahora podemos programar una serie de tareas que realizamos todos los días.
00:09:18Estas tareas programadas solo se ejecutan cuando tu computadora está encendida y la aplicación de Claude
00:09:23está abierta, así que es una consideración importante.
00:09:24Como ya teníamos un sistema funcionando todo el tiempo, ejecutando Open Claude para investigar nuevas ideas,
00:09:29rastrear lanzamientos de herramientas e informarnos en nuestro canal de Discord, pedimos a Co-work
00:09:34que programara otra automatización.
00:09:35Usamos la habilidad de programación y le pedimos a Claude que analice las notas de las reuniones donde
00:09:39discutimos nuevas ideas y herramientas, y que escriba un informe basado en esas notas para el mismo día
00:09:44en esta carpeta.
00:09:45También le dimos un formato adecuado de nombre de archivo y le pedimos que identificara los puntos de acción.
00:09:49En respuesta a este prompt, Claude nos hizo preguntas sobre la frecuencia y luego programó
00:09:54la tarea por nosotros.
00:09:55Y ahora recibimos informes frecuentes de nuestras reuniones, ideas y las herramientas que
00:09:59podemos usar en nuestros videos, todo derivado de nuestras discusiones.
00:10:02Este proceso se puede mejorar aún más mediante el uso de conectores para vincular Gmail o Google Drive,
00:10:07lo que nos permite escribir correos o guardar archivos directamente en la bandeja de entrada.
00:10:11También podemos hacer esto configurando tareas cron en Claude Code y dejando que interactúe con
00:10:15herramientas MCP y CLIs para hacer el mismo trabajo.
00:10:18Para que nuestro flujo de trabajo sea mucho más eficiente, necesitamos usar plugins para potenciar capacidades.
00:10:22Cada plugin contiene básicamente un conjunto de habilidades o comandos, junto con integraciones de subagentes,
00:10:27todos orientados a un área específica y especializados en trabajar en ese dominio porque
00:10:32incluyen instrucciones personalizadas.
00:10:34Claude ya tiene muchos plugins creados para casos de uso comunes, pero también podemos crear los nuestros.
00:10:38Estos plugins son de código abierto y están disponibles en GitHub.
00:10:41Incluso la suite de plugins contiene un plugin para crear otros plugins.
00:10:44Cuando quisimos crear un plugin propio, simplemente se lo pedimos a la interfaz de chat
00:10:49y esta ejecutó la función para construir el nuevo plugin.
00:10:51Claude nos hizo una serie de preguntas en una sesión y luego presentó un plan.
00:10:55Una vez aprobado el plan, comenzó a construirlo todo.
00:10:58Esto facilita aún más el proceso porque ahora no tenemos que depender de plugins creados
00:11:02por otros; podemos crear los nuestros, adaptados específicamente a nuestros casos de uso únicos.
00:11:07Otra cosa que vale la pena mencionar es el uso de habilidades (skills).
00:11:09Ya hemos hablado detalladamente sobre cómo construir una buena habilidad y los hemos guiado
00:11:13por el proceso de creación, incluyendo cómo manejar los problemas que encontramos
00:11:17mientras construíamos las nuestras.
00:11:18Pueden consultar esas guías en nuestro canal; les ayudarán cuando construyan sus propias
00:11:22habilidades.
00:11:23Claude también viene con muchas habilidades integradas para tareas comunes, pero podemos
00:11:27crear habilidades personalizadas diseñadas específicamente para nuestros casos de uso únicos.
00:11:31Finalmente, tenemos que tratar a Co-work como a un empleado, no como a un juguete.
00:11:35Co-work es todavía una versión preliminar de investigación con protecciones limitadas, lo que significa que puede modificar
00:11:39cosas que no deberían tocarse si no se restringe adecuadamente.
00:11:42Necesitamos darle límites claros para aprovecharlo al máximo.
00:11:45Los datos sensibles deben mantenerse en carpetas separadas, exponiendo solo lo que realmente se necesita,
00:11:49asegurando que Co-work no toque información privada.
00:11:52También necesitamos acotar estrechamente sus tareas para asegurar un buen rendimiento.
00:11:56Por ejemplo, añadir instrucciones como “no borres nada” asegura que no
00:12:00eliminará archivos y preguntará antes de quitar algo si es necesario, tal como hacíamos
00:12:04al darle los prompts.
00:12:05También existe el riesgo de inyección de prompts.
00:12:07Si un documento o sitio web contiene instrucciones dañinas, Co-work podría ejecutarlas y causar problemas.
00:12:12Además, Co-work consume más recursos que un chat normal, así que si lo usas en exceso,
00:12:17alcanzarás tu límite de contexto rápidamente.
00:12:19Debes gestionarlo con cuidado para sacar el máximo provecho de él.
00:12:22Eso nos lleva al final de este video.
00:12:23Si desean apoyar al canal y ayudarnos a seguir haciendo videos como este, pueden hacerlo
00:12:27usando el botón de “Súper gracias” que aparece abajo.
00:12:30Como siempre, gracias por vernos y los espero en el próximo video.

Key Takeaway

Para transformar a los agentes de IA de simples juguetes en herramientas profesionales potentes, es fundamental una configuración previa rigurosa basada en estructuras de archivos de contexto, instrucciones globales precisas y una gestión eficiente del agrupamiento de tareas.

Highlights

La importancia del archivo manifest.md para estructurar el contexto y evitar que la IA extraiga datos irrelevantes.

Creación de archivos de identidad (Sobre mí, Voz de marca, Estilo de trabajo) para eliminar respuestas genéricas.

El poder de las instrucciones globales y la configuración de reglas como pedir planes previos y preguntas aclaratorias.

Optimización del contexto agrupando tareas relacionadas en una sola sesión para ahorrar tokens y mejorar la calidad.

Uso de subagentes y programación de tareas automáticas para flujos de trabajo de investigación e informes recurrentes.

Desarrollo de plugins y habilidades personalizadas para adaptar la herramienta a casos de uso únicos y específicos.

La necesidad de establecer límites de seguridad, como restringir el acceso a carpetas sensibles y evitar la eliminación de archivos.

Timeline

Introducción y el Archivo Manifest.md

El video comienza explicando cómo Co-work permite a usuarios no desarrolladores utilizar capacidades de código en la nube para crear automatizaciones complejas. El presentador destaca que los malos resultados suelen deberse a una falta de configuración previa y no a la herramienta en sí. La solución principal es el archivo manifest.md, que actúa como una guía jerárquica para que el modelo identifique la fuente de verdad y no se pierda en archivos irrelevantes. Este archivo organiza la información en tres niveles: archivos críticos, carga bajo demanda y datos de archivo para ignorar. Gracias a esta estructura, las consultas se vuelven mucho más rápidas y fiables al reducir el ruido innecesario en la ventana de contexto.

Personalización de la Identidad y Memoria

En esta sección se detalla la creación de tres archivos de contexto esenciales: 'sobre mí', 'voz de marca' y 'estilo de trabajo'. Estos documentos permiten que Claude comprenda la personalidad y las preferencias del usuario, eliminando las respuestas genéricas típicas de la inteligencia artificial. El autor recomienda almacenar estos archivos en una carpeta de contexto dedicada y referenciarlos constantemente en las instrucciones. Además, se introduce el concepto de 'archivos de memoria', que permiten retener información y decisiones entre diferentes sesiones de trabajo. Este enfoque imita la programación, proporcionando una memoria externa que facilita la continuidad en proyectos de larga duración.

Instrucciones Globales y Reglas de Comportamiento

Las instrucciones globales son presentadas como el punto de partida crítico que se carga antes de cualquier prompt individual. El orador sugiere incluir reglas específicas, como obligar a la IA a mostrar un plan breve antes de actuar o a realizar preguntas aclaratorias si hay ambigüedad. También se mencionan instrucciones para evitar muletillas, no rellenar el texto de forma innecesaria y declarar explícitamente cuando la confianza en una respuesta es baja. Estas prácticas aseguran que incluso los prompts vagos generen resultados precisos y alineados con las expectativas del usuario. El objetivo final es mantener la ventana de contexto lo más limpia posible para maximizar el rendimiento del agente.

Definición de Objetivos y Resultados Finales

El autor enfatiza la importancia de definir el estado final deseado en lugar de simplemente describir el proceso de trabajo. Al mostrarle al modelo cómo debe ser el resultado correcto mediante ejemplos o casos de prueba, la IA puede iterar de manera más efectiva hacia ese objetivo. Se presenta un ejemplo práctico de reorganización de carpetas donde se especifican reglas estrictas sobre qué mover y qué mantener intacto. Un punto vital es instruir a Claude para que nunca adivine en situaciones atípicas, prefiriendo siempre que comunique sus dudas. Esta transparencia evita errores costosos y asegura que el usuario mantenga el control sobre las decisiones críticas del flujo de trabajo.

Agrupamiento de Tareas y Uso de Subagentes

Esta sección aborda la eficiencia operativa mediante el agrupamiento de tareas relacionadas en una sola sesión de chat. El orador explica que si varias tareas comparten contexto, ejecutarlas juntas ahorra tokens y mejora la coherencia del resultado final. También se introduce el uso de agentes paralelos y subagentes, los cuales permiten procesar grandes volúmenes de información simultáneamente sin inflar la ventana de contexto principal. Sin embargo, se advierte que los subagentes consumen muchos recursos, por lo que su uso debe ser estratégico y justificado. El contenido incluye una breve mención al patrocinador Scrimba, destacando su plataforma interactiva para aprender ingeniería de IA y desarrollo de software.

Automatización, Plugins y Seguridad

La parte final del video explora la capacidad de programar tareas recurrentes, como la generación de informes diarios a partir de notas de reuniones. El presentador muestra cómo crear plugins personalizados de código abierto para extender las habilidades de Claude según necesidades específicas. Se hace un llamado importante a tratar a la IA como un empleado real, estableciendo límites claros para proteger datos sensibles y evitar acciones destructivas como el borrado accidental de archivos. El video concluye recordando que la gestión cuidadosa de los límites de contexto y la seguridad contra la inyección de prompts son vitales para el uso profesional. Finalmente, se agradece a la comunidad y se invita a apoyar el canal mediante diversas herramientas de suscripción y donación.

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