No deberías usar Claude Code sin esto

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Transcript

00:00:00La verdad es que la IA nunca revolucionará el proceso de creación de software, al menos no de la forma que piensas.
00:00:05Ciertamente hace que todo sea más rápido, y también facilita la recuperación cuando algo sale mal.
00:00:10Pero los procesos establecidos durante 60 años de creación de productos siguen siendo igual de importantes hoy,
00:00:16antes se implementaban para asegurar que los humanos tuvieran una forma estructurada de desarrollar estos productos.
00:00:21Pero ahora eso ha cambiado para permitir que los agentes de IA trabajen de la misma forma que los humanos.
00:00:25Para que los agentes de IA funcionen bien, hay que configurar su entorno correctamente para que sigan el proceso.
00:00:32Y vamos a repasar todos los pasos que debes dar antes siquiera de empezar a construir.
00:00:36Planificar tus requisitos adecuadamente es lo más importante que haces antes de escribir un solo prompt.
00:00:41Esta es la parte en la que, sin importar lo buenos que sean los modelos, tendrás que dedicar tiempo.
00:00:45Ahora bien, existen múltiples formas de planificar.
00:00:46Puedes planificar tu app usando Claude Code en modo planificación, pero su enfoque es muy técnico, no de producto.
00:00:52Como mencionamos en el vídeo anterior, con el avance de los agentes,
00:00:56el modo de planificación no necesita ser tan detallado o técnico y debería centrarse mucho más en el producto,
00:01:01porque los nuevos modelos son potentes y la planificación debe ser distinta a la de los modelos iniciales, menos capaces.
00:01:07Así que en lugar del modo de planificación de Claude, puedes crear otro agente que te ayude a planificar tu app.
00:01:11Contiene instrucciones para crear un PRD adecuado con una plantilla para guiar a Claude sobre los requisitos exactos.
00:01:18Una vez configurado el agente, puedes darle a Claude un prompt para que lo use y planifique la app que quieres crear.
00:01:23De hecho, carga el agente planificador y sigue haciendo preguntas hasta que entiende todos los requisitos.
00:01:28Sigue haciendo preguntas hasta que estés satisfecho con la planificación.
00:01:32Para entender el MVP, el agente está diseñado para hacer muchas preguntas.
00:01:36Y al final, te preguntará si hay algo más que necesites en tu aplicación.
00:01:40Si lo hay, puedes añadir las cosas que quieres que el agente implemente.
00:01:43Si estás satisfecho con todas las preguntas y crees que el agente ha entendido el plan, solo tienes que decir "eso es todo".
00:01:49Tras la sesión de preguntas y respuestas, crea un documento PRD y lo guarda en la carpeta del proyecto.
00:01:54Este documento contiene detalles sobre todos los requisitos que habéis discutido.
00:01:57La implementación se divide en fases y contiene las decisiones clave de diseño y todo lo necesario para la app.
00:02:04Ahora que has refinado qué app quieres construir, el siguiente paso es definir correctamente un archivo Claude.md.
00:02:10Este archivo es importante porque contiene todas las instrucciones que quieres que siga tu agente.
00:02:15Enlazas el documento PRD para que pueda acceder a los requisitos directamente y no tengas que repetir nada aquí.
00:02:21Este archivo debe contener solo las cosas que el agente no sabe, en lugar de mencionar lo que ya conoce.
00:02:27Hace referencia a las reglas que quieres que siga el proyecto.
00:02:30Puedes añadir tus convenciones de proyecto y todas las instrucciones que quieras que Claude siga específicamente al implementar.
00:02:37Lo ideal es que no crees el archivo Claude.md con el comando init, sino que lo crees por tu cuenta,
00:02:43porque ese comando genera el archivo basándose en el código existente, no en lo que realmente necesita saber.
00:02:49Pero este no es un archivo de "escribir una vez y olvidar".
00:02:53Debes seguir añadiendo cosas para que pueda mejorar incrementalmente el proceso de creación mientras trabajas.
00:02:58Como dijimos antes, este archivo se carga una vez y se queda en el contexto siempre, sirviendo de guía de trabajo.
00:03:05Así que asegúrate de que no contenga cosas innecesarias o específicas de una sola área de implementación.
00:03:12Lo que debes añadir son las mejores prácticas del proyecto, convenciones de código, estilo de escritura,
00:03:19y cosas similares, pero no lo que puede deducir solo, como la estructura del proyecto.
00:03:24Para eso, puede leer la estructura de archivos y entenderla por sí mismo.
00:03:28Tómate tu tiempo al escribir este archivo y asegúrate de que esté bien adaptado a tus necesidades antes de implementar.
00:03:36Lo siguiente que configuras son tus habilidades, agentes y cualquier MCP que quieras usar, todo antes de construir.
00:03:42Los MCP son más fáciles de conectar.
00:03:44Puedes conectar cualquier servicio externo que quieras que use el agente e instalarlos ejecutando sus comandos.
00:03:50Por ejemplo, queríamos nuestro backend en Supabase, así que conectamos el MCP de Supabase a nuestro agente.
00:03:57Si usas Shadcn UI para componentes de interfaz y Playwright para pruebas de navegador,
00:04:01debes tenerlos conectados antes de construir para que los agentes accedan a estas herramientas durante el proceso.
00:04:07Pero eso era para servicios externos; también necesitas configurar los agentes.
00:04:12Puedes configurar tantos agentes como necesites.
00:04:14Ya tienes un agente planificador dedicado a la planificación.
00:04:16También puedes crear un agente de commits que se encargue de subir cambios, hacer comprobaciones y seguir mensajes convencionales.
00:04:23Puedes tener un agente de refactorización que mejore el código y el rendimiento general.
00:04:28Y un agente de verificación que use Playwright MCP para comprobar si la interfaz y el flujo de usuario funcionan bien.
00:04:39Aparte de los agentes, también necesitas configurar las habilidades (skills).
00:04:42Puedes crear tantas como necesites usando el Skill Creator disponible en el repositorio de código abierto de GitHub.
00:04:49Puedes añadir tantas referencias como quieras e incluir scripts para que pueda ejecutarlos directamente y usar su salida.
00:04:55Para distinguir entre cuándo usar agentes o habilidades, implementa como habilidades los flujos repetibles con guías.
00:05:04Por ejemplo, una habilidad de front-end, ya que es un flujo repetible que requiere seguir pautas constantes.
00:05:11Implementa agentes para tareas que necesiten una ventana de contexto dedicada.
00:05:14También puedes usar la habilidad de front-end de código abierto que usa activamente el creador de Claude Code.
00:05:20También debes añadir reglas específicas por ruta para aspectos particulares de tu aplicación.
00:05:23Estas reglas definen la ruta a la que se aplican e incluyen todas las instrucciones para esa parte específica.
00:05:29Puedes configurar tantas como quieras y enlazarlas en Claude.md para que el agente sepa que debe seguirlas.
00:05:36Como dijimos, Claude.md es para principios generales, por eso usas reglas de ruta específicas para cada implementación.
00:05:46Cubrimos estas configuraciones y más sobre crear productos con IA en este canal, así que suscríbete para futuros vídeos.
00:05:54Pero incluso con todas estas instrucciones positivas, todavía queda un vacío.
00:05:58Los agentes tienden a la acción y pueden implementar cosas más allá de tus restricciones positivas.
00:06:03Por lo tanto, debes decirle explícitamente al agente lo que NO debe hacer.
00:06:06Puedes crear este archivo en tu carpeta docs y enlazarlo en Claude.md para que el agente conozca estas restricciones.
00:06:12Debe contener instrucciones a medida del proyecto, especificando todo lo que no quieres que el agente cree.
00:06:19Las restricciones negativas son importantes porque cierran el vacío de las positivas, eliminando ambigüedad y experimentación.
00:06:29Proporcionan un objetivo más claro sobre cómo no debe ser el resultado.
00:06:32Por ejemplo, si no quieres que use la combinación típica de púrpura o azul y blanco, indícalo explícitamente.
00:06:41Pero antes de seguir, unas palabras de nuestro patrocinador, Way in Video.
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00:07:32Casi todos los entornos de IA usan esto de una forma u otra: utilizar múltiples documentos para distintos propósitos.
00:07:38Pero la base de todos esos documentos es el documento de progreso y aprendizaje.
00:07:42El archivo de progreso es crítico; en apps grandes, el agente olvida qué funciones ha implementado y cuáles no.
00:07:52Sin este archivo, el agente debe volver atrás, leer el código y compararlo con los documentos para saber qué se ha hecho.
00:07:58Eso genera una carga innecesaria y desperdicia tiempo y tokens.
00:08:01Así que crea un archivo de progreso donde el agente pueda mirar en un solo lugar y saber exactamente en qué punto está.
00:08:07Pero seguir el progreso no basta, el agente también necesita saber qué salió mal.
00:08:11Por eso, necesitas un archivo de aprendizajes donde el agente anote sus errores, sus causas y cómo los arregló.
00:08:17Así, cuando encuentre una situación similar más adelante, no cometerá el mismo error dos veces.
00:08:22Como ambos archivos deben actualizarse activamente durante la implementación,
00:08:26debes instruir explícitamente al agente en el Claude.md para que siga alimentándolos durante la creación.
00:08:34Estos dos archivos son los más esenciales que todo entorno necesita.
00:08:38Puedes usarlos cuando construyas tu propia configuración de programación.
00:08:41Anteriormente hicimos un vídeo sobre cómo crear tus propios entornos, que puedes ver en el canal.
00:08:46Pero si no quieres pasar por la molestia de configurar el tuyo propio,
00:08:49puedes confiar en los frameworks de programación porque usan distintos mecanismos para hacer exactamente eso.
00:08:56Otro error común es implementar las pruebas (tests) solo al final del desarrollo.
00:09:00Esto es problemático porque si pides a un agente que escriba pruebas tras construir las funciones,
00:09:05las pruebas no serán tan efectivas como si se hubieran escrito de antemano.
00:09:09Al escribir pruebas, el agente debe remitirse al PRD creado y deducir de ahí cómo debería funcionar la lógica.
00:09:16El agente debe entonces escribir pruebas basadas en esos requisitos deducidos,
00:09:19básicamente aplicando ingeniería inversa a la funcionalidad y a los posibles fallos desde el PRD.
00:09:24Una vez listas las pruebas, puedes ejecutarlas al final para verificar si la implementación cumple los requisitos.
00:09:29La razón de escribir las pruebas primero es que, si se hace después, el agente solo sabe lo que ya se implementó.
00:09:35Optimizará las pruebas para las funciones tal cual existen, no para lo que se requería en las especificaciones.
00:09:41Esto puede hacer que pases por alto funciones que estaban especificadas pero no se implementaron correctamente.
00:09:46Como el agente se inclina hacia lo ya implementado, puede descuidar la rigurosidad de las pruebas,
00:09:50perdiendo casos extremos que se habrían detectado si las pruebas vinieran directamente de las especificaciones.
00:09:55No des instrucciones abiertas como "prueba la aplicación", porque así Claude solo optimiza para lo que hay.
00:10:02En su lugar, implementa pruebas guiadas por las especificaciones para que el agente sepa exactamente qué optimizar.
00:10:07Además, si te gusta nuestro contenido, considera darle al botón de "hype", eso nos ayuda a llegar a más gente.
00:10:14Otro problema que muchos encuentran es la falta de un seguimiento de problemas (issues) desde el inicio.
00:10:19Sin él, los errores se acumulan sin registro de su causa o inicio y, al escalar la app, es más difícil rastrearlos.
00:10:26Por lo tanto, mantener registros (logs) adecuados durante las pruebas es crucial.
00:10:29Muchos usan GitHub para esto, y es una plataforma excelente para rastrear y gestionar problemas.
00:10:34Combinarlo con mensajes de commit bien estructurados guía a Claude sobre lo hecho en cada commit y su progreso.
00:10:42Una gran ventaja de Git es que, si un cambio rompe el código, puedes revertir los commits.
00:10:47Y si quieres probar algo experimental, puedes usar el "worktree" para hacerlo de forma aislada.
00:10:51Puedes configurar tu entorno para que el agente haga un commit tras cada implementación con mensajes detallados.
00:10:58Pero GitHub es para usuarios técnicos, y los miembros no técnicos pueden tener dificultades para enviar problemas.
00:11:03Para ellos, conectar al agente con una herramienta de gestión como Trello o Notion es ideal.
00:11:08Esto permite registrar errores, seguir el progreso y colaborar en las soluciones.
00:11:12Debes conectar el MCP de la herramienta correspondiente para que el agente acceda, mueva tareas y gestione reportes.
00:11:20También debes añadir una instrucción en Claude.md especificando que el agente use el MCP de Notion para errores.
00:11:28Configurar esto al inicio es valiosísimo a medida que el proyecto crece y más gente desarrolla en conjunto.
00:11:36Aunque tu app funcione bien en pruebas, el código de IA no suele estar hecho para manejar muchos usuarios a la vez.
00:11:43Por eso muchas implementaciones de IA rinden poco en producción.
00:11:47Por lo tanto, también debes prepararte para eso.
00:11:49Si tienes una estimación, dile a tu agente el número esperado de usuarios concurrentes.
00:11:56El agente debería entonces escribir casos de prueba de estrés basados en esa información.
00:12:01Hay múltiples herramientas de prueba y puedes elegir la que mejor se adapte a tus requisitos.
00:12:05Nosotros usamos K6 para una app de Next.js porque es fácil de implementar y cumplía lo que necesitábamos.
00:12:10Aquí también puedes usar el modo plan de Claude para trazar múltiples enfoques, pues necesitamos un plan técnico detallado.
00:12:17Claude planifica basándose en el PRD y en el número aproximado de usuarios simultáneos que esperas.
00:12:23Claude hace preguntas desde distintas perspectivas y aclara posibles fallos que podrían surgir en producción.
00:12:29Esto ayuda a que la app falle de forma controlada y asegura que la experiencia de usuario esté optimizada.
00:12:34Usando este modo, puedes aclarar tu intención y hacer que el agente planifique también la escalabilidad.
00:12:39Este plan es la pieza final para llevar tu aplicación desde una idea hasta que esté lista para producción.
00:12:43Todos los agentes y habilidades mencionados están en AI Labs Pro para este vídeo y los anteriores; puedes bajarlos ahí.
00:12:53Si valoras lo que hacemos y quieres apoyar al canal, esta es la mejor forma de hacerlo.
00:12:57El enlace está en la descripción.
00:12:59Con esto llegamos al final del vídeo.
00:13:00Si quieres apoyar al canal para que sigamos haciendo estos vídeos, puedes usar el botón de súper gracias.
00:13:07Como siempre, gracias por vernos y nos vemos en el próximo.

Key Takeaway

La creación exitosa de software con IA requiere tratar a los agentes como humanos, estableciendo un entorno estructurado con archivos de progreso, aprendizajes, restricciones negativas y pruebas basadas en requisitos antes de escribir código.

Highlights

La configuración correcta de un archivo Claude.md es la base del entorno de trabajo, actuando como una guía de contexto permanente que debe incluir convenciones de código y mejores prácticas específicas.

El uso de un archivo de progreso evita que el agente de IA desperdicie tiempo y tokens releyendo código para identificar funciones ya implementadas en aplicaciones de gran escala.

Escribir las pruebas (tests) basándose en el PRD antes de la implementación previene que la IA optimice los resultados solo para las funciones existentes, ignorando requisitos originales.

La integración de un archivo de aprendizajes permite al agente registrar errores previos y sus soluciones para evitar la repetición de fallos en situaciones similares futuras.

Las restricciones negativas en un documento dedicado cierran la brecha de las instrucciones positivas al eliminar la ambigüedad y la experimentación no deseada de los agentes.

La conexión de herramientas de gestión como Trello o Notion mediante protocolos MCP facilita que miembros no técnicos del equipo reporten y sigan errores sin usar interfaces de código.

Las pruebas de estrés con herramientas como K6 permiten al agente simular usuarios concurrentes y asegurar que el software sea apto para producción y no solo para entornos de prueba.

Timeline

Planificación centrada en el producto y agentes de requisitos

  • La planificación de requisitos es la tarea más crítica antes de generar cualquier prompt inicial.
  • Un agente planificador especializado utiliza plantillas de PRD para interrogar al usuario hasta agotar todas las dudas sobre el MVP.
  • El documento PRD resultante divide la implementación en fases y define las decisiones clave de diseño.

Los procesos de desarrollo establecidos durante décadas siguen vigentes para estructurar el trabajo de los agentes. A diferencia del modo técnico de Claude Code, un agente de planificación se enfoca en el producto final mediante una sesión de preguntas y respuestas. Este flujo concluye con la creación de un documento formal guardado en la carpeta del proyecto que sirve de referencia absoluta.

Configuración del archivo Claude.md y directrices del proyecto

  • El archivo Claude.md centraliza las instrucciones que el agente debe seguir sin necesidad de repetición manual.
  • La creación manual de Claude.md es preferible al comando init para evitar descripciones redundantes de la estructura de archivos que la IA ya puede leer.
  • Este documento debe actualizarse incrementalmente para mejorar el proceso de creación durante el desarrollo.

Este archivo actúa como el cerebro operativo del entorno y permanece siempre en el contexto de la IA. Debe contener exclusivamente información que el agente no pueda deducir por sí mismo, como estilos de escritura y convenciones específicas. Se recomienda enlazar el PRD directamente para que la IA acceda a los requisitos sin cargar el archivo principal con texto innecesario.

Ecosistema de habilidades, agentes y protocolos MCP

  • Los protocolos MCP permiten conectar servicios externos como Supabase, Shadcn UI o Playwright al flujo de trabajo del agente.
  • Las habilidades (skills) se reservan para flujos repetibles con guías constantes, como el desarrollo de front-end.
  • Los agentes especializados se encargan de tareas que requieren una ventana de contexto dedicada, como commits o refactorización.

La distinción entre habilidades y agentes optimiza la eficiencia del sistema. Mientras que las habilidades ejecutan scripts y tareas mecánicas, los agentes manejan responsabilidades complejas como la verificación de flujos de usuario. El uso de reglas específicas por ruta permite aplicar instrucciones detalladas a secciones particulares de la aplicación sin sobrecargar el Claude.md general.

Control de ambigüedad mediante restricciones negativas

  • Las instrucciones negativas definen explícitamente qué elementos o comportamientos no debe crear el agente.
  • Un documento de restricciones elimina la experimentación innecesaria del agente en áreas como la estética visual o la lógica de negocio.
  • Este archivo se ubica en la carpeta de documentación y se enlaza en el archivo maestro de configuración.

Los agentes de IA tienden a la acción y pueden implementar funciones que exceden los límites deseados si solo reciben instrucciones positivas. Definir prohibiciones claras, como evitar combinaciones de colores específicas, proporciona un objetivo mucho más nítido. Esto cierra el vacío de ambigüedad y asegura que el resultado final se ciña estrictamente a la visión del desarrollador.

Gestión de memoria mediante archivos de progreso y aprendizaje

  • El archivo de progreso sirve como el único punto de referencia para que el agente sepa qué funciones están completadas.
  • Un archivo de aprendizajes registra errores, sus causas y soluciones para prevenir fallos recurrentes.
  • La actualización activa de estos documentos debe estar mandatada en el Claude.md.

En proyectos extensos, los agentes suelen olvidar el estado de la implementación, lo que causa desperdicio de tokens al analizar código antiguo. El archivo de progreso elimina esta carga cognitiva innecesaria. Por otro lado, el registro de errores permite que la IA aprenda de su propia experiencia dentro del proyecto, mejorando la fiabilidad a medida que el desarrollo avanza.

Pruebas guiadas por especificaciones y escalabilidad

  • Escribir pruebas después de construir las funciones causa que el agente ignore casos extremos definidos en el PRD.
  • Las pruebas de carga con K6 aseguran que el código generado por IA soporte usuarios concurrentes en producción.
  • La integración con herramientas como Notion mediante MCP permite la colaboración de miembros no técnicos en el reporte de errores.

El desarrollo debe seguir un enfoque donde las pruebas se derivan de las especificaciones originales y no del código ya escrito. Esto obliga a la IA a aplicar ingeniería inversa a los requisitos para detectar omisiones. Finalmente, para garantizar la viabilidad comercial, se debe utilizar el modo planificación para trazar estrategias de escalabilidad técnica basadas en el tráfico esperado.

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