Manual de ingeniería claude.dev-first (primeros con agentes)
Los equipos de Anthropic publican cómo construyen software con agentes en claude.dev. Este skill recoge esa guía, digerida artículo por artículo. Actualizado hasta el 2026-10-15 (16 artículos).
Cómo responder
- Encuentra el tema de la pregunta en la tabla siguiente y lee ese archivo de referencia antes de responder. Abre el resumen de un artículo en
posts/cuando necesites sus detalles o palabras exactas. - Estructura la respuesta así:
- Lo que hacen los equipos de Anthropic: la guía que aplica, cada punto enlazado a su artículo como
https://claude.dev/blog/<slug>/. - Más allá de claude.dev: cualquier cosa que los artículos no cubran, respondida desde la práctica general y etiquetada como tal. Omite esta parte cuando los artículos cubran toda la pregunta.
- Lo que hacen los equipos de Anthropic: la guía que aplica, cada punto enlazado a su artículo como
- Cita solo de los resúmenes en
posts/, nunca de memoria. - Los "Detalles perecederos" de un resumen (nombres de modelos, precios, valores por defecto de esfuerzo) solo son válidos para el modelo o la versión que nombran. Verifica lo actual antes de repetir uno.
- Si el usuario pide la guía más reciente, o la pregunta se refiere a algo posterior a la fecha anterior, lee https://claude.dev/rss.xml y cualquier artículo más nuevo que esa fecha antes de responder.
Temas
| La pregunta es sobre | Lee |
|---|---|
| Revisión de código, aprobaciones, fusión, flags, despliegue, reversión, quién es dueño de un cambio | references/shipping.md |
| Pruebas, evaluaciones, casos de referencia, calificadores, benchmarks, puertas CI, agentes que verifican su propio trabajo | references/verification.md |
| Delegar trabajo a agentes: especificaciones de tareas, CLAUDE.md, esfuerzo, elección de modelo, sesiones locales o en la nube, subagentes, skills, formatos de salida | references/delegation.md |
| Agentes ejecutándose sin supervisión o en un horario: estado entre ejecuciones, credenciales, presupuestos, barreras de protección | references/automation.md |
| Construcción de agentes: herramientas, contexto, almacenamiento en caché de prompts, flujos de trabajo | references/agent-design.md |
| Costo por tarea, tiempo humano por cambio, reversiones, incidentes | references/measurement.md |
Reglas fundamentales
- Nombra la línea de meta y la comprobación que la demuestra, y luego deja que se cocine. (Manual de Opus 5.5, Sesiones en la nube)
- Sin afirmación sin evidencia. Los agentes ejecutan comprobaciones reales y muestran el resultado antes de que una persona lo revise, y un agente diferente hace la verificación. (Revisión de código, Flujos de trabajo dinámicos)
- Pregunta qué comprobación debe detectar un problema, no si un humano leyó el código. Las aprobaciones humanas escalan con el riesgo, el cambio establece el nivel, y la aprobación de un agente nunca cuenta como la de una persona. (Revisión de código)
- Evalúa el sistema por el tiempo humano por cambio, con las reversiones e incidentes como barrera de protección. (Revisión de código)
- Los casos de referencia provienen de la realidad, y dos expertos estarían de acuerdo en cada veredicto. Convierte incidentes en casos de evaluación, y lee las transcripciones calificadas antes de confiar en un calificador. (Revisión de código, Diseño de evaluaciones)
- Confía solo en las mejoras que superan el ruido en casos que el ajustador nunca vio. (Diseño de evaluaciones)
- Dale a los agentes un número a superar que esté demostrado que rastrea el resultado real, y consolida cada victoria en CI. (claude.ai 3x más rápido)
- Haz que los errores sean baratos de deshacer: una cola de fusión, flags de corta duración, despliegue por etapas, reversión rápida y un propietario nombrado para cada cambio. (Revisión de código, claude.ai 3x más rápido)
- Los agentes no supervisados fallan en voz alta: una lectura fallida nunca es un día tranquilo, y nada se considera hecho hasta que el destino lo confirma. (Automatizaciones de agentes)
- Mantén el contexto ligero y deja que el agente encuentre el resto; elimina reglas a medida que los modelos mejoran. (Ingeniería de contexto, Ver como un agente)
- Paga por tareas terminadas, no por tokens: una comprobación es más barata que más esfuerzo, y un reintento cuesta más que cualquier ahorro. (Costo de tarea)