artículos sobre técnicas que aplico cuando uso Claude Code para aprovecharlo al máximo. Sin embargo, un tema al que he dedicado menos tiempo es cómo mejorar mi uso de Claude Code en general. ¿Cómo optimizo la forma en que interactúo con mis instancias de Claude Code y la forma en que opera mi Claude Code dentro de los repositorios de código que estoy actualizando?
En este artículo, quiero resaltar cómo actualizo continuamente cómo interactúo con Claude Code y cómo funciona mi Claude Code, lo que hace que mi agente de codificación y yo seamos cada vez más efectivos con el tiempo.
El concepto de aprendizaje continuo es increíblemente poderoso porque si puedes mejorar sólo un pequeño porcentaje cada día, el efecto acumulativo a lo largo de semanas y meses será enorme. Puede volverse mucho más eficiente que la versión lista para usar de Claude Code o cualquier otro agente de codificación.
¿Por qué realizar un aprendizaje continuo?
Siempre trato de explicar por qué un tema es importante, por qué debería interesarte y cómo puede ayudarte. La razón por la que debería realizar un aprendizaje continuo es simple: si solo está utilizando la versión lista para usar de Claude Code, Codex o cualquier otro agente de codificación, está perdiendo. Por supuesto, esos modelos son increíblemente potentes y, si los comparas con los de hace unos años, aún puedes ser mucho más eficiente que antes.
Sin embargo, eso realmente no importa. Lo que realmente importa es que la aplicación del aprendizaje continuo le proporcionará nuevamente un enorme impulso de eficiencia.
En este artículo, cubriré una técnica muy simple sobre cómo hacer que mi Claude Code mejore cada día, y también les daré una idea de cómo trato de optimizar mis propias interacciones con Claude Code para hacer que la interacción del agente codificador humano sea lo más efectiva posible.
Hacer que Claude Code aprenda de sí mismo
Comenzaré cubriendo la técnica simple que puedes comenzar a usar ahora mismo, que seguramente mejorará el rendimiento de tu Claude Code.
Simplemente puedes crear una habilidad dentro de Claude Code que diga algo como esto:
Revisa mis últimas interacciones con Claude Code de las últimas 24 horas. Busque cualquier problema que encontré, cosas que no funcionaban de manera eficiente y llamadas innecesarias a herramientas. Busque errores comunes que estaba cometiendo Claude Code y otras cosas que se pueden optimizar. Revise detenidamente todas las conversaciones y haga un plan sobre cómo podemos optimizar nuestro flujo en el futuro, tanto dentro de cada repositorio como entre repositorios. También busque información que sería útil que el agente codificador conociera de antemano, tanto antes de ingresar a un repositorio como cuando trabaje en varios repositorios al mismo tiempo.
Digamos que llamamos a esta habilidad revisión de desempeño pasado. Ahora, lo que debe hacer es configurar un trabajo cron para activar esta habilidad a las 2 am todas las noches o en algún momento en el que sepa que no está interactuando activamente con sus agentes.
Lo que sucederá cuando implementes y ejecutes esta habilidad es que Claude revisará todas las conversaciones pasadas que tuviste durante las últimas 24 horas. Se va a mirar los hilos. Verá dónde se quedó atascado con Claude Code (es decir, dónde pasó más tiempo del que debería) y verá dónde se quedó atascado Claude Code haciendo llamadas incorrectas a herramientas, suposiciones incorrectas o dónde simplemente no tenía el contexto que necesitaba para realizar la tarea de manera efectiva.
Luego, elaborará un plan sobre cómo evitar que estas cosas sucedan en el futuro y hacer que Claude Code funcione de manera más efectiva en la mayoría de los casos. Esto implementará cambios como:
Agregar más información a agentes.md o archivos de rebajas genéricos similares Crear habilidades específicas que el agente puede cargar a pedido o ejecutar a pedido al realizar ciertas tareas Implementar scripts o herramientas específicas, como ganchos de confirmación previa, scripts de prueba y similares, para evitar que vuelvan a ocurrir errores
La mejor parte de configurar un trabajo cron para ejecutar esta habilidad diariamente es que ni siquiera tienes que interactuar con los agentes. Podrá reflexionar sobre sí mismo de manera eficiente, descubrir ineficiencias, modificarlas y así mejorar Claude Code con el tiempo. Una de las mejores partes de esto es que Claude Code se personalizará según sus casos de uso específicos. Es posible que tenga una pila tecnológica o preferencias específicas cuando trabaje en repositorios. Al ejecutar esta habilidad, se descubrirán estas preferencias y se optimizarán para hacerlas lo más eficientes posible.
Simplemente ejecutando este trabajo cron todas las noches, he desbloqueado ganancias masivas de eficiencia, donde mis agentes de codificación se han vuelto mucho más fuertes de lo que solían ser, simplemente porque cometen menos errores. Son más conscientes del enfoque correcto para hacer las cosas y, en general, siguen mejor mis preferencias.
Mejorar la interacción humana con los agentes codificadores.
Otra cosa más complicada de optimizar es la interacción humana con los agentes codificadores. Paso mucho tiempo pensando y reflexionando sobre cómo comunicarme de manera más efectiva con mis agentes para que implementen el código que quiero de la manera más rápida y eficiente posible.
Claramente, este no es un problema resuelto todavía, ya que todavía están surgiendo muchas herramientas y plataformas diferentes para hacer que los agentes de codificación e interactúen con ellos sean más fáciles, mejores y más eficientes. En esta sección, cubriré algunas de mis reflexiones sobre la interacción humana con los agentes de codificación y cómo trato de optimizarla yo mismo.
Tenga en cuenta que las técnicas que cubriré están, por supuesto, optimizadas y ajustadas para mis propios flujos de trabajo, y le insto a que las lea, aprenda sobre ellas y piense en cómo se aplica esto a sus propios flujos de trabajo.
Ejecutando más de 7 agentes a la vez
A menudo me encuentro ejecutando muchos agentes a la vez simplemente porque tengo muchas tareas que completar y puedo empezar a trabajar en ellas en paralelo. Por supuesto, hay factores externos que deciden si es posible o incluso relevante para mí ejecutar tantos agentes a la vez. Cuando la situación lo permita y tenga sentido desde el punto de vista de la eficiencia hacerlo, por supuesto ejecutaré tantos agentes como sea posible en paralelo.
Sin embargo, descubrí que cuando empiezo a contactar con más de siete agentes a la vez, empiezo a perder el control sobre todos mis agentes. No puedo cambiar de contexto de manera efectiva entre ellos, mantenerme al día con lo que hace cada agente y responder de manera efectiva al agente cuando me hace preguntas.
Probé muchas herramientas y plataformas diferentes para hacer que esta interacción sea más eficiente. Actualmente estoy usando Warp, donde uso paneles divididos para cada pestaña cuando trabajo con agentes paralelos dentro de un repositorio y comienzo pestañas nuevas para cada repositorio diferente en el que estoy trabajando. Esto funciona relativamente bien, aunque, como mencioné, me quedo atascado cuando ejecuto más de siete agentes a la vez.
También probé más enfoques basados en IDE como Conductor u Omnara, pero no siento que me brinden ninguna mejora en productividad con respecto a lo que Warp puede brindarme.
Lo que aprendí de esta sección son algunas técnicas que le permiten ejecutar tantos agentes como sea posible a la vez. En primer lugar, la situación tiene que permitirlo. Es necesario que tenga suficientes tareas que puedan ejecutarse en paralelo y en las que pueda dejar que el agente se ejecute durante el tiempo suficiente para que no lo interrumpan constantemente. El primer paso es simplemente que la tarea o tareas que estás completando deben permitirlo.
En segundo lugar, una cosa muy poderosa cuando se trabaja con muchos agentes en paralelo es un resumen. Claude Code ha comenzado a ofrecer un resumen en la parte inferior del chat, que es increíblemente poderoso. Le brinda una descripción general súper breve de lo que está haciendo en ese chat, lo que le permite ponerse al día rápidamente con el contexto cuando tenga que interactuar con un agente nuevamente. Le insto a que habilite los resúmenes y los utilice activamente si necesita leer sobre el contexto de un hilo específico.
Por último, en esta sección, también me gustaría señalar que Claude Code, hoy, al momento de escribir este artículo, acaba de publicar una vista de agente en Claude Code. Esta es una vista que debería facilitar el mantenimiento de una visión general de todos sus agentes a la vez. No lo he probado todavía, aunque parece solucionar exactamente el problema que describo en esta sección. Definitivamente lo probaré y escribiré un artículo sobre él en el futuro.
Deja que el agente te haga preguntas y no al revés
Esta subsección es interesante porque la forma común de interactuar con los modelos de IA, al menos al principio, era hacerles preguntas y pedirles que le respondieran de manera concisa. Sin embargo, esto cambia por completo una vez que comienzas a lidiar con sesiones de código de larga duración. Ya no quieres hacerle preguntas, quieres que funcione de la forma más independiente posible durante el mayor tiempo posible y que solo se detenga cuando tenga que hacerte preguntas.
Por lo tanto, esto es algo que recomiendo que ingrese en las indicaciones de sus agentes de codificación. Desea que se ejecuten durante el mayor tiempo y de forma independiente posible y que solo dejen de implementarse una vez que tengan que hacerle una pregunta al usuario. Esto, por supuesto, también se relaciona fuertemente con otro artículo que escribí, que trata sobre cómo permitir que Claude Code valide su propio trabajo. Para que el agente se ejecute durante mucho tiempo, es necesario darle la opción o posibilidad de verificar su propio trabajo, lo cual cubrí en otro artículo de Towards Data Science. Compruébalo a continuación:
Cómo hacer que Claude Code valide su propio trabajo
Conclusión
En este artículo, cubrí cómo mejoro continuamente mi instancia de Claude Code, haciendo que Claude Code mejore a través de la autorreflexión cada noche y mejorando la interacción humana con Claude Code y otros agentes de codificación. Creo que ambas cosas son cosas que deberías intentar optimizar como ingeniero para que tu codificación sea más efectiva. Como ingeniero, siempre debe estar atento al siguiente cuello de botella: lo que más lo frena y lo que desbloquearía el mayor aumento de productividad. Para mí, descubrí que esto era:
Errores de repetición de Claude Code, que se solucionan en la primera sección de este artículo. La interacción humana con Claude Code, que cubrí en la segunda sección de este artículo.
Le insto a que busque constantemente estos cuellos de botella y trate de eliminarlos lo más rápido posible para que sus esfuerzos de codificación sean lo más productivos posible.
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