Mejores Prácticas de Claude Code: Secretos de la Comunidad para 10x de Productividad
Claude Code se ha convertido silenciosamente en la herramienta preferida de los desarrolladores nativos de IA y los trabajadores del conocimiento por igual. Pero entre la documentación oficial y los tutoriales de YouTube, hay una brecha: las prácticas reales que separan a los usuarios productivos de aquellos que "están donando dinero a Anthropic."
Esta guía sintetiza perspectivas del creador de Claude Code Boris Cherny, la experta en descubrimiento de productos Teresa Torres, y educadores de la comunidad como Greg Isenberg y Ross Mike—combinando capacidades oficiales con flujos de trabajo probados en combate que realmente funcionan.
La Perspectiva Central: La Calidad de la Entrada Determina la Calidad de la Salida
Comencemos con la lección más importante, articulada por Ross Mike en el programa de Greg Isenberg:
"Sin importar qué tan buenas sean tus entradas, eso dictará qué tan buena sea tu salida. Estamos llegando a un punto donde los modelos son tan increíblemente buenos que si estás produciendo lo que se llama basura, es porque le has dado basura."
Esto no es motivación vacía—es el principio fundamental subyacente en cada mejor práctica de esta guía. Las capacidades de Claude han cruzado un umbral donde los problemas de calidad se remontan a las instrucciones humanas, no a limitaciones del modelo.
Parte 1: El Secreto de ask_user_question
La mayoría de los usuarios de Claude Code no saben que esta herramienta existe. Aquellos que lo hacen la consideran la característica más importante para proyectos no triviales.
Qué Hace
Cuando planificas una característica, Claude puede entrevistarte a ti con preguntas de opción múltiple sobre detalles específicos que nunca pensarías en especificar. En lugar de aceptar las preguntas genéricas de planificación de Claude, la herramienta ask_user_question fuerza el pensamiento granular sobre:
- Elecciones de base de datos y modelos de datos
- Layouts y interacciones de UI/UX
- Manejo de costos y casos límite
- Estados de error y flujos de recuperación
- Estrategias de prueba
Cómo Invocarlo
Simplemente pídele a Claude que te entreviste sobre tu proyecto:
> Entrevístame sobre esta característica: sistema de autenticación de usuario
O sé más específico:
> Antes de implementar el flujo de pago, usa ask_user_question para entender mis requisitos para:
> - Proveedores de pago
> - Manejo de moneda
> - Políticas de reembolso
> - Recuperación de errores
Claude presentará preguntas de opción múltiple, permitiéndote pensar en decisiones antes de que se escriba ningún código.
Por Qué Importa
La perspectiva clave de Greg Isenberg: "Muchas veces las personas describirán un producto, no describirán características, y se frustrarán con la IA." El enfoque de ask_user_question te fuerza a pensar en características concretas con criterios de aceptación claros.
La inversión en preguntas iniciales previene bucles de iteración costosos más adelante. Como dice Ross Mike: "Si tienes un plan terrible, si tienes un PRD terrible, esto no importa. Solo estás donando dinero a Anthropic."
Parte 2: Arquitectura de Contexto (El Método de Teresa Torres)
Teresa Torres—autora de Continuous Discovery Habits—no escribe código. Sin embargo, se ha convertido en una de las usuarias más sofisticadas de Claude Code al ser pionera en lo que ella llama "arquitectura de contexto."
El Principio
"Para hacer contexto bien, no es solo que tengamos que documentar todo. Tenemos que documentar todo en archivos pequeñitos para que cuando le pidamos a Claude que haga una tarea, podamos darle a Claude solo el contexto que necesita."
Esto es lo opuesto al enfoque típico (un archivo masivo CLAUDE.md). En su lugar, Torres crea bibliotecas de contexto granular:
.claude/
├── CLAUDE.md # Descripción general del proyecto
├── context/
│ ├── business-profile.md # Antecedentes de la empresa, objetivos
│ ├── writing-style.md # Preferencias de tono y vocabulario
│ ├── product-docs/
│ │ ├── auth-system.md # Detalles de autenticación
│ │ ├── payment-flow.md # Implementación de pago
│ │ └── api-design.md # Convenciones de API
│ └── personal/
│ ├── preferences.md # Tus preferencias de trabajo
│ └── schedule.md # Disponibilidad, plazos
└── commands/
├── today.md # Generación de tareas diarias
├── blog-review.md # Retroalimentación de escritura
└── research.md # Automatización de investigación
"Lazy Prompting" a Través del Contexto
Con bibliotecas de contexto extensas, Torres puede ser "perezosa con el prompting":
> Claude, revisión de blog
Claude carga su guía de estilo de escritura y proporciona retroalimentación calibrada a sus objetivos reales—sin necesidad de explicación extensa.
Pair Programming para Todo
La perspectiva más poderosa de Torres se extiende más allá del código:
"Ahora hago pair programming con todo lo que hago, incluso si no es programación. Hago pair task manage y pair write y pair todo."
Su comando /today personalizado genera listas de tareas diarias verificando múltiples fuentes:
- Archivos de tareas Markdown
- Tableros de Trello
- Integraciones de calendario
- Elementos incompletos del día anterior
Parte 3: La Regla del 50% de Contexto
Ross Mike enfatiza un umbral crítico que la mayoría de los usuarios ignoran:
"Nunca excedas el 50% de contexto. Una vez que llegas a ~100K tokens en una sesión, la calidad del modelo se deteriora."
Cómo Monitorear el Contexto
Usa el comando /context para visualizar tu uso de tokens:
> /context
Esto muestra una cuadrícula de colores mostrando qué está consumiendo tu ventana de contexto.
Cuándo Empezar de Nuevo
Inicia nuevas sesiones cuando:
- El contexto excede el 50%: La calidad se degrada con contextos muy grandes
- Cambias de proyectos: Diferentes bases de código necesitan diferentes contextos
- La tarea cambia dramáticamente: Frontend a DevOps, por ejemplo
- La conversación se vuelve antigua: La información antigua puede confundir a Claude
Compactando Conversaciones
El comando /compact resume el historial de tu conversación, liberando tokens mientras preserva información clave:
> /compact focus on the authentication changes we made
Esto crea un resumen e reinicia la conversación con ese resumen como contexto.
Parte 4: Loops RALPH (Usar Con Precaución)
RALPH (nombrado así por Ralph Wiggum de Los Simpson) es una técnica de desarrollo autónoma donde Claude trabaja a través de una lista de tareas iterativamente sin intervención humana.
Cómo Funciona
- Proporcionas un PRD (Documento de Requisitos de Producto) con una lista de tareas
- Un gancho evita que Claude salga después de completar cada tarea
- Claude trabaja en la tarea 1, documenta el progreso, pasa a la tarea 2
- El loop continúa hasta que se completan todas las tareas
La Advertencia
Ross Mike es enfático sobre los loops RALPH:
"Si no has construido nada, desplegado nada, no hay una URL que yo mismo o Greg podamos hacer clic en algo que hayas construido, no tienes nada que hacer usando RALPH."
Los loops RALPH amplifican tu calidad de planificación:
- PRD bueno + RALPH = Loops de múltiples días que construyen aplicaciones completas
- PRD malo + RALPH = Caos costoso
Mejores Prácticas para RALPH
Si usas loops RALPH:
- PRD exhaustivamente detallado: Usa ask_user_question para llenar cada brecha
- Criterios de aceptación claros: Cada característica necesita criterios comprobables
- Verificación test-first: Ejecuta pruebas después de cada característica antes de proceder
- Mantente bajo el 50% de contexto: Monitorea el uso de tokens en todo
Parte 5: Los Principios de Boris Cherny
Como creador de Claude Code, Boris Cherny ofrece perspectivas únicas sobre cómo pensar en el desarrollo aumentado por IA.
Aumento de Productividad del 70%
En Anthropic, donde se construyó Claude Code:
"Anthropic se ha triplicado en personal, pero la productividad por ingeniero ha crecido un 70% gracias a Claude Code. Eso no es automatización reemplazando trabajo—es aumento creando apalancamiento."
Esto no es automatización—es aumento. Claude maneja las partes tediosas mientras los humanos proporcionan juicio y dirección.
Construir para Modelos Futuros
"No construyas para el modelo de hoy. Construye para el modelo de 6 meses desde ahora."
La estimación de Cherny: Un proyecto que tomó 20-30 ingenieros dos años (migración de Facebook Groups) ahora podría ser hecho por 5 ingenieros en 6 meses. En otros 6 meses, ¿quizás solo uno?
Esto significa:
- Invertir en buena arquitectura sobre prompts inteligentes
- Construir flujos de trabajo que puedan escalar con mejoras de modelo
- No sobre-optimizar para limitaciones actuales
La Ventaja Generalista
"En Anthropic, los gerentes de producto programan. Los científicos de datos programan. Los investigadores de usuarios programan. No se trata de títulos de trabajo borrosos—se trata de reducir los costos de coordinación de la construcción."
Claude Code habilita este enfoque generalista. Cuando todos pueden contribuir a la pila completa, la velocidad aumenta exponencialmente.
Parte 6: Automatización vs. Aumento
El marco de Teresa Torres para cada tarea:
"Me obligué a mí misma cada vez que hacía una tarea a preguntar: ¿Cómo puede ayudar la IA con esto? ¿Puede automatizarlo? ¿Puede aumentarlo? ¿Me gusta hacerlo? ¿Quiero que la IA lo haga por mí?"
Qué Automatizar
- Resúmenes de investigación (arXiv, artículos de Google Scholar)
- Procesamiento y formato de datos
- Generación de código boilerplate
- Escritura de pruebas
- Actualizaciones de documentación
Qué Aumentar (Mantener Involucramiento Humano)
- Escritura (si te gusta)
- Decisiones de diseño
- Síntesis de investigación del usuario
- Planificación estratégica
- Arquitectura de código
La perspectiva de Torres: "Me encanta escribir. No quiero automatizar la escritura." A medida que se expanden las capacidades de IA, sé intencional sobre qué partes de tu trabajo te definen.
Parte 7: Flujos de Trabajo Esenciales
Gestión de Tareas Diarias
Crea un comando /today que verifique múltiples fuentes:
<!-- .claude/commands/today.md -->
Verifica mis fuentes de tareas y genera las prioridades de hoy:
1. Revisa @tasks/current.md para elementos activos
2. Verifica cualquier plazo vencido
3. Considera mi calendario para hoy
4. Prioriza por impacto y urgencia
Formatea como una lista numerada con estimaciones de tiempo.
Automatización de Investigación
Configura el procesamiento de investigación nocturna:
<!-- .claude/commands/research.md -->
Procesa los artículos que he descargado a @research/inbox/:
1. Resume hallazgos clave (3-5 puntos de bala cada uno)
2. Identifica relevancia a mi proyecto actual @context/project-goals.md
3. Extrae citas que vale la pena guardar
4. Mueve archivos procesados a @research/processed/
Revisión de Código
Crea un comando de revisión integral:
<!-- .claude/commands/review.md -->
Revisa los cambios de código en mi rama actual:
1. Verifica vulnerabilidades de seguridad
2. Evalúa contra nuestros estándares @context/code-standards.md
3. Identifica posibles problemas de rendimiento
4. Sugiere mejoras (sé específico)
5. Nota cualquier prueba faltante
Búsqueda Inteligente
El enfoque de Torres para encontrar cosas en sus notas:
> Tengo una cosa llamada nuevo blog post mañana
Claude busca en el contexto y encuentra "artículo miércoles"—entendiendo la intención incluso cuando recuerdas mal.
Parte 8: Mejores Prácticas de CLAUDE.md
Tu archivo CLAUDE.md es la memoria persistente de Claude. Así es como estructurarlo efectivamente:
Jerarquía
Política empresarial (en toda la organización)
└── Memoria del proyecto (compartida en equipo, en git)
└── Reglas del proyecto (temas modulares)
└── Memoria del usuario (tus preferencias)
└── Proyecto local (no en git)
Buena Estructura de CLAUDE.md
# Nombre del Proyecto
## Arquitectura
- Framework: [tu stack]
- Base de datos: [tu base de datos]
- Patrones clave: [convenciones importantes]
## Estándares de Código
- [Reglas específicas y accionables]
- [No consejos genéricos]
## Comandos
- `bun run dev`: Inicia desarrollo
- `bun test`: Ejecuta pruebas
## Contexto Importante
- [Gotchas específicos del proyecto]
- [Cosas que Claude siempre debe recordar]
## No Hagas Esto
- [Anti-patrones específicos a evitar]
Reglas Condicionales
Usa frontmatter para reglas específicas de ruta:
---
paths:
- "src/api/**/*.ts"
---
# Reglas de Desarrollo de API
- Todos los endpoints deben incluir validación de entrada
- Usa el formato de respuesta de error estándar
- Incluye documentación de OpenAPI
Parte 9: Para Usuarios No Técnicos
Claude Code no es solo para desarrolladores. Teresa Torres lo usa diariamente sin experiencia en codificación.
Primeros Pasos
- Instala Claude Code: Sigue la guía de configuración
- Comienza simple: Pídele a Claude que explique la estructura de tu proyecto
- Construye contexto gradualmente: Crea archivos de contexto según aprendas
Preguntas que Puedes Hacer
> ¿Qué hace este código?
> Explica este error en términos simples
> Necesito una característica donde los usuarios puedan [describe lo que quieres]
> Arregla el bug cuando hago clic en [describe el problema]
Consejos
- Sé específico: "Arregla el bug cuando hago clic en enviar" vence a "arregla el bug"
- Comparte errores: Copia el texto de error completo—ayuda a Claude a diagnosticar
- Pide explicaciones: "Explica lo que acabas de hacer en términos simples"
- Nombra sesiones: Usa
/rename my-taskpara que puedas volver más tarde
Parte 10: Integración de TeamDay
TeamDay ejecuta Claude Code en servidores Linux, haciéndolo accesible a través del navegador web. Esto significa que puedes:
- Acceder a Claude Code desde cualquier dispositivo sin instalación local
- Compartir sesiones con miembros del equipo
- Integrar con el ecosistema de agentes de TeamDay
- Ejecutar tareas de larga duración sin mantener tu laptop abierta
Primeros Pasos con TeamDay + Claude Code
- Crea un workspace de TeamDay
- Conecta tus repositorios
- Inicia una sesión de Claude Code desde la interfaz web
- Tu CLAUDE.md y archivos de contexto se cargan automáticamente
Conclusiones Clave
- La calidad de entrada es todo: Usa ask_user_question religiosamente
- Arquitectura de contexto: Los archivos granulares vencen a la documentación monolítica
- Monitorea el uso de contexto: Mantente bajo el 50%, usa /compact cuando sea necesario
- Los loops RALPH requieren experiencia: Construye reps manuales primero
- Automatiza selectivamente: Mantén lo que amas, automatiza lo que no
- Construye para el futuro: Los modelos mejoran más rápido que tus flujos de trabajo
Qué Sigue
Los expertos están de acuerdo: estamos en los primeros días del trabajo aumentado por IA. La predicción de Boris Cherny de que un proyecto de 20-30 ingenieros pronto podría ser hecho por una persona no es hipérbole—es la trayectoria en la que estamos.
Los ganadores no serán aquellos con las mejores herramientas, sino aquellos que invierten en crear entradas precisas. Comienza con ask_user_question, construye tu biblioteca de contexto e itera.
Fuentes