¿Qué es Claude?
Todo lo que tu equipo necesita saber para empezar, sin conocimientos previos de IA.
Claude es un asistente de inteligencia artificial creado por Anthropic. Funciona mediante un modelo de lenguaje (LLM): un programa entrenado con enormes cantidades de texto que aprendió a entender y generar lenguaje humano. No busca información en internet en tiempo real por defecto, sino que aprendió patrones del lenguaje durante su entrenamiento, aunque tiene capacidad de búsqueda web cuando la necesita.
Piénsalo así: Claude es como un colega extraordinariamente bien leído que puede redactar, analizar, programar, resumir y organizar información — pero que necesita que le des instrucciones claras para hacer su mejor trabajo.
¿Qué NO es Claude?
No es un buscador como Google (aunque puede buscar en la web). No almacena tus datos para entrenar modelos futuros en planes de pago. No es infalible: puede equivocarse, especialmente con datos numéricos o hechos muy recientes. Siempre verifica la información crítica.
Ruta de aprendizaje
Esta guía tiene mucho contenido. No intentes leerla toda de una. Sigue esta ruta progresiva — cada nivel se construye sobre el anterior.
Vocabulario esencial
Antes de seguir, familiarízate con estos términos. Los usarás todo el tiempo.
💡 Analogías para entender cada término (para principiantes)
| Término | Analogía cotidiana |
|---|---|
| LLM | Un estudiante que leyó millones de libros y puede hablar sobre cualquier tema, pero a veces inventa citas. |
| Prompt | La pregunta que le haces a un experto. Cuanto más específica, mejor la respuesta. |
| Token | Las "monedas" con las que pagas. Cada palabra cuesta ~1.3 monedas. Más texto = más costo. |
| Contexto | El escritorio del experto. Todo lo que tiene a la vista para ayudarte. Si le llenas el escritorio de papeles, se confunde. |
| Alucinación | Cuando alguien no sabe la respuesta pero te contesta con total seguridad en vez de decir "no sé". |
| System Prompt | El brief que le das a un empleado nuevo: "Eres el asistente de ventas, siempre responde en español". |
| MCP | Los cables que conectan a Claude con tus apps (Gmail, Drive, Slack). Sin cable, no hay conexión. |
| Agente | Un asistente que toma decisiones solo: en vez de preguntarte cada paso, planifica y ejecuta. |
| Artefacto | El documento terminado que Claude te entrega en un panel aparte: un archivo Word, una página web, un gráfico. |
| Skill | Un manual de instrucciones que le das a Claude para que sepa hacer algo nuevo (como crear PowerPoints). |
| RAG | En vez de responder de memoria, Claude primero busca en tus documentos y luego te contesta con datos reales. |
- LLM (Large Language Model)
- Modelo de lenguaje grande. Programa de IA entrenado con texto masivo para entender y generar lenguaje. Claude es un LLM.
- Prompt
- La instrucción o pregunta que le das a Claude. Es el "input" — lo que escribes en el chat.
- Token
- Unidad mínima de texto que procesa el modelo. 1 token ≈ ¾ de palabra en español. Una página ≈ 400 tokens. Las imágenes, PDFs y audio también consumen tokens. → Ver sección completa
- Contexto (Context Window)
- La "memoria de trabajo" de Claude para una conversación. Todo lo que puede "ver" a la vez: prompt + archivos + historial del chat.
- Alucinación (Hallucination)
- Cuando el modelo genera información falsa pero presentada con confianza. Ocurre especialmente con datos específicos.
- System Prompt
- Instrucciones previas que definen el comportamiento de Claude antes de que el usuario escriba. En Proyectos se llama "Instrucciones".
- MCP (Model Context Protocol)
- Protocolo que conecta a Claude con servicios externos (Google Drive, Slack, GitHub, etc.).
- Agente / Agentic
- Cuando Claude toma decisiones autónomas paso a paso para completar tareas complejas, sin que le digas cada acción.
- Artefacto (Artifact)
- Contenido que Claude genera en un panel separado: código, documentos, gráficos. Se puede editar, copiar o descargar.
- Skill / Habilidad
- Paquete de instrucciones especializadas que amplía lo que Claude puede hacer (crear PDFs, PPTX, XLSX, etc.).
- Ingeniería de Contexto
- El arte de estructurar todo lo que Claude recibe (instrucciones, archivos, ejemplos) para obtener mejores resultados. Evolución del "prompt engineering".
- RAG
- Retrieval Augmented Generation. Técnica donde el modelo consulta documentos externos antes de responder, para dar respuestas más precisas.
Tokens en profundidad
Un token es la unidad mínima que Claude procesa y con la que se mide todo: el costo, el límite de memoria, la velocidad de respuesta. Entender cómo se consumen tokens según el tipo de contenido te permite tomar decisiones que ahorran dinero y mejoran los resultados.
¿Qué es exactamente un token?
| Referencia rápida | Tokens aproximados |
|---|---|
| 1 palabra en español | ~1.3 tokens |
| 1 párrafo (100 palabras) | ~130 tokens |
| 1 página A4 de texto | ~400–500 tokens |
| 1 libro de 300 páginas | ~120,000–150,000 tokens |
| Ventana máxima Haiku 4.5 | 200,000 tokens (~500 págs) |
| Ventana máxima Sonnet / Opus | 1,000,000 tokens (~2,500 págs) |
Consumo de tokens por tipo de contenido
No solo el texto consume tokens. Imágenes, PDFs y archivos tienen sus propias reglas. Esta tabla, basada en la documentación oficial de Anthropic, te permite comparar el costo real de cada tipo de entrada.
Tabla comparativa completa por tipo de contenido y modelo
Fuente: platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing y docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/vision — precios actualizados julio 2026.
| Tipo de contenido | Tokens típicos | Haiku 4.5 $1/$5 MTok |
Sonnet 5* $2/$10 MTok |
Opus 4.8 $5/$25 MTok |
|---|---|---|---|---|
| Texto — email (200 palabras) | ~260 in / ~150 out | $0.00101 | $0.00202 | $0.00505 |
| Texto — informe 10 págs (5K palabras) | ~6,500 in / ~1,000 out | $0.0115 | $0.0230 | $0.0575 |
| PDF nativo — 10 páginas | ~20,000–45,000 in | $0.020–$0.045 | $0.040–$0.090 | $0.100–$0.225 |
| PDF como Markdown — 10 páginas | ~3,000–5,000 in | $0.003–$0.005 | $0.006–$0.010 | $0.015–$0.025 |
| Imagen pequeña (200×200 px) | ~54 in | $0.000054 | $0.000108 | $0.00027 |
| Imagen media (1000×1000 px) | ~1,334 in | $0.0013 | $0.0027 | $0.0067 |
| Imagen grande (1092×1092 px, max 1:1) | ~1,590 in | $0.0016 | $0.0032 | $0.0080 |
| CSV — 1,000 filas × 10 columnas | ~8,000–15,000 in | $0.008–$0.015 | $0.016–$0.030 | $0.040–$0.075 |
| Código fuente — 500 líneas | ~2,500–4,000 in | $0.0025–$0.004 | $0.005–$0.008 | $0.0125–$0.020 |
| Sesión agéntica típica (1h) | ~50K in / ~15K out | $0.125 | $0.250 | $0.625 |
* Sonnet 5 en precio introductorio hasta agosto 31, 2026. Desde sep 1 sube a $3/$15 MTok. Audio no disponible en API directa de Claude — se procesa mediante transcripción previa. Los valores son estimados; el consumo real varía según el contenido.
Precios de suscripción vs. API
| Plan | Costo mensual | Acceso | Límite |
|---|---|---|---|
| Free | $0 | Sonnet 4.6 limitado | Cuota diaria baja |
| Pro | $20 USD | Todos los modelos | ~45 mensajes/5h con Opus |
| Max | $100 USD | Todos los modelos + prioridad | 5× más que Pro |
| Team | $30 por usuario | Todo Pro + colaboración | Por usuario |
| Enterprise | Contrato | Todo + seguridad avanzada | Personalizado |
| API | Pay-as-you-go | Todos los modelos | Sin límite de mensajes |
En planes de suscripción (Free/Pro/Max) no pagas por token directamente — pagas una cuota mensual fija. Pero el consumo de tokens sí afecta cuántos mensajes puedes enviar antes de llegar al límite de la ventana de 5 horas.
Descuentos y estrategias de ahorro (API)
| Estrategia | Ahorro | Cuándo usarla |
|---|---|---|
| Batch API | 50% en todos los modelos | Tareas que no necesitan respuesta inmediata (reportes nocturnos, clasificación masiva) |
| Prompt caching (5 min) | 90% en tokens de entrada cacheados | Cuando repites el mismo system prompt o documentos largos en múltiples llamadas |
| Convertir PDF a Markdown | hasta 90% por documento | Siempre que el PDF sea de texto, no de imagen |
| Usar Haiku para tareas simples | 5× vs Sonnet, 25× vs Opus | Clasificación, extracción, respuestas cortas y repetitivas |
| Redimensionar imágenes | hasta 10× vs imagen grande | Cuando solo necesitas análisis conceptual, no detalle de alta resolución |
🎯 Ejercicio: Calcula el costo de tu caso de uso real
Usa esta fórmula para estimar tu gasto mensual:
Costo = ((tokens_entrada / 1,000,000) × precio_entrada)
+ ((tokens_salida / 1,000,000) × precio_salida)
Ejemplo: 100 análisis de PDF de 10 págs con Sonnet 5:
- Entrada: 100 × 25,000 tokens = 2,500,000 tokens → $5.00
- Salida: 100 × 1,000 tokens = 100,000 tokens → $1.00
- Total: ~$6.00 por 100 análisis
Con caching del system prompt (90% descuento en entrada repetida): el costo bajaría a ~$1.50. Con Batch API encima (50% descuento): ~$0.75. Estas estrategias combinadas pueden reducir el costo hasta 95%.
Modelos: Opus, Sonnet, Haiku
Anthropic ofrece tres niveles de modelo. Piensa en ellos como tres empleados con diferentes perfiles: uno brillante pero costoso, uno excelente equilibrio, y uno rápido y económico. Además, existe un cuarto nivel premium (Fable) para tareas de máxima exigencia.
Opus 4.8
- Razonamiento complejo
- Pensamiento adaptativo
- Tareas autónomas largas
- Codificación avanzada
- Contexto: 1M tokens
Sonnet 5 / 4.6
- Escritura excelente
- Código confiable
- Rápido y preciso
- Mejor costo-beneficio
- Contexto: 1M tokens
Haiku 4.5
- Respuestas instantáneas
- Tareas simples y repetitivas
- Clasificación de datos
- Bajo costo por token
- Contexto: 200K tokens
🎯 ¿Qué modelo elijo? Guía rápida por tarea
Si no sabes cuál elegir, sigue esta regla: empieza con Sonnet. Si el resultado no es suficiente, sube a Opus. Si la tarea es repetitiva y simple, baja a Haiku.
| Tarea | Modelo |
|---|---|
| Email, resumen, pregunta rápida | Sonnet |
| Análisis de contrato legal | Opus |
| Clasificar 500 correos | Haiku |
| Código con tests | Sonnet o Opus |
| Traducción simple | Haiku |
| Diseñar arquitectura compleja | Opus |
| Blog post, contenido | Sonnet |
¿Cuánto cuesta cada modelo? Comparación de tokens
Si usas Claude vía API o te interesa entender por qué algunas conversaciones "cuestan" más que otras, esta tabla te ayudará. En los planes de suscripción (Pro, Max) no pagas por token directamente, pero el consumo de tokens sí afecta cuántos mensajes puedes enviar antes de alcanzar el límite.
Guía detallada: para qué usar cada modelo
🟣 Opus 4.6 / 4.7 / 4.8 — El cerebro senior
Opus es el modelo más inteligente de Anthropic. Piénsalo como contratar al consultor senior más caro: lo usas para las decisiones que importan, no para tareas rutinarias.
Cuándo usar Opus
| Caso de uso | Por qué Opus |
|---|---|
| Diseño de arquitectura de software | Evalúa trade-offs complejos entre múltiples restricciones |
| Análisis legal de contratos | Comprende matices jurídicos que Sonnet puede pasar por alto |
| Codificación autónoma (agente multi-archivo) | Mantiene coherencia en sesiones largas de código |
| Razonamiento matemático multi-paso | Menos errores en cadenas de 5+ pasos |
| Documentos de 100+ páginas | Ventana de 1M tokens + mayor capacidad de síntesis |
| Decisiones estratégicas complejas | Análisis más matizado de múltiples variables |
Versiones: Opus 4.8 (mayo 2026) tiene pensamiento adaptativo. Opus 4.7 mejor codificación. Opus 4.6 estable y probado. Los tres cuestan lo mismo ($5/$25 por millón de tokens).
🔵 Sonnet 4.6 — El todoterreno ⭐ (recomendado para empezar)
Sonnet cubre el 80% de las tareas con calidad excelente. Es como un profesional senior que hace todo bien: no es el genio del equipo, pero rara vez te falla.
Cuándo usar Sonnet
| Caso de uso | Por qué Sonnet |
|---|---|
| Escritura profesional | Calidad casi idéntica a Opus, a la mitad del costo |
| Desarrollo de software general | Código confiable con tests. 128K tokens de salida |
| Análisis de datos y gráficos | Procesa CSV/Excel, genera visualizaciones |
| Creación de documentos (Word, Excel, PDF, PPT) | Sigue instrucciones de formato con precisión |
| Investigación y resúmenes | Sintetiza información de múltiples fuentes |
| Asistencia diaria | Respuestas rápidas, contextuales, bien escritas |
🟢 Haiku 4.5 — El velocista económico
Haiku es el más rápido y barato. Perfecto para volumen y velocidad. Es como un asistente junior eficiente: no analiza contratos, pero clasifica 10,000 emails en minutos.
Cuándo usar Haiku
| Caso de uso | Por qué Haiku |
|---|---|
| Clasificación masiva | 5x más barato que Sonnet para sentimientos, categorías, prioridades |
| Extracción de datos | Saca nombres, fechas, montos de documentos rápido |
| Traducción simple | Traduce bien textos estándar a fracción del costo |
| Enrutamiento de solicitudes | "Guardián" que decide si una pregunta va a Sonnet o Opus |
| Chatbot de atención (nivel 1) | Respuestas rápidas para preguntas frecuentes |
| Procesamiento por lotes | Con Batch API: $0.50/$2.50 por millón de tokens |
Estrategia inteligente: escalar hacia arriba
No elijas un solo modelo. Empieza abajo y escala solo cuando sea necesario:
Y para tareas masivas o simples, baja a Haiku: clasificar, extraer, traducir, enrutar. No pagues precio Sonnet por trabajo que Haiku hace igual de bien.
Dónde usar Claude
| Interfaz | Para quién | Características clave |
|---|---|---|
| claude.ai (web/móvil) | Todos | Chat, Proyectos, archivos, artefactos, búsqueda web, memoria |
| Cowork (escritorio) | No-programadores | Acceso a archivos locales, tareas multi-paso, plugins, MCP, tareas programadas |
| Claude Code (terminal) | Desarrolladores | Codificación agéntica desde el terminal, edición de código autónoma |
| Claude en Chrome | Todos | Agente de navegación, automatización web, formularios |
| Claude en Excel | Analistas | Agente para hojas de cálculo, fórmulas, análisis |
| API | Desarrolladores | Integración programática, automatización a escala |
Primeros pasos en claude.ai
- Crea una cuenta en claude.ai. El plan gratuito da acceso limitado a Sonnet. El plan Pro ($20/mes) desbloquea Opus, Cowork, más mensajes y funciones avanzadas.
- Configura tus preferencias: ve a Ajustes → Preferencias de usuario. Aquí defines tu idioma preferido, tono y cómo quieres que Claude se comunique contigo. Estas preferencias se aplican a TODAS tus conversaciones.
- Activa las funciones: en el menú de herramientas del chat, activa Búsqueda web, Artefactos, Ejecución de código y Creación de archivos según las necesites.
- Haz tu primera pregunta: escribe algo concreto y observa la respuesta. Luego itera: pide ajustes, más detalle, otro enfoque.
- Crea tu primer Proyecto: agrupa conversaciones sobre un mismo tema con instrucciones y archivos compartidos. (Sección detallada más abajo.)
📋 Ejemplo de preferencias de usuario listas para copiar y pegar
## Sobre mí - Idioma: Español (Colombia) - Rol: [Tu cargo] en [Tu empresa] - Nivel técnico: [Principiante / Intermedio / Avanzado] ## Cómo quiero que respondas - Siempre en español - Sé conciso, sin preámbulos largos - Prefiero tablas sobre listas largas - Incluye ejemplos prácticos - Si no estás seguro de algo, dilo ## Herramientas que uso - [Lista tus herramientas: Excel, Python, etc.]
Copia esto, personalízalo y pégalo en Ajustes → Preferencias de usuario. Cada conversación nueva lo leerá automáticamente.
Responde siempre en español. Soy analista de datos con conocimiento intermedio de Python. Prefiero explicaciones prácticas con ejemplos.
Configurar Claude paso a paso
Cuando abres Claude por primera vez, te hace dos preguntas que muchos usuarios ignoran. Configurarlas bien marca la diferencia entre un asistente genérico y uno que trabaja exactamente como tú necesitas.
Pantalla 1: "¿Qué describe mejor su trabajo?"
¿Qué hace esta selección?
Calibra el tono y las sugerencias de Claude. Si eliges "Marketing", Claude usará terminología de marketing y sugerirá KPIs. Si eliges "Ingeniería", hablará de código y arquitectura. No limita lo que puedes preguntar — solo ajusta el estilo predeterminado.
Si tu trabajo es una mezcla (como comercial + análisis de datos), elige la que más peso tenga en tu día a día. Puedes cambiarlo en cualquier momento en Ajustes → Perfil.
Pantalla 2: "Instrucciones para Claude"
Esta es la configuración más poderosa y la que más gente ignora. Es un bloque de texto libre donde le dices a Claude quién eres y cómo quieres que trabaje. Se aplica a TODAS tus conversaciones automáticamente.
Las 4 capas de configuración (de más global a más específica)
🎯 Ejercicio: Configura tus instrucciones ahora (5 minutos)
- Abre claude.ai e inicia sesión.
- Haz clic en tu avatar/ícono (esquina inferior izquierda) → Ajustes.
- Ve a Perfil o Preferencias de usuario.
- Busca el campo "Instrucciones para Claude" (Custom Instructions).
- Copia y pega esta plantilla, personalizándola:
## Sobre mí - Nombre: [tu nombre] - Rol: [tu cargo] en [tu empresa/área] - Ubicación: [tu ciudad] - Nivel técnico: [principiante/intermedio/avanzado] en [herramientas que usas] ## Cómo quiero que respondas - Siempre en español - Sé directo y conciso, sin rodeos - Prefiero tablas sobre listas largas - Incluye ejemplos prácticos cuando expliques algo - Si no estás seguro de un dato, dímelo
- Guarda. Abre un chat nuevo y nota cómo Claude ya sabe tu nombre y contexto sin que le digas nada.
🎯 Ejercicio: Prueba las capas en acción (10 minutos)
- Con tus instrucciones configuradas, abre un chat nuevo y escribe:
"¿Quién soy?"— Claude debería responder con tu nombre y rol. - Ahora crea un Proyecto nuevo llamado "Prueba" y en las instrucciones pon:
"En este proyecto, responde como si fueras un chef profesional." - Abre un chat DENTRO del proyecto y escribe:
"¿Quién soy?"— Claude debería saber tu nombre (capa 2) Y responder como chef (capa 3). - Las capas se suman. Así funciona todo en Claude.
Cómo escribir buenos prompts
La calidad de la respuesta de Claude depende directamente de la calidad de tu instrucción. Aquí van las 6 técnicas fundamentales según la documentación oficial de Anthropic:
1. Sé claro y específico
Háblame de marketing
Crea un plan de marketing digital para una tienda de café artesanal en Cali, Colombia. Incluye 3 estrategias para Instagram con presupuesto mensual de $500 USD. Formato: tabla con columna de estrategia, acción concreta, costo estimado y KPI.
2. Usa etiquetas XML para estructurar
Las etiquetas XML son la herramienta más poderosa para organizar información. Claude las entiende mejor que cualquier otro formato.
<rol>Eres un experto en urbanismo con 20 años de experiencia</rol> <tarea>Analiza el siguiente plan de desarrollo urbano</tarea> <documento> [Aquí pegas el contenido del plan] </documento> <formato_salida> - Resumen ejecutivo (3 párrafos) - Fortalezas y debilidades (tabla) - Recomendaciones priorizadas (lista numerada) </formato_salida>
3. Da ejemplos (Few-shot prompting)
Mostrar ejemplos del resultado que esperas es más efectivo que describirlo con palabras.
Clasifica estos correos como "urgente", "normal" o "spam". Ejemplo: Correo: "Tu cuenta será suspendida. Haz clic aquí" Clasificación: spam Correo: "Reunión de equipo mañana a las 9am" Clasificación: urgente Ahora clasifica: Correo: "Newsletter semanal de diseño" Clasificación:
4. Pide razonamiento paso a paso
Analiza si deberíamos expandir la oficina a Bogotá. Piensa paso a paso: 1. Lista los factores a favor 2. Lista los factores en contra 3. Evalúa cada factor del 1 al 5 4. Concluye con tu recomendación
5. Asigna un rol
Actúa como un consultor financiero senior especializado en startups latinoamericanas. Tu cliente es una empresa de 15 empleados con revenue de $200K anuales...
6. Define el formato de salida
Responde SOLO en formato JSON con esta estructura:
{
"resumen": "...",
"riesgo": "alto|medio|bajo",
"accion_sugerida": "..."
}
🎯 Ejercicio: Mejora este prompt (5 minutos)
Copia este prompt débil en Claude y observa el resultado:
Ayúdame con una presentación
Ahora copia esta versión mejorada y compara:
<rol>Eres un diseñador de presentaciones ejecutivas</rol> <tarea>Crea un outline de 8 slides para presentar los resultados del primer semestre de 2026</tarea> <contexto>Audiencia: junta directiva de una empresa de construcción. Tono: profesional, basado en datos</contexto> <formato>Para cada slide: título + 3 bullet points + sugerencia de gráfico/visual</formato>
Nota la diferencia. El segundo prompt produce un resultado que puedes usar directamente.
Etiquetas XML desde cero
Si nunca has visto código, los símbolos < > pueden parecer intimidantes. Esta sección te explica desde cero qué son, por qué funcionan, y cómo usarlas sin ser programador.
¿Qué es una etiqueta?
Una etiqueta es un separador con nombre. Funciona exactamente como las pestañas de un archivador: le dice a Claude "esta información es de este tipo, y esta otra es de otro tipo".
¿Por qué Claude las entiende mejor que texto normal?
Eres un experto en ventas. Analiza este reporte de ventas. Las ventas de enero fueron $50K, febrero $42K, marzo $61K. Dame un resumen ejecutivo en 3 párrafos.
Claude no sabe dónde termina la instrucción y dónde empiezan los datos. Puede mezclar todo.
<rol>Experto en ventas B2B</rol> <datos> Enero: $50K Febrero: $42K Marzo: $61K </datos> <tarea>Resumen ejecutivo, 3 párrafos</tarea>
Claude sabe exactamente qué es instrucción, qué son datos, y qué debe hacer. Cero ambigüedad.
Las 8 etiquetas más útiles
| Etiqueta | Para qué | Ejemplo |
|---|---|---|
<rol> | Definir quién es Claude | <rol>Consultor financiero senior</rol> |
<tarea> | Qué debe hacer | <tarea>Analiza y recomienda</tarea> |
<contexto> | Información de fondo | <contexto>Empresa PYME, 15 empleados</contexto> |
<datos> | Números, tablas, hechos | <datos>Ventas Q1: $150K</datos> |
<documento> | Texto largo para analizar | <documento>[pegar texto]</documento> |
<formato> | Cómo quieres la respuesta | <formato>Tabla con 3 columnas</formato> |
<ejemplo> | Muestra del resultado esperado | <ejemplo>Producto: X → Acción: Y</ejemplo> |
<restricciones> | Qué NO debe hacer | <restricciones>No inventes datos</restricciones> |
<mi_empresa>, <reglas_del_equipo>, <competencia> — Claude entiende el nombre como contexto semántico. No hay etiquetas "oficiales". Las 8 de arriba son las más comunes, no las únicas.
🎯 Ejercicio: Tu primer prompt con etiquetas (3 minutos)
Copia esto en Claude, cambiando lo que está entre corchetes:
<rol>Eres un asistente experto en [tu área de trabajo]</rol> <contexto> Trabajo en [tu empresa/sector] en [tu ciudad]. Mi equipo tiene [X] personas. </contexto> <tarea> Sugiere 3 formas de mejorar [un proceso de tu trabajo] </tarea> <formato> Para cada sugerencia: - Nombre de la mejora - Qué cambiar concretamente - Impacto esperado (alto/medio/bajo) - Tiempo de implementación </formato>
Compara el resultado con pedirle lo mismo sin etiquetas. La diferencia es inmediata.
Los 7 errores de prompting que todos cometen
Estos errores son los más frecuentes entre usuarios nuevos. Cada uno tiene una solución simple.
| # | Error | Ejemplo del error | Cómo corregirlo |
|---|---|---|---|
| 1 | Prompt vago | "Hazme un reporte" — ¿de qué? ¿para quién? ¿qué formato? | Especifica tema, audiencia, formato y extensión. Usa etiquetas XML para separar cada parte. |
| 2 | No pedir formato | "Analiza estos datos" → Claude responde con 15 párrafos | Agrega: <formato>Tabla con columnas: métrica, valor, tendencia</formato> |
| 3 | Pedir 5 cosas a la vez | "Analiza, resume, traduce, crea un gráfico y envía por email" | Una tarea por mensaje. Resultados mejores, más controlables. |
| 4 | No iterar | El primer resultado no es perfecto → abandona y empieza de cero | Dile qué ajustar: "Bien, pero hazlo más conciso" o "Cambia el tono a más formal". Claude mejora con feedback. |
| 5 | No dar contexto | "Escribe un email de seguimiento" — ¿a quién? ¿sobre qué? | Incluye: quién eres, a quién escribes, contexto de la conversación previa, objetivo del email. |
| 6 | Confiar sin verificar | Claude dice que la población de Cali es 2.8M → lo usas sin verificar | Verifica datos numéricos, fechas, nombres propios. Pide: "Si no estás seguro, dilo explícitamente". |
| 7 | No configurar instrucciones | Cada chat empieza diciendo "Responde en español, soy gerente..." | Configura "Instrucciones para Claude" UNA VEZ y nunca más lo repitas. (Sección anterior.) |
Refinamiento iterativo: cómo mejorar un resultado en 3 rondas
El error #4 (no iterar) es tan común que merece su propia sección. El primer resultado de Claude casi nunca es el resultado final — pero el segundo o tercero suele ser excelente. La clave es saber QUÉ pedir en cada ronda.
Las 5 instrucciones mágicas para iterar
| Cuando el resultado... | Dile a Claude... |
|---|---|
| Es demasiado largo | "Reduce a la mitad. Solo lo esencial." |
| Es muy genérico | "Hazlo específico para [tu contexto]. Incluye números concretos." |
| Le falta estructura | "Reorganiza en tabla/formato [X]. Agrega columna de [Y]." |
| El tono está mal | "Cambia el tono a [profesional/casual/técnico]. Audiencia: [quién]." |
| Le falta algo | "Bueno, pero agrega [lo que falta]. Mantén todo lo demás igual." |
🎯 Ejercicio: Practica las 3 rondas (10 minutos)
- Abre Claude y escribe un prompt vago sobre tu trabajo real:
"Ayúdame a mejorar [algo de tu trabajo]" - Lee el resultado. Identifica qué le falta: ¿contexto? ¿formato? ¿especificidad?
- Escribe tu segunda ronda agregando lo que faltó.
- Lee el nuevo resultado. Ahora pide formato preciso: tabla, lista numerada, o JSON.
- Compara el resultado de la ronda 3 con el de la ronda 1. La diferencia es lo que produces cuando iteras en vez de aceptar el primer resultado.
Biblioteca de prompts por caso de uso
Prompts listos para copiar y personalizar. Cada uno usa las técnicas de las secciones anteriores: etiquetas XML, contexto, formato definido.
📊 Ventas y comercial
Preparar una reunión con cliente
<rol>Consultor de ventas B2B con 15 años de experiencia</rol> <contexto> Tengo reunión mañana con [nombre de empresa]. Son una empresa de [sector], ~[X] empleados. Ya nos compraron [producto/servicio anterior] en [fecha]. Quiero venderles [nuevo producto/servicio]. </contexto> <tarea> 1. Investiga esta empresa brevemente 2. Sugiere 3 puntos de dolor probables 3. Propón 3 preguntas de descubrimiento 4. Sugiere cómo conectar sus necesidades con mi oferta </tarea> <formato>Tabla con columnas: tema, pregunta, conexión con mi oferta</formato>
Email de seguimiento post-reunión
<contexto> Tuve reunión con [nombre] de [empresa]. Hablamos de: [temas principales]. Quedamos en: [compromisos]. Próximo paso: [qué sigue]. </contexto> <tarea>Redacta un email de seguimiento profesional pero cálido. Máximo 150 palabras. Incluye los compromisos y próximos pasos.</tarea>
📈 Marketing y contenido
Plan de contenido semanal
<rol>Estratega de contenido digital para LATAM</rol> <contexto> Marca: [nombre]. Sector: [sector]. Plataforma principal: Instagram. Audiencia: [descripción del público]. Objetivo del mes: [aumentar seguidores/generar leads/awareness]. </contexto> <tarea>Crea un calendario de contenido para 1 semana (lunes a viernes)</tarea> <formato> Tabla con columnas: - Día - Tipo de contenido (reel/carrusel/historia) - Tema y gancho - Copy sugerido (máximo 2 líneas) - Hashtags (5) - Mejor hora de publicación </formato>
📋 Análisis de datos
Analizar un archivo de datos
<tarea>Analiza el archivo adjunto</tarea> <instrucciones> 1. Primero describe las columnas y muestra las primeras 5 filas 2. Calcula estadísticas básicas (promedio, mediana, min, max) 3. Identifica los 3 hallazgos más interesantes 4. Genera un gráfico de barras del hallazgo principal </instrucciones> <formato> - Resumen en 3 párrafos para un directivo no-técnico - Tabla de estadísticas - Gráfico - Lista de "próximos análisis sugeridos" </formato> <restricciones>No inventes datos. Si algo no es claro, pregunta.</restricciones>
💻 Desarrollo y código
Generar una función con tests
<contexto> Stack: Python 3.12 / FastAPI / PostgreSQL Convenciones: snake_case, docstrings en español, type hints </contexto> <tarea> Crea una función que [descripción de lo que debe hacer]. Incluye: - Validación de inputs - Manejo de errores con try/except - 3 tests unitarios con pytest - Docstring con ejemplo de uso </tarea> <restricciones> - No uses librerías que no estén en el stack - Sigue PEP 8 </restricciones>
📝 Escritura y documentos
Informe ejecutivo
<rol>Redactor ejecutivo para alta dirección</rol> <contexto> Tema: [tema del informe] Audiencia: Junta directiva, perfil no-técnico Datos clave: [lista de datos/cifras relevantes] </contexto> <tarea>Escribe un informe ejecutivo</tarea> <formato> 1. Resumen ejecutivo (1 párrafo, máximo 5 líneas) 2. Hallazgos clave (3, con dato numérico cada uno) 3. Riesgos identificados (2-3) 4. Recomendaciones (3, priorizadas) 5. Próximos pasos con responsable y fecha Extensión total: máximo 2 páginas </formato>
👥 Recursos humanos
Descripción de puesto
<rol>Especialista en talento humano</rol> <contexto> Empresa: [nombre], sector [sector], [ciudad] Tamaño: [X] empleados Cultura: [formal/startup/híbrida] </contexto> <tarea>Crea la descripción del puesto para: [título del cargo]</tarea> <formato> - Título y área - Objetivo del rol (2 líneas) - Responsabilidades principales (5-7) - Requisitos obligatorios vs. deseables - Oferta de valor para el candidato - Rango salarial sugerido para [ciudad/país] </formato>
Ingeniería de contexto
En 2026, el campo evolucionó de "prompt engineering" (diseñar la pregunta correcta) a "context engineering" (diseñar todo lo que Claude recibe). La estructura alrededor de una tarea importa más que la redacción exacta de la pregunta.
Regla de oro
Las Preferencias de usuario son para "quién soy y cómo quiero que Claude trabaje siempre conmigo" (reglas universales). Las Instrucciones de proyecto son para "contexto sobre este trabajo específico" (stack tecnológico, reglas del proyecto, convenciones). Se apilan: al abrir un chat dentro de un Proyecto, ambas se cargan automáticamente.
Proyectos en Claude.ai
Un Proyecto es un espacio de trabajo dedicado que agrupa conversaciones, archivos e instrucciones sobre un mismo tema. Piénsalo como contratar a un empleado que, en vez de olvidar todo cada día, llega con su briefing leído, los documentos de referencia en la mano, y sabe exactamente cómo quieres que trabaje contigo.
¿Por qué usar Proyectos?
Los tres bloques de un Proyecto
Al abrir o crear un proyecto verás exactamente lo que muestra la imagen: tres secciones. Cada una tiene un rol muy distinto y es igual de importante.
Cómo crear un Proyecto
- En claude.ai, haz clic en "Proyectos" en la barra lateral izquierda, luego en "Nuevo Proyecto".
- Dale un nombre descriptivo y específico. No "Trabajo" — sí "Análisis Ventas Plock Q3 2026".
- Completa las Instrucciones (sección detallada más abajo).
- Sube documentos en Contexto — los archivos de referencia que Claude necesita.
- Crea conversaciones dentro del proyecto. Cada una hereda automáticamente todo lo anterior.
Qué poner en cada bloque — resumen rápido
| Bloque | Qué va ahí | Qué NO va ahí |
|---|---|---|
| Instrucciones | Quién eres, cómo quieres que trabaje Claude, reglas del proyecto, qué NO hacer, ejemplos de salida | Los documentos de referencia ni los datos del proyecto |
| Memoria | Se llena automáticamente — no necesitas hacer nada | No puedes escribir aquí directamente |
| Contexto | PDFs, documentos Word, hojas de cálculo, textos que Claude necesita consultar | Las instrucciones de comportamiento ni el historial de chats |
Instrucciones del Proyecto — el bloque más importante
Las Instrucciones son el "briefing permanente" de Claude para este proyecto. Se leen automáticamente al inicio de cada conversación nueva dentro del proyecto. Son la diferencia entre un asistente que entiende tu trabajo desde el minuto uno y uno que tienes que entrenar de cero cada vez.
¿Qué tan importantes son? Muy.
Las instrucciones vacías o mal escritas son la causa #1 de resultados mediocres en proyectos. Si Claude da respuestas genéricas, usa el formato equivocado, o repite errores — la solución casi siempre está en mejorar las instrucciones, no en escribir prompts más largos en cada chat.
Qué incluir — los 6 componentes clave
Plantilla lista para usar
## Quién soy [Tu nombre], [cargo] en [empresa/área]. Sector: [sector]. Ciudad: [ciudad]. ## Qué es este proyecto [Describe en 2-3 líneas qué hace este proyecto y para qué sirve. Incluye la audiencia final si aplica.] ## Cómo quiero que trabajes - Idioma: siempre español - Tono: [profesional / directo / técnico / accesible] - Formato preferido: [tablas / listas / párrafos / código] - Nivel de detalle: [conciso / completo / con ejemplos] - Si no estás seguro de algo, pregúntame ## Herramientas y stack (si aplica) - [Software o tecnologías del proyecto] - [Versiones relevantes] - [Convenciones de nomenclatura] ## NO hacer en este proyecto - [Error frecuente 1] - [Error frecuente 2] - [Restricción específica] ## Ejemplo de salida esperada [Pega aquí un ejemplo real del tipo de resultado que quieres] Actualizado: [mes año]
Instrucciones para roles no técnicos
La plantilla anterior tiene sección de "Stack" pensada para desarrollo. Si tu proyecto es comercial, de marketing o de gestión, adapta así:
Ejemplo: Proyecto "Ventas Green Solutions"
## Quién soy Juan, Director Comercial y de Marketing en Green Solutions. Fabricamos bloques Plock para construcción. Base en Cali, Colombia. Clientes: constructoras, ferreterías, distribuidores en el suroccidente. ## Qué es este proyecto Todo lo relacionado con ventas, propuestas comerciales, seguimiento de clientes y estrategia comercial de Green Solutions. Audiencia de mis documentos: clientes constructores y gerentes. ## Cómo quiero que trabajes - Siempre en español colombiano, formal pero cercano - Formato preferido: tablas cuando hay datos, bullet points para listas - Cifras siempre en pesos colombianos (COP) o USD según el contexto - Documentos comerciales: incluye siempre propuesta de valor concreta - Sé directo, sin rodeos ni frases de relleno ## Términos del negocio que debes conocer - Plock: nuestro producto principal (bloques de construcción) - VIS: Vivienda de Interés Social, segmento importante - m²: unidad de medida clave en nuestras cotizaciones - Nuestros competidores principales: Eternit, Corona, Ladrillera del Valle ## NO hacer - No inventes precios ni especificaciones técnicas de Plock - No uses lenguaje muy técnico de ingeniería con clientes no-técnicos - No hagas promesas de entrega sin que yo confirme disponibilidad ## Ejemplo de salida esperada Cuando pida una propuesta comercial, debe tener: - Saludo personalizado con nombre del cliente - Resumen del problema que resolvemos - Tabla de productos con cantidades, precio unitario y total - Beneficios específicos para su proyecto - Llamado a la acción claro Actualizado: julio 2026
Ejemplo: Proyecto "Guía Claude — Equipo"
## Qué es este proyecto Creación y mantenimiento de la guía interna de Claude para el equipo de Green Solutions. Incluye documentación, tutoriales y actualizaciones. ## Cómo quiero que trabajes - Español claro, sin tecnicismos innecesarios - Audiencia: compañeros sin experiencia previa en IA - Usa analogías cotidianas para explicar conceptos técnicos - Formato: HTML con SVGs para los diagramas - Cada sección debe tener al menos un ejemplo práctico ## NO hacer - No uses jerga de programación sin explicarla - No asumas conocimiento previo de IA o LLMs - No generes código sin comentarios en español Actualizado: julio 2026
Ejemplo: Proyecto "Análisis de datos y reportes"
## Quién soy Analista en área comercial. Trabajo con datos de ventas, inventarios y desempeño de distribuidores. ## Qué es este proyecto Análisis de datos del negocio: ventas por región, rotación de inventario, desempeño de vendedores, comparativos mensuales. ## Cómo quiero que trabajes - Prioriza visualizaciones: gráficos y tablas antes que párrafos - Siempre incluye el período analizado y la fuente de los datos - Redondea cifras a 2 decimales en tablas, sin decimales en titulares - Los colores de los gráficos: naranja (#d4915e) para positivo, rojo para negativo ## Herramientas - Excel / Google Sheets para tablas - Python con pandas y matplotlib para análisis complejos - Los archivos de datos están en formato CSV con separador punto y coma (;) ## NO hacer - No inventes tendencias que no estén en los datos - No uses promedios cuando la mediana es más representativa (outliers) - No generes gráficos de pie para más de 5 categorías Actualizado: julio 2026
El bloque Memoria — qué es y cómo funciona
La Memoria del proyecto aparece debajo de las Instrucciones. No puedes escribir en ella directamente — Claude la llena automáticamente después de varios chats, extrayendo patrones de tus conversaciones: preferencias que repites, decisiones que tomas, correcciones que haces.
El candado "🔒 Solo tú" significa que la memoria es privada — ni otros miembros del equipo que compartas el proyecto ni nadie más la ve. Es tu capa de personalización invisible.
| La memoria extrae automáticamente... | Ejemplo |
|---|---|
| Correcciones que repites | "Varias veces has pedido formato tabla — Claude lo aplica de ahora en adelante" |
| Preferencias de estilo | "Prefieres resúmenes en 3 puntos, no párrafos" |
| Decisiones del proyecto | "Acordaste usar Python 3.12 en este proyecto" |
| Contexto que das frecuentemente | "Mencionas a menudo que el cliente principal es constructora XYZ" |
El bloque Contexto — tus documentos de referencia
El Contexto es donde subes los archivos que Claude debe poder consultar en cualquier momento dentro del proyecto. Aparece como "Agrega PDF, documentos u otro texto para consultar en este proyecto."
| Tipo de documento | Ejemplo | Formato recomendado |
|---|---|---|
| Documentos de referencia fijos | Catálogo de productos, lista de precios, brochure | PDF o Markdown |
| Datos del negocio | Histórico de ventas, inventario actual | CSV o Markdown |
| Guías de estilo | Manual de marca, guía de comunicación | PDF o Markdown |
| Contratos o plantillas | Contrato estándar de venta, propuesta tipo | PDF o Word |
| Documentación técnica | Especificaciones del producto, fichas técnicas | PDF o Markdown |
Qué subir y qué no subir al Contexto
| ✅ Subir al Contexto | ❌ No subir |
|---|---|
| Documentos que Claude debe consultar en cada chat | Archivos que solo usas una vez — súbelos al chat directamente |
| Referencias estables (catálogo, precios, specs) | Documentos que cambian frecuentemente — mejor referenciarlos |
| Ejemplos del resultado esperado | Archivos enormes con poco contenido útil (PDFs escaneados) |
| Glosario de términos del proyecto | Datos confidenciales que no quieres que ninguna IA procese |
🎯 Ejercicio: Crea tu primer Proyecto completo (20 minutos)
- Elige un área de trabajo real donde uses Claude frecuentemente.
- Ve a claude.ai → Proyectos → Nuevo Proyecto.
- Nómbralo específicamente: "Ventas [Tu empresa]" o "Análisis [Área]".
- Haz clic en Instrucciones (+) y usa la plantilla de esta sección. Tarda 10 minutos hacerlo bien.
- Busca 1-2 documentos de referencia que usas constantemente. Conviértelos a Markdown si son PDFs largos y súbelos en Contexto (+).
- Abre un chat dentro del proyecto y escribe solo:
"¿Qué sabes sobre este proyecto?"— Claude debería responder con todo el contexto que configuraste. - Si algo falta o está mal, vuelve a las Instrucciones y corrígelo antes de seguir.
🎯 Ejercicio: Prueba la calidad de tus instrucciones
Después de escribir las instrucciones, usa este checklist en un chat nuevo:
- Escribe:
"¿Quién soy y qué hace este proyecto?"— debe responder correctamente. - Escribe:
"Redacta un email de prueba"— debe usar el tono y formato que pediste. - Escribe algo que pusiste en "NO hacer" — debe negarse o advertirte.
- Pide algo en el formato de tu ejemplo de salida — debe parecerse.
Si alguno falla, actualiza las instrucciones hasta que pase los cuatro. Ese es el estándar mínimo de unas buenas instrucciones de proyecto.
Gestión del contexto en proyectos
El contexto es el recurso más valioso y más limitado al trabajar con Claude. La ventana de contexto es como una mesa de trabajo: todo lo que Claude puede "ver" en un momento dado. Saber gestionarla es la diferencia entre resultados mediocres y resultados excepcionales.
Cómo funciona la ventana de contexto
Estrategia: conversaciones vinculadas
En vez de una mega-conversación para todo el proyecto, usa conversaciones separadas por tema dentro del mismo proyecto. Cada una empieza fresca pero hereda instrucciones y archivos.
📁 Proyecto: Sistema de Inventario ├── 💬 Chat 1: Diseño de base de datos ├── 💬 Chat 2: API endpoints ├── 💬 Chat 3: Frontend de formularios ├── 💬 Chat 4: Tests y validación └── 💬 Chat 5: Deployment y CI/CD
"Resume las decisiones clave y el estado actual del trabajo en un formato que pueda pegar al inicio de un nuevo chat." Luego pega ese resumen al inicio del nuevo chat.
El patrón Checkpoint
Un checkpoint es una captura del estado actual del trabajo. Es tu seguro contra la pérdida de contexto por compactación o chats largos. Hazlo proactivamente, no cuando ya es tarde.
"Crea un checkpoint del estado actual. Incluye: 1. Decisiones tomadas hasta ahora 2. Estado actual de cada componente 3. Problemas pendientes 4. Próximos pasos acordados Formato: documento conciso que pueda pegar en un nuevo chat."
¿Cuándo hacer un checkpoint?
| Momento | Por qué |
|---|---|
| Después de completar una tarea lógica | Captura las decisiones antes de pasar a la siguiente |
| Cuando ves "Compactando la conversación..." | Ya era tarde, pero captura lo que quede |
| Al 70% de una sesión larga | Hazlo ANTES de llegar al límite, no después |
| Antes de cambiar de tema radicalmente | El resumen sirve de puente al siguiente chat |
| Al final del día de trabajo | Para retomar al día siguiente sin perder contexto |
Cómo actualizar el contexto de un proyecto
Las instrucciones de un proyecto no son estáticas. Son un documento vivo que debe evolucionar con el trabajo. Aquí está la estrategia para mantenerlas actualizadas:
Qué actualizar y cuándo
| Qué cambió | Dónde actualizar | Ejemplo |
|---|---|---|
| Claude repite un error | Sección "NO hacer" en instrucciones | NO usar var en JavaScript. Usa const/let. |
| Cambió una tecnología | Sección Stack/Herramientas | Migrado de REST a GraphQL en abril 2026 |
| Nuevas convenciones de equipo | Sección Reglas de estilo | Nombres de funciones en camelCase |
| Nuevo archivo de referencia | Base de conocimiento del proyecto | Subir schema actualizado, eliminar el viejo |
| Completaste una fase | Contexto del proyecto | Fase 1 (DB) completada. Fase 2: API |
| Pasan 2 semanas sin cambios | Revisión general de instrucciones | Buscar info obsoleta, agregar lecciones aprendidas |
RAG automático: proyectos con muchos archivos
Cuando la base de conocimiento de tu proyecto excede los límites del contexto, Claude activa automáticamente RAG (Retrieval Augmented Generation) en planes de pago. Esto significa que en vez de cargar todos los archivos a la vez, Claude busca y recupera solo las secciones relevantes para tu pregunta. La capacidad se expande hasta 10x sin perder calidad. No necesitas hacer nada: se activa solo.
Compactación y limpieza de conversaciones
A medida que una conversación crece, el contexto se satura. Claude empieza a olvidar decisiones tempranas, repetir sugerencias, o perder precisión. La compactación es el mecanismo para manejar esto — comprime el historial en un resumen preservando lo esencial.
Compactación automática (claude.ai)
En claude.ai, cuando una conversación se acerca al límite de la ventana de contexto, verás el mensaje: "Compactando nuestra conversación para poder seguir chateando...". Esto es automático — Claude resume el historial anterior para dejar espacio. Tus mensajes no se borran; simplemente se comprimen.
Compactación manual (Claude Code)
En Claude Code (terminal), tienes control directo con comandos. La compactación aquí es más poderosa porque puedes indicar QUÉ preservar.
/compact Comprime el historial en un resumen. Mantiene las decisiones clave, borra lo redundante. Ejemplo con foco: /compact preserva la arquitectura de la DB y los endpoints definidos, descarta las discusiones de debugging
¿Cuándo compactar vs. empezar un chat nuevo?
| Situación | Acción | Por qué |
|---|---|---|
| Misma tarea, sesión larga | Compactar | Preservas el hilo de trabajo sin empezar de cero |
| Tarea completada, nueva tarea | Nuevo chat | Contexto limpio, sin "ruido" de la tarea anterior |
| Claude empieza a dar respuestas repetitivas | Compactar + reforzar | El contexto está saturado; compacta y repite la instrucción clave |
| Cambio radical de tema | Nuevo chat | Compactar mezclaría contextos incompatibles |
| Bug persistente que no se resuelve | Nuevo chat + checkpoint | A veces empezar fresco con un resumen resuelve bucles |
Caching: el ahorro invisible
El contenido de los Proyectos (instrucciones + archivos) se cachea automáticamente. Esto significa que cuando inicias un nuevo chat en el mismo proyecto, ese contenido no cuenta contra tu límite de mensajes — ya está en caché. Aprovéchalo: pon la información más reutilizada en los archivos del proyecto, no en los mensajes del chat.
Comandos y optimización de recursos
Dependiendo de la interfaz que uses (claude.ai, Cowork o Claude Code), tienes diferentes herramientas para optimizar el uso de recursos. Aquí está la referencia completa.
Comandos en Claude Code (terminal)
Claude Code ofrece comandos slash (/) que son la herramienta principal de control. Los más importantes para gestión de proyectos:
| Comando | Qué hace | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
/compact | Comprime el historial en un resumen inteligente. Acepta instrucciones opcionales sobre qué preservar. | Al terminar una tarea dentro de una sesión larga. Al 70% de capacidad. Antes de cambiar de subtarea. |
/clear | Borra TODO el historial de la conversación. Los archivos editados se mantienen en disco. | Cuando cambias a una tarea completamente diferente. Para un inicio limpio. |
/context | Muestra una visualización del uso actual del contexto con sugerencias de optimización. | Periódicamente durante sesiones largas. Antes de decidir si compactar o limpiar. |
/cost | Muestra el gasto de tokens y costo acumulado de la sesión. | Para controlar presupuesto. Antes de tareas costosas. |
/model | Cambia el modelo (Opus ↔ Sonnet ↔ Haiku) durante la sesión. | Baja a Sonnet para tareas rutinarias; sube a Opus para razonamiento complejo. |
/effort | Ajusta el nivel de razonamiento (low, medium, high). | /effort low para tareas simples ahorra tokens. /effort high para problemas complejos. |
/init | Genera un archivo CLAUDE.md analizando tu proyecto automáticamente. | Al empezar un proyecto nuevo. Claude lee la estructura y crea las instrucciones iniciales. |
/plan | Activa el modo planificación: Claude propone un plan sin ejecutar nada. | Antes de cambios grandes. Revisas el plan, apruebas, y luego ejecuta. |
/review | Revisa el código actual buscando bugs, mejoras de estilo y seguridad. | Antes de commitear. Después de una sesión larga de cambios. |
/memory | Gestiona la memoria persistente del proyecto (se guarda en disco). | Para almacenar decisiones que deben sobrevivir entre sesiones. |
/branch | Crea una bifurcación de la conversación actual. El original se preserva. | Para probar un enfoque arriesgado sin perder el estado actual. |
/diff | Muestra las diferencias de archivos modificados en la sesión. | Para revisar qué cambió antes de commitear. |
/help | Lista todos los comandos disponibles con descripción. | Cuando no recuerdes un comando. Es la fuente de verdad. |
Flujos de trabajo optimizados con comandos
🚀 Inicio de proyecto nuevo
$ cd mi-proyecto $ claude /init → Claude analiza el proyecto y genera CLAUDE.md → Revisar y refinar el archivo generado /model sonnet → Sonnet para la configuración inicial (ahorra tokens) → Configurar MCP servers si es necesario /cost → Verificar consumo inicial
🔧 Sesión de desarrollo típica
/plan → Claude propone el enfoque, tú apruebas → Claude ejecuta los cambios /diff → Revisar qué archivos cambió /review → Revisión de calidad automática /context → ¿Cuánto contexto queda? /compact → Comprimir si estás al 70%+ → Continuar con la siguiente tarea /cost → Verificar gasto antes de cerrar
💰 Control de costos durante una sesión
/cost → Ver gasto acumulado /model sonnet → Bajar a Sonnet para tareas simples /effort low → Reducir razonamiento para preguntas directas /compact → Comprimir contexto = menos tokens por mensaje → Hacer la tarea costosa /model opus → Subir a Opus solo para lo complejo /effort high → Máximo razonamiento para el problema difícil
Técnicas de optimización en claude.ai (web)
En claude.ai no hay comandos slash, pero puedes aplicar las mismas estrategias con prompts:
| Objetivo | Técnica en claude.ai |
|---|---|
Equivalente a /compact | Pide: "Resume las decisiones y estado actual de esta conversación en un formato conciso." Luego pega el resumen en un chat nuevo. |
Equivalente a /plan | Pide: "Antes de ejecutar, propón un plan paso a paso. Espera mi aprobación antes de generar código/contenido." |
Equivalente a /context | Observa si Claude empieza a dar respuestas genéricas o repite sugerencias. Es señal de contexto saturado. |
| Cambiar de modelo | Usa el selector de modelo en la parte inferior del chat. |
Equivalente a /branch | Abre un segundo chat en el mismo proyecto con un resumen del estado actual. |
| Reducir verbosidad | En preferencias de usuario: "Sé conciso. Sin preámbulos. Ve directo al resultado." |
CLAUDE.md: el archivo más importante de tu proyecto
Para usuarios de Claude Code y Cowork, CLAUDE.md es un archivo en la raíz de tu proyecto que Claude lee automáticamente al inicio de cada sesión. Es el equivalente a las "Instrucciones de proyecto" de claude.ai, pero vive en tu sistema de archivos y se versiona con Git.
## CLAUDE.md — Ejemplo # Mi Proyecto Web ## Qué es esto Aplicación web de gestión de inventario para una PYME en Cali. ## Stack - Backend: Python 3.12 + FastAPI - Frontend: React 18 + TypeScript - DB: PostgreSQL 16 - Deploy: Docker + Railway ## Convenciones - Endpoints REST en /api/v1/ - Nombres de tabla en snake_case singular (producto, orden) - Commits en español con formato: "tipo: descripción" - Tests obligatorios para lógica de negocio ## NO hacer - No usar ORM raw queries (usar SQLAlchemy) - No crear endpoints sin validación Pydantic - No commitear secretos (usar .env) ## Estado actual - [x] Fase 1: Modelo de datos - [x] Fase 2: CRUD de productos - [ ] Fase 3: Sistema de órdenes ← AQUÍ ESTAMOS - [ ] Fase 4: Dashboard de reportes
Ciclo de vida completo de un proyecto
Este es el flujo completo desde que inicias un proyecto hasta que lo completas, con las acciones de mantenimiento en cada etapa.
Checklist de mantenimiento de proyecto
📋 Cada sesión de trabajo
| Acción | Cómo |
|---|---|
| Verificar que estás en el proyecto correcto | Mira el nombre del proyecto en la barra superior |
| Un chat por tarea | No reutilices un chat viejo para un tema nuevo |
| Si el chat se alarga (+30 mensajes) | Pide checkpoint, abre chat nuevo, pega resumen |
| Si Claude repite algo que corregiste | Actualiza instrucciones del proyecto con la regla |
📋 Cada semana
| Acción | Cómo |
|---|---|
| Revisar instrucciones del proyecto | ¿Sigue siendo preciso? ¿Falta algo que siempre explicas? |
| Limpiar archivos del proyecto | Quita versiones viejas, agrega documentos actualizados |
| Actualizar sección "Estado actual" | Refleja en qué fase estás y qué se completó |
📋 Cada cambio importante
| Acción | Cómo |
|---|---|
| Cambio de stack o herramientas | Actualiza inmediatamente la sección de Stack |
| Nueva convención del equipo | Agrega a Reglas de estilo |
| Nuevo miembro del equipo | Revisa que las instrucciones sean autoexplicativas |
| Fase del proyecto completada | Actualiza estado + checkpoint final de la fase |
¿Qué es Cowork?
Claude Cowork es la herramienta de escritorio de Anthropic que convierte a Claude en un agente que trabaja directamente con los archivos y carpetas de tu computadora. No necesitas terminal ni saber programar — le describes lo que necesitas en lenguaje natural y Claude lo ejecuta.
Cowork vs. claude.ai — ¿Cuál usar?
| Criterio | claude.ai (web) | Cowork (escritorio) |
|---|---|---|
| Acceso a archivos locales | Solo los que subes manualmente | Acceso directo a carpetas |
| Tareas multi-paso | Limitado al chat | Ejecución autónoma completa |
| Plugins y conectores | MCPs básicos | Ecosistema completo de plugins |
| Tareas programadas | No | Sí — tareas recurrentes |
| Dispatch (desde móvil) | No | Sí — envía tareas desde el celular |
| Requiere | Navegador | App de escritorio (Mac/Windows) |
| Plan mínimo | Gratis (limitado) | Pro ($20/mes) |
Configurar Cowork
- Descarga la app Claude Desktop desde claude.ai/download (disponible para macOS y Windows).
- Inicia sesión con tu cuenta de Claude (plan Pro o superior).
- Selecciona una carpeta para dar acceso a Claude. Cowork opera en un entorno controlado (sandboxed) por seguridad.
- Configura instrucciones globales: en Ajustes de Cowork, puedes definir instrucciones que Claude seguirá en CADA sesión (equivalente a las preferencias de usuario en claude.ai).
- Configura instrucciones por carpeta: puedes crear archivos de instrucciones específicas para cada carpeta de trabajo.
Conectar terminal e instalar plugins en Cowork
Los plugins convierten a Cowork en un especialista para tu rol: ventas, marketing, productividad, desarrollo, legal, finanzas. Son paquetes completos con skills, comandos slash, conectores y sub-agentes. Pero para instalar ciertos plugins, Cowork necesita conectarse a Claude Code corriendo en tu terminal — y este paso es donde muchos usuarios se atascan.
Panorama completo: la cadena de requisitos
Paso 1: Instalar Node.js (solo si no lo tienes)
Claude Code necesita Node.js versión 18 o superior. Es el motor que lo hace funcionar.
🪟 Windows — instrucciones
- Ve a nodejs.org y descarga la versión LTS (Long Term Support).
- Ejecuta el instalador. Acepta todas las opciones predeterminadas.
- Reinicia tu computadora después de la instalación.
- Abre PowerShell (tecla Windows → escribe "PowerShell") y verifica:
node --version # Debe mostrar v18.x.x o superior
irm https://cli.anthropic.com/install.ps1 | iex
🍎 macOS — instrucciones
- Abre Terminal (Cmd + Espacio → escribe "Terminal").
- Si tienes Homebrew:
brew install node@22 - Si no tienes Homebrew: descarga desde nodejs.org (versión LTS).
- Verifica:
node --version
curl -fsSL https://cli.anthropic.com/install.sh | sh
Paso 2: Instalar Claude Code
# Opción A: Con npm (si instalaste Node.js) npm install -g @anthropic-ai/claude-code # Opción B: Con instalador nativo (si NO tienes Node.js) # Windows (PowerShell): irm https://cli.anthropic.com/install.ps1 | iex # macOS/Linux: curl -fsSL https://cli.anthropic.com/install.sh | sh
Paso 3: Iniciar Claude Code por primera vez
# Abre tu terminal (PowerShell en Windows, Terminal en Mac) claude # Verás algo como: ╭──────────────────────────────────────────╮ │ Te damos la bienvenida a Claude Code │ │ cwd: ~/projects │ ╰──────────────────────────────────────────╯
Paso 4: Autenticarse
> /login
Esto abrirá tu navegador para autenticarte con tu cuenta de Claude (plan Pro o superior). Sigue las instrucciones en pantalla. Cuando termine, verás un mensaje de confirmación en el terminal.
Paso 5: Ejecutar /web-setup — ⭐ EL PASO CLAVE
Este es el comando que resuelve la pantalla "Conecta tu terminal". Conecta tu instancia local de Claude Code con la interfaz web y la app de escritorio.
> /web-setup
¿Qué hace este comando?
| Acción | Qué pasa |
|---|---|
| Conecta GitHub | Sincroniza tu token de GitHub con tu cuenta Claude (si usas repos) |
| Crea un entorno cloud | Configura un entorno de ejecución con acceso de red confiable |
| Vincula terminal ↔ web | Permite que la app de escritorio y claude.ai envíen tareas a tu terminal |
Solo necesitas hacer esto UNA VEZ. Después de la primera conexión, futuras sesiones se conectan automáticamente.
Paso 6: Instalar el plugin
Con la conexión establecida, tienes dos formas de instalar plugins:
Opción A: Desde la web (visual)
- Ve a claude.com/plugins en tu navegador.
- Busca el plugin que necesitas (ej: "Build with WordPress", "Sales", "Marketing").
- Haz clic en "Install". Si la conexión del Paso 5 está activa, se instala automáticamente.
- Abre Cowork en la app de escritorio — el plugin ya estará disponible con sus comandos slash.
Opción B: Desde el terminal (rápida)
# Ver plugins disponibles > /plugin # Instalar un plugin específico > /plugin install nombre-del-plugin # Agregar un marketplace de terceros > /plugin marketplace add anthropics/knowledge-work-plugins # Actualizar el marketplace oficial > /plugin marketplace update claude-plugins-official
Ejemplo real: instalar "Build with WordPress"
# 1. Abres tu terminal $ claude # 2. Si es la primera vez, autentícate > /login ✓ Autenticado como juan@ejemplo.com # 3. Conecta el terminal (solo la primera vez) > /web-setup ✓ GitHub conectado ✓ Entorno cloud creado ✓ Terminal vinculado con la web # 4. Ahora ve a claude.com/plugins en el navegador # 5. Busca "Build with WordPress" y haz clic en Install # 6. El plugin se descarga e instala automáticamente # 7. Verifica que funciona > /plugin Plugins instalados: ✓ build-with-wordpress (v1.2.0) ✓ frontend-design (built-in) ✓ code-review (built-in)
Errores comunes en este paso
| Error | Causa | Solución |
|---|---|---|
| "Conecta tu terminal" sigue apareciendo | Claude Code no está corriendo o no ejecutaste /web-setup |
Abre un terminal, escribe claude, luego /web-setup. Deja el terminal abierto. |
| "node: command not found" | Node.js no está instalado o no está en el PATH | Instala Node.js desde nodejs.org. Reinicia el terminal después de instalar. O usa el instalador nativo que no requiere Node.js. |
| "npm ERR! permission denied" | npm necesita permisos para instalar globalmente | En Mac/Linux: configura npm para usar tu directorio home. Nunca uses sudo con npm. En Windows: abre PowerShell como administrador. |
| Plugin no aparece después de instalar | La conexión entre terminal y web se perdió | Ejecuta /web-setup de nuevo en Claude Code. Cierra y reabre la app de escritorio. |
| "MCP error -32000: Connection closed" | Plugin de Node.js falla porque Cowork no encuentra Node.js del sistema | Instala Node.js 18+ a nivel del sistema (no solo nvm). Reinicia la app de escritorio completamente. |
Plugins oficiales más populares
| Plugin | Función | Tipo de usuario |
|---|---|---|
| Frontend Design | Diseño de UI con tokens de diseño profesionales | Desarrolladores, diseñadores |
| Sales | Research de cuentas, prep de llamadas, battlecards | Comerciales, BDR |
| Marketing | Campañas, SEO, contenido, análisis competitivo | Marketing |
| Productivity | Gestión de tareas, memoria, dashboard | Todos |
| Brand Voice | Mantiene consistencia de marca en todo el contenido | Marketing, comunicaciones |
| Code Review | Revisión automática de código | Desarrolladores |
| Security Guidance | Auditoría de seguridad en código | DevSecOps |
knowledge-work-plugins.
Proyectos en Cowork
Desde marzo de 2026, Cowork incluye su propio sistema de Proyectos. A diferencia de claude.ai, los proyectos en Cowork viven en tu computadora: archivos e instrucciones permanecen en tu disco local.
Crear un Proyecto en Cowork
- Abre Cowork y haz clic en "Nuevo Proyecto".
- Selecciona la carpeta raíz del proyecto en tu computadora.
- Escribe las instrucciones del proyecto (misma lógica que en claude.ai).
- También puedes importar proyectos existentes con un clic si ya tienes carpetas organizadas.
Instrucciones globales vs. por carpeta vs. de proyecto
| Tipo | Alcance | Ejemplo |
|---|---|---|
| Globales | Toda sesión de Cowork | "Siempre responde en español. Confirma antes de eliminar archivos." |
| Por carpeta | Cuando trabajas en esa carpeta | "Los archivos CSV aquí usan ; como separador." |
| De proyecto | Dentro de ese proyecto específico | "Este proyecto es un sitio web en Next.js 14." |
Extended Thinking (Pensamiento profundo)
Extended Thinking es una función que le permite a Claude "pensar más tiempo" antes de responder. En vez de generar una respuesta inmediata, Claude razona internamente paso a paso, considera múltiples ángulos y luego entrega una respuesta más elaborada y precisa.
Analogía simple
Imagina que le preguntas algo a un colega. En modo normal, te responde rápido con lo primero que se le ocurre. Con Extended Thinking, se toma un minuto, lo piensa, revisa su razonamiento, y luego te da una respuesta mucho más sólida. La respuesta toma más tiempo, pero la calidad sube dramáticamente.
¿Cuándo activarlo?
| Situación | ¿Activar? | Por qué |
|---|---|---|
| Problemas de lógica multi-paso | ✅ Sí | Claude necesita razonar secuencialmente |
| Diseño de arquitectura de software | ✅ Sí | Múltiples restricciones y trade-offs |
| Análisis de pros/contras complejos | ✅ Sí | Requiere sopesar múltiples factores |
| Matemáticas o cálculos | ✅ Sí | Reduce errores en cadenas de cálculo |
| Preguntas simples de hecho | ❌ No | Agrega latencia sin beneficio |
| Conversación casual | ❌ No | No requiere razonamiento profundo |
| Generación de texto directo | ❌ No | La escritura no mejora con más "pensamiento" |
Cómo activarlo
En claude.ai, busca el ícono de bombilla o "Pensamiento extendido" en la barra de herramientas del chat. Actívalo antes de enviar tu mensaje. Claude mostrará un resumen de su proceso de razonamiento antes de la respuesta final.
Sistema de memoria
Desde marzo de 2026, Claude tiene memoria persistente — recuerda información tuya entre conversaciones. No es un log de tus chats, sino notas inteligentes que Claude extrae automáticamente: tu profesión, preferencias, proyectos recurrentes, herramientas que usas.
Cómo activarla
- Ve a Ajustes → Memoria (o Settings → Memory)
- Activa "Generar memoria del historial de chats" — permite a Claude aprender de tus conversaciones y guardar contexto.
- Activa "Buscar y referenciar chats" (planes de pago) — permite a Claude buscar en tus conversaciones pasadas cuando es relevante.
- Ambas se complementan: la primera extrae datos, la segunda los consulta.
Qué recuerda y qué no
| Recuerda ✅ | NO recuerda ❌ |
|---|---|
| Tu nombre y profesión | Contraseñas o datos financieros |
| Tus preferencias de estilo y formato | Conversaciones textuales completas |
| Proyectos en los que trabajas | Archivos que subiste (no los almacena) |
| Herramientas y stack tecnológico | Información de salud sensible |
| Idioma preferido | Contenido de chats en modo incógnito |
Cómo gestionar tu memoria
Puedes ver, editar y eliminar todo lo que Claude recuerda en Ajustes → Memoria. También puedes pausar la memoria (mantiene lo existente pero no genera nueva), o resetearla por completo. La Conversación Incógnita (Temporary Chat) permite chatear sin que se genere ninguna memoria.
Deep Research (Investigación profunda)
Deep Research es el modo de investigación avanzada de Claude. En vez de hacer una búsqueda web simple y responder en segundos, Claude ejecuta múltiples búsquedas secuenciales, lee artículos completos, cruza referencias entre fuentes, y genera un informe detallado con citas verificables. Toma entre 1 y 5 minutos, pero la profundidad es incomparable.
Búsqueda web vs. Deep Research vs. Extended Thinking
| Función | Qué hace | Tiempo | Cuándo usarla |
|---|---|---|---|
| Búsqueda web | 1-2 búsquedas rápidas para verificar un dato | Segundos | "¿Quién ganó el partido?" "¿Cuál es el precio de X?" |
| Deep Research | 5+ búsquedas encadenadas, lee múltiples fuentes, sintetiza un informe | 1-5 min | "Compara los 3 principales competidores en este mercado" "Investiga tendencias de construcción en Colombia" |
| Extended Thinking | Razonamiento profundo sin buscar en la web | 10-60 seg | "Diseña la arquitectura para este sistema" "Analiza los riesgos de esta decisión" |
| Research + Thinking | Busca profundamente Y razona sobre lo encontrado | 2-10 min | "Investiga y recomienda la mejor estrategia de pricing para nuestro mercado" |
Cómo activar Deep Research
- Asegúrate de tener Búsqueda web activada (es prerequisito).
- Busca el botón "Research" en la parte inferior izquierda del chat.
- Haz clic para activarlo (se pone azul). Desactívalo con otro clic.
- Escribe un prompt detallado y específico — Research funciona mejor con instrucciones claras.
Cómo escribir un buen prompt para Research
❌ Débil: "Investiga marketing digital" ✅ Fuerte: "Actúa como analista de mercado. Investiga las 3 principales empresas de materiales de construcción en Colombia (pisos, cerámicas, porcelanatos). Para cada una: pricing, canales de distribución, presencia digital y propuesta de valor. Cruza la información entre fuentes y presenta en tabla comparativa con fuentes citadas."
Archivos y formatos: mejores prácticas
Cómo manejar archivos con Claude es una de las decisiones que más impacta en la calidad de los resultados. Aquí están las recomendaciones probadas:
¿Formato nativo o convertir?
| Formato | ¿Subirlo así? | Recomendación |
|---|---|---|
| ✅ Sí | Claude lee PDFs bien. Para PDFs escaneados (imagen), la calidad baja — considera OCR previo. | |
| Word (.docx) | ✅ Sí | Claude extrae texto y estructura. Sube en formato nativo. |
| Excel (.xlsx) | ✅ Sí | Para análisis simple. Si el archivo tiene macros o fórmulas complejas, exporta a CSV. |
| CSV | ✅ Sí | Formato ideal para datos tabulares. Ocupa menos tokens que Excel. |
| PowerPoint (.pptx) | ✅ Sí | Claude puede leerlo y también crear presentaciones desde cero. |
| Imágenes | ✅ Sí | Claude tiene visión. Puede analizar capturas, diagramas, fotos, gráficos. |
| JSON / XML | ✅ Sí | Claude trabaja excelente con datos estructurados. |
| HTML | ✅ Sí | Para análisis web. También lo genera como salida interactiva. |
| Google Docs/Sheets | ⚠️ Conectar | Usa el conector de Google Drive (MCP) en vez de exportar y subir manualmente. |
¿Conectar con Drive o subir directamente?
| Método | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|
| Subir archivo | Simple, funciona siempre, no requiere configuración | Archivo estático (no se actualiza), consume tokens |
| Google Drive (MCP) | Datos siempre actualizados, busca entre archivos, no duplicas | Requiere configurar conector, depende de conexión |
| API directa | Automatización total, integración con sistemas propios | Requiere desarrollo, manejo de tokens y costos |
Recomendación: Para trabajo diario con documentos que cambian, usa el conector de Google Drive. Para documentos de referencia que no cambian, sube el archivo directamente al proyecto.
PDF vs. Markdown: la optimización que más tokens ahorra
Esta es probablemente la recomendación más impactante de toda la guía: convertir tus PDFs a Markdown antes de subirlos a Claude puede reducir el consumo de tokens entre un 50% y un 90%. No es una exageración — es la diferencia entre usar 45,000 tokens en un PDF de 15 páginas o solo 2,000 tokens en su versión Markdown.
¿Qué pasa cuando subes un PDF?
¿Cuándo convertir y cuándo subir el PDF directo?
| Situación | Recomendación | Por qué |
|---|---|---|
| PDF de texto con tablas, informes, contratos | Convertir a Markdown | Ahorra 50-90% de tokens. Las tablas se preservan mejor con la sintaxis | col | |
| PDF de referencia que usarás en muchos chats | Convertir a Markdown | El ahorro se multiplica por cada conversación que lo use |
| PDF escaneado (imágenes, no texto seleccionable) | Subir PDF directo o hacer OCR primero | Claude tiene visión y puede leer imágenes. La conversión sin OCR previo falla |
| PDF donde importa el diseño visual (brochures, layouts) | Subir PDF directo | La conversión pierde el diseño. Claude necesita "ver" el layout |
| PDF corto (<5 páginas) y uso puntual | Subir PDF directo | El ahorro no justifica el esfuerzo de conversión |
| PDF largo (>20 páginas) para análisis de contenido | Convertir a Markdown | Diferencia masiva: de ~100K tokens a ~10K tokens |
| Word (.docx) con mucho formato | Convertir a Markdown | DOCX tiene metadata invisible que consume tokens innecesariamente |
| HTML de una página web | Convertir a Markdown | HTML es el formato más "desperdiciador" — hasta 10x más tokens que su contenido real |
Herramientas para convertir PDF a Markdown
Hay opciones para todos los niveles — desde hacer clic en un botón hasta automatizar pipelines completos.
Para no-programadores (sin instalar nada)
| Herramienta | Cómo funciona | Ideal para | Limitaciones |
|---|---|---|---|
| Google Docs (truco rápido) | Abre doc.new en el navegador → pega el texto del PDF → Archivo → Descargar como → Markdown (.md) |
Conversión rápida de texto simple | No preserva tablas complejas ni imágenes |
| Claude mismo | Sube el PDF y pide: "Convierte este documento a texto limpio en Markdown". Copia la salida. | PDFs de cualquier complejidad | Usa tokens para la conversión (solo vale si luego lo reutilizas en múltiples chats) |
| pdf2md.morethan.io | Web gratuita. Sube PDF, descarga Markdown. Sin registro. | Conversiones puntuales rápidas | Calidad limitada en documentos complejos |
| file2markdown.ai | Web con IA. Soporta múltiples formatos. | Documentos con tablas y estructura | Puede tener límites en versión gratuita |
Para usuarios técnicos (línea de comandos)
| Herramienta | Instalación | Uso | Fortaleza |
|---|---|---|---|
| PyMuPDF4LLM | pip install pymupdf4llm |
pymupdf4llm.to_markdown("archivo.pdf") |
El más rápido. Ideal para PDFs con texto seleccionable. Sin GPU. Detecta encabezados, tablas, párrafos. |
| Marker | pip install marker-pdf |
marker_single archivo.pdf |
El "navaja suiza". Maneja layouts complejos, columnas múltiples, extracción de imágenes, JSON estructurado. |
| Pandoc | brew install pandoc (Mac) o apt install pandoc (Linux) |
pandoc archivo.docx -t markdown -o salida.md |
Mejor para DOCX y HTML que para PDF. Convierte entre 40+ formatos. Ideal para automatización. |
| MinerU | Ver repo en GitHub | CLI o API Python | Excelente con papers académicos y texto CJK (chino/japonés/coreano). Tablas complejas vía HTML. |
| pdf-craft | pip install pdf-craft |
CLI | Especializado en libros escaneados. OCR local sin conexión a internet. |
¿Qué se pierde al convertir?
Es importante saber qué sacrificas y qué ganas:
| Aspecto | Se preserva en Markdown | Se pierde en la conversión |
|---|---|---|
| Texto | ✅ Todo el texto del documento | — |
| Encabezados | ✅ Convertidos a # / ## / ### | — |
| Tablas | ✅ Convertidas a sintaxis | col | | Tablas anidadas o con celdas fusionadas pueden simplificarse |
| Listas | ✅ Convertidas a - o 1. 2. 3. | — |
| Negritas/cursivas | ✅ Convertidas a **texto** / *texto* | — |
| Imágenes | ⚠️ Depende de la herramienta (Marker las extrae, PyMuPDF las referencia) | Las imágenes embebidas se pierden en herramientas básicas |
| Colores y fuentes | ❌ | Todo el diseño visual: colores, tipografía, espaciado |
| Layout multi-columna | ⚠️ Se lineariza a una columna | La disposición espacial se pierde |
| Formularios PDF | ❌ | Los campos de formulario no se convierten |
| Anotaciones y comentarios | ❌ | Se pierden en la mayoría de herramientas |
Flujo de trabajo recomendado
Ejemplo práctico: convertir con Claude y reutilizar
Si no quieres instalar herramientas, puedes usar Claude mismo como conversor. La clave es hacerlo una sola vez y guardar el resultado:
PASO 1 (Chat temporal): Sube el PDF y escribe: "Convierte este documento a Markdown limpio. Preserva encabezados, tablas y listas. No resumas ni omitas contenido." PASO 2: Copia la salida de Claude (el texto Markdown). Guárdalo como archivo .md en tu computadora. PASO 3 (Proyecto): Sube el archivo .md a la base de conocimiento del proyecto. Ahora cada chat del proyecto lo lee consumiendo ~90% menos tokens. ⚠️ Este flujo solo vale la pena si vas a usar el documento en 3+ conversaciones. Para uso único, sube el PDF directo.
Ejemplo práctico: convertir con PyMuPDF4LLM (técnico)
# Instalar (una sola vez) pip install pymupdf4llm # Convertir un PDF a Markdown python -c " import pymupdf4llm md = pymupdf4llm.to_markdown('mi-informe.pdf') with open('mi-informe.md', 'w') as f: f.write(md) print('Convertido exitosamente') " # Convertir todos los PDF de una carpeta python -c " import pymupdf4llm, glob for pdf in glob.glob('*.pdf'): md = pymupdf4llm.to_markdown(pdf) with open(pdf.replace('.pdf','.md'), 'w') as f: f.write(md) print(f'Convertido: {pdf}') "
Resumen: impacto en tokens por formato
| Formato de entrada | Tokens (15 páginas, aprox.) | Eficiencia |
|---|---|---|
| PDF nativo (directo) | ~45,000 | |
| Word .docx (directo) | ~30,000 | |
| HTML (directo) | ~50,000+ | |
| Texto plano (.txt) | ~5,000 | |
| Markdown (.md) | ~3,000 - 5,000 | |
| CSV (datos tabulares) | ~2,000 - 4,000 |
Los valores son aproximados y varían según el contenido. La tendencia es consistente: los formatos de texto plano consumen una fracción de lo que consumen los formatos binarios.
MCP y conectores
El Model Context Protocol (MCP) es el sistema que conecta a Claude con servicios externos. Piénsalo como "enchufar" Claude a tus herramientas de trabajo.
💡 ¿Qué puede hacer Claude con cada conector? Ejemplos reales
| Conector | Ejemplo de uso |
|---|---|
| Gmail | "Busca los correos de Juan de la última semana y resume los que hablan de presupuesto" |
| Google Drive | "Abre el archivo de presupuesto Q3 y actualiza las cifras de agosto" |
| Calendar | "¿Tengo espacio mañana entre 2 y 5pm? Crea una reunión de 30 min con Ana" |
| Slack | "Resume los mensajes del canal #proyecto-nuevo de los últimos 3 días" |
| GitHub | "¿Cuáles issues están abiertos en el repo de frontend? Prioriza por urgencia" |
Conectores más útiles
| Servicio | Qué puede hacer Claude | Dónde funciona |
|---|---|---|
| Google Drive | Buscar, leer y crear archivos | claude.ai, Cowork |
| Google Calendar | Ver, crear, modificar eventos | claude.ai, Cowork |
| Gmail | Buscar correos, crear borradores | claude.ai, Cowork |
| Slack | Leer y enviar mensajes | claude.ai, Cowork |
| GitHub | Gestionar issues, leer código | claude.ai, Cowork |
Cómo activar un conector
- En claude.ai: ve a Ajustes → Conectores o haz clic en el ícono de herramientas dentro de un chat.
- Busca el servicio que necesitas y haz clic en "Conectar".
- Autoriza el acceso con tu cuenta del servicio (OAuth).
- Listo — Claude ahora puede interactuar con ese servicio cuando sea relevante.
Skills y herramientas
Las Skills son paquetes de instrucciones especializadas que amplían las capacidades de Claude. Cuando activas una skill, Claude sabe exactamente cómo crear archivos profesionales en formatos específicos.
Skills principales disponibles
| Skill | Qué hace | Ejemplo de uso |
|---|---|---|
| docx | Crea/edita documentos Word profesionales | "Crea un informe en Word con tabla de contenidos" |
| xlsx | Crea/edita hojas de cálculo | "Genera un presupuesto en Excel con fórmulas" |
| pptx | Crea presentaciones PowerPoint | "Haz una presentación de 10 slides sobre el Q3" |
| Crea, combina, llena formularios PDF | "Combina estos 5 PDF en uno solo" | |
| frontend-design | Crea interfaces web de alta calidad | "Diseña un dashboard interactivo en React" |
| data-analysis | Analiza datos con gráficos y estadísticas | "Analiza este CSV y genera gráficos" |
Funciones útiles en el chat
| Acción | Cómo activarla | Para qué |
|---|---|---|
| Búsqueda web | Activar en herramientas del chat | Información actual, verificar datos, investigar |
| Ejecución de código | Activar en herramientas del chat | Ejecutar Python, instalar paquetes, procesar datos |
| Creación de archivos | Activar en herramientas del chat | Generar Word, Excel, PDF, HTML, código |
| Artefactos | Activar en herramientas del chat | Visualizar código, apps interactivas, gráficos |
| Memoria | Activar en ajustes | Claude recuerda preferencias entre conversaciones |
Cómo instalar skills desde GitHub
Las skills comunitarias en GitHub amplían enormemente lo que Claude puede hacer. Una skill es simplemente una carpeta con un archivo SKILL.md — instrucciones especializadas que Claude lee automáticamente cuando son relevantes. Instalarlas es sencillo, y aquí te explico cada método paso a paso.
¿Qué es un archivo SKILL.md?
Una skill no es un plugin ni un programa. Es un archivo de texto con instrucciones que le dicen a Claude cómo hacer algo específico. La estructura mínima es:
--- name: mi-skill description: Descripción de lo que hace --- # Instrucciones para Claude Cuando el usuario pida X, sigue estos pasos: 1. Hacer Y 2. Verificar Z 3. Entregar resultado en formato W
La carpeta puede incluir también archivos de referencia, plantillas o ejemplos que Claude usará.
Método 1: Desde GitHub a claude.ai (sin programar)
Este método funciona para cualquier persona, sin instalar nada.
- Encuentra la skill en GitHub. Busca repositorios con skills de Claude. Ejemplos populares:
anthropics/courses,alirezarezvani/claude-skills, o busca "claude skills" en GitHub. - Descarga el repositorio. En la página del repositorio, haz clic en el botón verde "Code" → "Download ZIP". Guarda el archivo en tu computadora.
- Descomprime el ZIP. Haz doble clic en el archivo descargado. Se creará una carpeta con los archivos.
- Encuentra el archivo SKILL.md. Navega dentro de la carpeta descargada hasta encontrar el archivo
SKILL.md. Ábrelo con cualquier editor de texto. - Copia el contenido del SKILL.md. Selecciona todo el texto y cópialo.
- Pégalo en Claude. Tienes dos opciones:
Opción A (por chat): Pega el contenido al inicio de tu conversación como instrucción. Funciona pero solo dura ese chat.
Opción B (persistente): Pega el contenido en las Instrucciones de proyecto de un Proyecto. Así aplica a todos los chats del proyecto.
- Verifica que funciona. Pide a Claude algo que la skill debería manejar y comprueba que sigue las instrucciones.
Método 2: Para Claude Code (terminal)
Si usas Claude Code, las skills se instalan en el sistema de archivos y se cargan automáticamente.
- Clona el repositorio en la carpeta de skills:
# Instalación personal (todos tus proyectos) git clone https://github.com/autor/skill-name.git ~/.claude/skills/skill-name # Instalación por proyecto (solo este repo) git clone https://github.com/autor/skill-name.git .claude/skills/skill-name
- Verifica la estructura. El archivo debe estar en:
~/.claude/skills/skill-name/SKILL.md ← ✅ Correcto ~/.claude/skills/skill-name/sub/SKILL.md ← ❌ No funciona
- Reinicia Claude Code o inicia una nueva sesión. La skill se carga automáticamente.
- Verifica con
/help— la skill debería aparecer en la lista de comandos disponibles.
Método 3: ZIP descargado para Claude Code
- Descarga el ZIP del repositorio desde GitHub.
- Descomprime en la carpeta de skills:
unzip skill-descargada.zip -d ~/.claude/skills/
- Verifica que
SKILL.mdesté directamente en la carpeta, no anidado en subcarpetas.
Repositorios de skills populares
| Repositorio | Qué incluye | Skills |
|---|---|---|
| anthropics/courses | Cursos oficiales de Anthropic con skills de ejemplo | Oficiales |
| alirezarezvani/claude-skills | 337+ skills para ingeniería, marketing, producto, finanzas | 330+ |
| agensi.io | Marketplace con revisión de seguridad de cada skill | Curado |
Gestión de skills instaladas
# Listar skills instaladas ls ~/.claude/skills/ # Desinstalar una skill (simplemente borrar la carpeta) rm -rf ~/.claude/skills/nombre-skill # Desactivar temporalmente (renombrar con _) mv ~/.claude/skills/foo ~/.claude/skills/_foo # Backup de todas tus skills tar -czf ~/skills-backup.tar.gz ~/.claude/skills/
GitHub: repositorios, colaboración y publicación
GitHub es la plataforma donde vive el código y los proyectos del mundo. No es solo para programadores — es donde se publican guías como esta, se instalan skills, se colabora en documentos, y se gestiona cualquier proyecto que necesite versiones e historial. Con tu cuenta activa ya puedes usarlo para todo lo que aparece en esta guía.
Git vs. GitHub — no es lo mismo
| Git | GitHub |
|---|---|
| Programa que se instala en tu computadora | Sitio web donde guardas tus repos de Git en la nube |
| Rastrea los cambios de archivos localmente | Permite compartir, colaborar y publicar proyectos |
| Funciona sin internet | Requiere internet |
| Se usa desde la terminal | Tiene interfaz web visual + app de escritorio |
Conceptos clave que necesitas dominar
| Concepto | Qué es | Analogía |
|---|---|---|
| Repositorio (repo) | Carpeta de proyecto con historial completo de cambios | Una carpeta de Google Drive con historial de versiones infinito |
| Commit | Foto guardada del estado actual de los archivos | Un punto de guardado en un videojuego |
| Branch (rama) | Versión paralela del proyecto para probar cambios | Una copia de un documento para editar sin afectar el original |
| Push | Subir tus commits locales a GitHub | Guardar en la nube |
| Pull | Descargar cambios de GitHub a tu computadora | Sincronizar desde la nube |
| Fork | Copiar el repo de otra persona a tu cuenta | Duplicar un documento de Google Drive de alguien más |
| Clone | Descargar un repo de GitHub a tu computadora | Descargar una carpeta completa con todo su historial |
| Pull Request (PR) | Proponer que tus cambios se fusionen con el original | Enviar un documento para revisión antes de publicar |
| README.md | Archivo de presentación del proyecto, en formato Markdown | La portada y descripción de un proyecto |
| GitHub Pages | Servicio gratuito que publica HTML como página web | Hosting gratuito incluido en tu cuenta |
Caso 1: Publicar un proyecto propio (esta guía, por ejemplo)
🖥️ Opción A — Desde el navegador (sin instalar Git)
- Ve a github.com/new.
- Nombre del repo:
guia-claude(sin espacios, sin tildes). Marca Public. - NO marques "Add a README" — lo subirás tú.
- Haz clic en Create repository.
- En la página del repo vacío, haz clic en "uploading an existing file".
- Arrastra tu
index.htmlyREADME.md. Escribe un mensaje en "Commit changes":Versión inicial de la guía. - Haz clic en Commit changes.
- Ve a Settings → Pages → Source: Deploy from branch → main / root → Save.
- En ~60 segundos tu guía estará en:
https://tu-usuario.github.io/guia-claude/
💻 Opción B — Desde la terminal (con Git instalado)
# 1. Configura Git la primera vez (solo una vez)
$ git config --global user.name "Tu Nombre"
$ git config --global user.email "tu@email.com"
# 2. Ve a la carpeta de tu proyecto
$ cd ~/Desktop/guia-claude
# 3. Inicializa Git en esa carpeta
$ git init
Initialized empty Git repository in .git/
# 4. Marca todos los archivos para el commit
$ git add .
# 5. Guarda el estado (commit)
$ git commit -m "Versión inicial de la guía"
[main (root-commit)] 1 file changed, 5000 insertions(+)
# 6. Conecta con GitHub (copia la URL de tu repo)
$ git remote add origin https://github.com/TU-USUARIO/guia-claude.git
# 7. Sube al repositorio
$ git push -u origin main
Branch 'main' set up to track remote branch 'main' from 'origin'.
Para actualizaciones futuras: editas el archivo → git add . → git commit -m "descripción" → git push. Tres comandos.
Caso 2: Usar el repositorio de otro (fork + personalizar)
Cuando encuentras un repo útil (skills de Claude, plantillas, herramientas) y quieres usarlo como base para tu propio proyecto:
# Opción A: Fork desde el navegador
# Ve al repo → botón "Fork" (arriba derecha) → Create fork
# Ahora tienes una copia en TU cuenta que puedes modificar
# Opción B: Solo descargar (sin fork, sin Git)
# En el repo → botón verde "Code" → "Download ZIP"
# Opción C: Clonar a tu computadora (con Git)
$ git clone https://github.com/autor/repo-interesante.git
$ cd repo-interesante
# Ya tienes todo el proyecto descargado y puedes modificarlo
Caso 3: Actualizar tu proyecto publicado
El flujo más común del día a día — cambias algo, lo publicas:
# Después de editar cualquier archivo:
$ git add . # 1. Marca todos los cambios
$ git commit -m "Agrego módulo GitHub" # 2. Guarda snapshot
$ git push # 3. Sube a GitHub
# GitHub Pages actualiza automáticamente en ~60 segundos
✓ Tu guía en TU-USUARIO.github.io está actualizada
Caso 4: Colaborar con un equipo
Si quieres que otros miembros del equipo puedan editar la guía o los proyectos:
- En tu repositorio, ve a Settings → Collaborators.
- Haz clic en Add people y escribe el usuario de GitHub del compañero.
- Selecciona el nivel de permiso: Write para que pueda editar, Maintain para que pueda gestionar el repo.
- El colaborador recibirá una invitación por email.
- Cada uno trabaja en su rama (
git checkout -b nombre-rama) y propone cambios con un Pull Request para revisión antes de publicar.
Repositorios de Anthropic que vale la pena seguir
| Repositorio | Qué contiene | Link |
|---|---|---|
| anthropics/courses | Cursos oficiales de Anthropic con notebooks interactivos | ver repo → |
| anthropics/anthropic-sdk-python | SDK oficial de Python para la API de Claude | ver repo → |
| anthropics/anthropic-sdk-javascript | SDK oficial de JavaScript/TypeScript | ver repo → |
| anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial | Tutorial interactivo de prompt engineering con ejercicios | ver repo → |
| anthropics/model-context-protocol | Especificación oficial del protocolo MCP | ver repo → |
🎯 Ejercicio: Tu primer commit y push (15 minutos)
- Instala Git si no lo tienes: git-scm.com/downloads. Acepta todas las opciones predeterminadas.
- Verifica: abre la terminal y escribe
git --version. Debe mostrar un número. - Configura tu identidad (solo una vez):
git config --global user.name "Tu Nombre"git config --global user.email "tu@email.com" - Crea una carpeta en el escritorio llamada
mi-primer-repo. Dentro crea un archivoREADME.mdcon cualquier texto. - En la terminal, navega a esa carpeta:
cd ~/Desktop/mi-primer-repo - Ejecuta los 3 comandos:
git init→git add .→git commit -m "primer commit" - Crea un repo en github.com/new con el mismo nombre.
- Copia y ejecuta los dos comandos que GitHub te muestra en pantalla (
git remote add origin ...ygit push). - Recarga GitHub — tus archivos ya están en la nube.
NVIDIA NIM APIs — 100+ modelos de IA gratis
NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) es una biblioteca de más de 100 modelos de IA de vanguardia — DeepSeek, Llama, Mistral, Qwen, Gemma, y más — accesibles vía API desde build.nvidia.com, completamente gratis para desarrollo. Sin tarjeta de crédito. Sin vencimiento de prueba.
¿Por qué importa esto?
Normalmente acceder a modelos grandes de IA cuesta dinero (OpenAI cobra por token, AWS cobra por GPU). NVIDIA ofrece los mismos modelos — incluyendo algunos de los mejores del mundo en 2026 como DeepSeek V4 Pro y GLM-5 — con la misma interfaz compatible con OpenAI. Cambiar de modelo es cambiar una línea de código.
Paso 1: Crear cuenta y obtener tu API key
- Ve a build.nvidia.com y haz clic en Login (esquina superior derecha).
- Regístrate con tu email. Esto te inscribe en el NVIDIA Developer Program — completamente gratis, sin tarjeta de crédito.
- Una vez dentro, ve a tu perfil → Settings → API Keys (o directo a build.nvidia.com/settings/api-keys).
- Haz clic en Generate Key. Tu clave aparece una sola vez — cópiala inmediatamente y guárdala en un lugar seguro.
- La clave tiene el formato:
nvapi-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Paso 2: Explorar los modelos disponibles
Antes de escribir código, conviene explorar qué hay disponible. En build.nvidia.com/models puedes probar cualquier modelo directamente en el navegador antes de usar la API.
| Categoría | Modelos destacados | Mejor para |
|---|---|---|
| Razonamiento / Chat | DeepSeek V4 Pro, Nemotron 3 Super 120B, Llama 4 Maverick | Análisis complejo, código, redacción avanzada |
| Rápidos / Eficientes | Llama 4 Scout, Mistral Small, Qwen3.5 7B | Respuestas rápidas, tareas simples, alto volumen |
| Código | DeepSeek Coder, CodeLlama, Qwen2.5-Coder | Generación y revisión de código |
| Multimodal | Llama 4 Scout (visión), Phi-3 Vision | Análisis de imágenes, documentos visuales |
| Embeddings | NV-Embed-v2, E5-Mistral-7B | Búsqueda semántica, similaridad de texto |
| Especializados | BioNeMo (biología), FourCastNet (clima) | Investigación científica |
Paso 3: Instalar dependencias y primera llamada
Los endpoints de NIM son compatibles con OpenAI — usas la librería estándar openai de Python, solo cambias el base_url y el api_key. Si ya conoces OpenAI, ya sabes usar NIM.
# Instalar la librería (si no la tienes)
pip install openai
# Primera llamada — lo mínimo que necesitas
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key="nvapi-TU-CLAVE-AQUI"
)
response = client.chat.completions.create(
model="meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct",
messages=[
{"role": "user", "content": "Explica qué es una API en 3 líneas"}
],
max_tokens=512
)
print(response.choices[0].message.content)
model. El resto del código es idéntico. Todos los modelos usan la misma URL base — solo cambia el nombre del modelo.
Paso 4: Buenas prácticas — API key en variable de entorno
Nunca pongas tu API key directamente en el código. Si subes el código a GitHub, cualquiera la verá. La forma correcta es usar variables de entorno:
🪟 Windows — configurar variable de entorno
# En PowerShell (solo para la sesión actual) $env:NVIDIA_API_KEY = "nvapi-tu-clave-aqui" # Permanente (para todas las sesiones) [System.Environment]::SetEnvironmentVariable( "NVIDIA_API_KEY", "nvapi-tu-clave-aqui", "User" )
🍎 macOS / Linux — configurar variable de entorno
# Agrega esta línea a tu ~/.zshrc o ~/.bashrc export NVIDIA_API_KEY="nvapi-tu-clave-aqui" # Luego recarga el archivo source ~/.zshrc
# Ahora tu código lee la clave del entorno import os from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1", api_key=os.environ["NVIDIA_API_KEY"] # ✅ Seguro ) # O con python-dotenv (recomendado para proyectos) # pip install python-dotenv from dotenv import load_dotenv load_dotenv() # Lee el archivo .env automáticamente
Paso 5: Ejemplos prácticos
💬 Chat con historial de conversación
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key=os.environ["NVIDIA_API_KEY"]
)
# Mantener historial de la conversación
historial = [
{"role": "system", "content": "Eres un asistente comercial experto en construcción."}
]
def chatear(mensaje_usuario):
historial.append({"role": "user", "content": mensaje_usuario})
respuesta = client.chat.completions.create(
model="nvidia/nemotron-3-super-49b-instruct",
messages=historial,
max_tokens=1024,
temperature=0.7
)
respuesta_texto = respuesta.choices[0].message.content
historial.append({"role": "assistant", "content": respuesta_texto})
return respuesta_texto
# Uso
print(chatear("¿Cuáles son las tendencias en materiales de construcción para 2026?"))
print(chatear("¿Y específicamente para vivienda VIS en Colombia?"))
🔄 Streaming (respuesta en tiempo real)
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key=os.environ["NVIDIA_API_KEY"]
)
# Con streaming: el texto aparece mientras se genera
stream = client.chat.completions.create(
model="deepseek-ai/deepseek-v4-0324",
messages=[{"role": "user", "content": "Escribe un análisis de mercado de 3 párrafos"}],
max_tokens=1024,
stream=True # ← Esta es la única diferencia
)
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content is not None:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
📊 Procesar múltiples textos (batch)
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key=os.environ["NVIDIA_API_KEY"]
)
# Clasificar una lista de textos — ideal para Haiku-equivalente en NIM
correos = [
"Necesito la cotización urgente para mañana",
"Newsletter de la industria de enero",
"Reunión cancelada, reprogramar la próxima semana"
]
def clasificar(texto):
r = client.chat.completions.create(
model="meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct", # Modelo rápido
messages=[{
"role": "user",
"content": f"Clasifica este email como 'urgente', 'normal' o 'spam'. Solo responde la palabra. Email: {texto}"
}],
max_tokens=10,
temperature=0 # 0 = determinista, ideal para clasificación
)
return r.choices[0].message.content.strip()
for correo in correos:
print(f"{clasificar(correo):8} → {correo[:50]}")
🖼️ Análisis de imágenes (modelos multimodal)
import os, base64
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key=os.environ["NVIDIA_API_KEY"]
)
# Leer imagen local y convertirla a base64
with open("plano.jpg", "rb") as f:
imagen_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
respuesta = client.chat.completions.create(
model="meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct", # Soporta visión
messages=[{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Analiza este plano arquitectónico. ¿Qué tipo de espacio es?"},
{"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{imagen_b64}"}}
]
}],
max_tokens=512
)
print(respuesta.choices[0].message.content)
Límites del plan gratuito
| Límite | Valor | Qué significa |
|---|---|---|
| Créditos iniciales | ~1,000 | 1 crédito ≈ 1 llamada API. Suficiente para prototipar. |
| Rate limit | 40 RPM | 40 requests por minuto. Más que suficiente para desarrollo. |
| Tarjeta de crédito | No requerida | Solo email para el Developer Program. |
| Expiración | Sin vencimiento | Los créditos no expiran. |
| Upgrade RPM | 200 RPM | Puedes solicitar más por el foro de NVIDIA Developer. |
| Uso en producción | Plan Enterprise | Para cargas de trabajo reales se requiere contrato. |
¿Cuándo usar NVIDIA NIM vs. Claude API?
| Situación | Mejor opción | Por qué |
|---|---|---|
| Prototipo de proyecto con IA | NVIDIA NIM | Gratis, sin tarjeta, ideal para experimentar |
| Procesamiento de alto volumen | NVIDIA NIM | Costo menor en producción con plan Enterprise |
| Necesitas el mejor razonamiento | Claude Opus | Claude sigue siendo superior en seguir instrucciones complejas |
| Integración con Proyectos Claude | Claude API | Nativo en el ecosistema que ya usas |
| Modelo especializado (bio, clima) | NVIDIA NIM | Modelos que no existen en otras plataformas |
| Comparar múltiples modelos | NVIDIA NIM | 100+ modelos, mismo código, cambias 1 línea |
🎯 Ejercicio: Tu primera llamada a NVIDIA NIM (10 minutos)
- Ve a build.nvidia.com y crea tu cuenta.
- Genera tu API key en Settings → API Keys. Cópiala.
- Abre una terminal o Claude Code y ejecuta:
pip install openai python-dotenv
- Crea un archivo
.enven tu carpeta:NVIDIA_API_KEY=nvapi-tu-clave-aqui
- Crea
test_nim.pycon el código del Paso 3 y ejecútalo:python test_nim.py
- Deberías ver una respuesta en español de Llama 4. Ahora cambia el modelo a
"deepseek-ai/deepseek-v4-0324"y compara.
🔗 Conectar NVIDIA NIM con proyectos en Claude Code
Si usas Claude Code para desarrollo, puedes llamar a NVIDIA NIM desde Claude directamente:
# En tu CLAUDE.md, agrega:
## APIs disponibles en este proyecto
- NVIDIA NIM: variable de entorno NVIDIA_API_KEY
- Modelo por defecto: meta/llama-4-scout-17b-16e-instruct
- Base URL: https://integrate.api.nvidia.com/v1
- Librería: openai (compatible)
## Cuando necesites usar IA adicional
Usa la función nim_chat() definida en utils/nim.py
Con esto, Claude Code sabe que puede usar NVIDIA NIM sin que se lo repitas en cada sesión.
Terminal y CMD: comandos que necesitas saber
Varias secciones de esta guía (Claude Code, instalar skills, NVIDIA NIM, Python) requieren usar la terminal — esa ventana de texto negra que parece de película de hacker. No necesitas ser programador para usarla. Solo necesitas conocer 10 comandos.
Anatomía de un comando
PS C:\Users\Juan> pip install openai ← comando + argumento
│
└─ El símbolo antes del cursor (PS o $ o %) no lo escribes tú
PS> en Windows, $ en Mac/Linux). Solo escribe lo que viene después. En esta guía y en la documentación de Anthropic, los ejemplos siempre muestran el prompt para orientarte — no lo copies.
Los 10 comandos que más usarás
# Ver en qué carpeta estás ahora
$ pwd
/Users/Juan/Documents
# Listar archivos de la carpeta actual
$ ls ← Mac/Linux
PS> dir ← Windows
# Entrar a una carpeta
$ cd mi-proyecto
# Subir un nivel (ir a la carpeta anterior)
$ cd ..
# Ir directo al escritorio
$ cd ~/Desktop ← Mac/Linux
PS> cd $HOME\Desktop ← Windows
# Verificar que Python está instalado
$ python --version
Python 3.12.3
# Instalar una librería
$ pip install openai
Successfully installed openai-1.x.x
# Instalar varias a la vez
$ pip install openai python-dotenv requests
# Ejecutar un script de Python
$ python mi_script.py
# Verificar que Node.js está instalado
$ node --version
v22.x.x
# Instalar Claude Code globalmente (-g = global)
$ npm install -g @anthropic-ai/claude-code
# Verificar instalación
$ claude --version
Claude Code 1.x.x
# Iniciar Claude Code en la carpeta actual
$ claude
# Crear archivo .env en la carpeta actual
$ echo "NVIDIA_API_KEY=nvapi-xxx" > .env ← Mac/Linux
PS> echo "NVIDIA_API_KEY=nvapi-xxx" | Out-File .env ← Windows
# Ver el contenido del archivo .env
$ cat .env ← Mac/Linux
PS> type .env ← Windows
# Detener un proceso (cuando algo se queda colgado)
$ Ctrl + C ← funciona en todos los sistemas
Atajos que ahorran tiempo
| Atajo | Qué hace | Funciona en |
|---|---|---|
↑ ↓ (flechas) | Navegar el historial de comandos anteriores | Todos |
Tab | Autocompletar nombres de archivo o carpeta | Todos |
Ctrl + C | Cancelar / detener el proceso actual | Todos |
Ctrl + L | Limpiar la pantalla (equivale a escribir clear) | Todos |
Ctrl + A | Ir al inicio de la línea | Mac/Linux |
Ctrl + E | Ir al final de la línea | Mac/Linux |
🎯 Ejercicio: Tu primera sesión en la terminal (5 minutos)
- Abre PowerShell (Windows) o Terminal (Mac).
- Escribe
pwdy presiona Enter. Verás en qué carpeta estás. - Escribe
ls(Mac) odir(Windows). Verás los archivos de esa carpeta. - Escribe
cd Desktoppara ir al escritorio. - Escribe
python --version. Si aparece un número, Python está instalado. Si dice "no se reconoce", ve a python.org e instálalo. - Escribe
pip install requests. Si todo funciona, verás un mensaje de éxito.
¡Eso es todo lo básico! Ahora ya puedes seguir los pasos de las otras secciones sin perderte.
Seguridad y privacidad
Entender qué pasa con tus datos al usar Claude es fundamental, especialmente si trabajas con información sensible o confidencial de tu empresa.
🔒 ¿Qué plan me conviene según la sensibilidad de mis datos?
| Tipo de datos | Plan recomendado | Por qué |
|---|---|---|
| Uso personal, tareas generales | Free o Pro | Suficiente protección si desactivas opt-in de entrenamiento |
| Datos empresariales internos | Team | Garantía contractual de no entrenamiento |
| Datos financieros, médicos, legales | Enterprise | Máxima protección, auditoría, ZDR disponible |
| Datos de clientes (GDPR, CCPA) | Enterprise o API | Cumplimiento regulatorio + Zero Data Retention |
¿Claude entrena con tus datos?
| Tipo de cuenta | ¿Entrenan con tus datos? | Retención de datos |
|---|---|---|
| Free / Pro / Max | Solo si activaste "Ayudar a mejorar Claude" (opt-in desde oct 2025). Si dijiste NO, no se usan. | 30 días tras eliminar (sin entrenamiento). Hasta 5 años (si opt-in). |
| Team / Enterprise | ❌ NO — nunca, por defecto. Sin excepción. | Según política de la organización |
| API | ❌ NO — nunca. | Según configuración (existe Zero Data Retention) |
Cómo verificar tu configuración
- Ve a Ajustes → Privacidad en claude.ai.
- Busca la opción "Puedes ayudar a mejorar Claude" (o "You can help improve Claude").
- Si está activada y no quieres que usen tus datos: desactívala.
- Las conversaciones eliminadas nunca se usan para entrenamiento, sin importar la configuración.
¿Quién puede ver tus conversaciones?
Por defecto, los empleados de Anthropic no pueden acceder a tus conversaciones excepto en dos casos: si das feedback explícito (botón 👍/👎 con comentario), o si se necesita revisar una posible violación de las políticas de uso (en cuyo caso solo el equipo de Trust & Safety tiene acceso controlado).
Prácticas recomendadas de seguridad
| Práctica | Cómo |
|---|---|
| No subir contraseñas, API keys o tokens | Usa variables de entorno: $MI_API_KEY en vez del valor real |
| Datos financieros sensibles | Anonimiza antes de subir (cambia nombres, redondea cifras) |
| Conversaciones confidenciales | Usa modo Incógnito (Temporary Chat) — no se guardan ni generan memoria |
| Revisar configuración periódicamente | Una vez al mes, revisa Ajustes → Privacidad |
| Para equipos con datos regulados | Usar plan Team o Enterprise — protección contractual de datos |
Preguntas frecuentes
Respuestas verificadas con la documentación oficial de Anthropic (support.claude.ai y docs.anthropic.com), julio 2026.
Sobre memoria y datos
¿Claude recuerda lo que hablé en conversaciones anteriores?
Por defecto, no. Cada conversación nueva empieza desde cero. Claude no tiene acceso al historial de tus chats anteriores a menos que:
- Actives la Memoria en Ajustes → Memoria (extrae preferencias automáticamente)
- Actives "Buscar en chats pasados" (planes de pago) — Claude puede buscar en conversaciones anteriores cuando es relevante
- Uses Proyectos — las instrucciones y archivos del proyecto están disponibles en cada chat del proyecto
Fuente: support.claude.ai
¿Anthropic usa mis conversaciones para entrenar al modelo?
Depende de tu plan y configuración:
- Free/Pro/Max: Solo si tienes activada la opción "Ayudar a mejorar Claude" (opt-in desde oct 2025). Si dijiste NO, no se usan. Ve a Ajustes → Privacidad para verificarlo.
- Team/Enterprise: Nunca — garantía contractual.
- API: Nunca por defecto. Zero Data Retention disponible.
Las conversaciones que eliminas nunca se usan para entrenamiento. Fuente: privacy.anthropic.com
¿Por qué Claude no responde en español a veces?
Claude responde en el idioma del prompt por defecto. Si le escribes en inglés, te responde en inglés. Soluciones:
- Agrega
"Responde siempre en español"en tus Instrucciones para Claude (Ajustes → Preferencias). Aplica a todos tus chats. - Si el archivo que subiste está en inglés, Claude puede responder en inglés sobre ese contenido. Agrega al prompt:
"Responde en español aunque los documentos estén en otro idioma".
Sobre límites y velocidad
¿Cuántos mensajes puedo enviar? ¿Por qué me llega el límite?
Anthropic no publica límites exactos. Los límites se basan en una ventana de 5 horas desde tu primer mensaje. En esa ventana puedes enviar aproximadamente 15 a 40 mensajes, dependiendo de la demanda y del tamaño de tus mensajes.
El consumo depende de: longitud del mensaje, tamaño de archivos adjuntos, longitud acumulada de la conversación, uso de herramientas, creación de artefactos y modelo elegido.
Estrategias para durar más: Usa conversaciones cortas en vez de un chat largo. Prefiere Sonnet a Opus para tareas normales. No adjuntes archivos innecesarios. Usa Proyectos (los archivos del proyecto se cachean).
¿Por qué Claude se detuvo a mitad de la respuesta?
Hay dos causas principales:
- Límite de tokens de salida: Claude tiene un límite de cuántos tokens puede generar en una sola respuesta. Si la respuesta es muy larga, se corta. Solución: pide la respuesta en partes — "Generame las primeras 5 secciones" y luego "continúa con las siguientes 5".
- Contexto saturado: La conversación es tan larga que no hay espacio para generar una respuesta completa. Solución: inicia un chat nuevo con un resumen del estado actual.
Si la respuesta se cortó, puedes simplemente escribir "Continúa" o "Continúa desde donde te quedaste".
¿Por qué Claude es más lento a ciertas horas?
La velocidad de respuesta varía según la carga de los servidores de Anthropic. En horas pico (tarde-noche en EE.UU., 7-11pm ET) suele ser más lento. Los planes Pro/Max tienen prioridad en cola sobre el plan gratuito. Puedes ver el estado de los servidores en tiempo real en status.anthropic.com.
Sobre calidad de respuestas
¿Por qué Claude a veces inventa datos o da información falsa?
Esto se llama "alucinación" — cuando el modelo genera texto que suena plausible pero es incorrecto. Ocurre porque Claude predice el texto más probable, no porque "sepa" que algo es verdad.
Cuándo es más frecuente: datos numéricos específicos, fechas exactas, citas textuales, información de personas poco conocidas, hechos muy recientes.
Cómo reducirlo: Activa la búsqueda web. Añade al prompt: "Si no estás seguro de un dato, dímelo explícitamente". Siempre verifica datos críticos con fuentes primarias.
¿Por qué Claude da respuestas diferentes a la misma pregunta?
Claude tiene un parámetro llamado temperatura que controla la aleatoriedad. En claude.ai está ajustada para dar respuestas variadas y creativas. Dos preguntas idénticas pueden dar respuestas distintas — eso es esperado. Si necesitas resultados consistentes (clasificación, extracción de datos), usa la API con temperature=0.
¿Cuál es la fecha de corte del conocimiento de Claude?
El corte de conocimiento confiable varía por modelo. Para información actualizada, consulta la tabla de modelos en docs.anthropic.com. Para eventos recientes, activa siempre la Búsqueda web — Claude busca en internet en tiempo real cuando está activada.
Sobre archivos y formatos
¿Puedo subir un PDF completo de 200 páginas?
Técnicamente sí, pero no es lo ideal. Un PDF de 200 páginas puede consumir entre 80,000 y 180,000 tokens de tu ventana de contexto, dejando poco espacio para la conversación. Solución recomendada:
- Convierte el PDF a Markdown (ver sección "PDF vs Markdown") para reducir el consumo hasta 90%
- O extrae solo las secciones relevantes y súbelas por separado
- Para PDFs escaneados (imágenes), Claude puede leerlos directamente con su capacidad de visión
¿Claude puede leer imágenes? ¿Y escuchar audio?
Imágenes: Sí. Claude puede analizar fotos, capturas de pantalla, gráficos, diagramas, planos — prácticamente cualquier imagen. Arrastra o adjunta la imagen al chat. Cada imagen consume tokens según su tamaño (ver sección de Tokens).
Audio: No directamente. Claude.ai no tiene entrada de audio nativa en modo texto. La Voz en la app móvil convierte tu voz a texto (speech-to-text) y luego Claude procesa el texto — no analiza el audio como señal.
Sobre Claude Code y técnicos
¿Qué diferencia hay entre claude.ai, Claude Code y la API?
| Interfaz | Para quién | Cómo se accede |
|---|---|---|
| claude.ai | Todos — uso diario | Navegador web o app móvil |
| Cowork | No-programadores que quieren automatización | App de escritorio (descarga en claude.ai/download) |
| Claude Code | Desarrolladores — codificación agéntica | Terminal: npm install -g @anthropic-ai/claude-code |
| API | Desarrolladores — integración en apps propias | HTTP REST o SDK de Python/JS |
¿Puedo usar Claude sin internet?
No. Claude es un servicio en la nube — siempre necesita conexión a internet para procesar tus mensajes. Los modelos no se descargan a tu computadora. La única excepción es esta guía HTML, que funciona offline una vez descargada.
¿Es seguro pegar código de mi empresa o datos confidenciales?
Depende del plan. Para datos realmente confidenciales:
- Free/Pro: Usa el modo Incógnito (Temporary Chat) — no se guarda ni genera memoria
- Team/Enterprise: Garantía contractual de no entrenamiento — más adecuado para datos empresariales
- Para todos: Nunca pegues contraseñas, API keys, números de tarjeta o datos de identificación personal
Fuente: privacy.anthropic.com · trust.anthropic.com
¿Qué hago si Claude se equivoca o da una respuesta peligrosa?
Usa el botón 👎 (pulgar abajo) debajo de la respuesta y selecciona el tipo de problema. Esto envía el feedback directamente a Anthropic para mejorar el modelo. También puedes reportar contenido problemático en usersafety@anthropic.com. Para soporte técnico: support.anthropic.com.
Errores comunes y cómo corregirlos
| Error | Por qué ocurre | Solución |
|---|---|---|
| "Claude da respuestas genéricas" | Prompt vago, sin contexto específico | Agrega contexto: quién eres, para qué es, qué formato quieres, un ejemplo del resultado ideal. Usa etiquetas XML. |
| "Inventa datos o cifras" | Alucinación: el modelo genera texto plausible pero falso | Pide que cite fuentes. Activa búsqueda web. Incluye en el prompt: "Si no estás seguro, dilo explícitamente". |
| "Olvida lo que le dije antes" | La conversación excede la ventana de contexto, o estás en un chat nuevo | Usa Proyectos con instrucciones persistentes. Activa la memoria. Para chats largos, resume el contexto periódicamente. |
| "El archivo generado está roto" | Generación incompleta o formato corrupto | Regenera la respuesta. Si persiste, pide que lo genere en pasos: primero la estructura, luego el contenido. |
| "Se niega a hacer algo legítimo" | Filtros de seguridad demasiado conservadores | Reformula el prompt con más contexto sobre por qué lo necesitas y su uso legítimo. Evita frases ambiguas. |
| "Pierde el hilo en chats largos" | Contexto saturado: demasiada información acumulada | Inicia un nuevo chat dentro del mismo Proyecto. Resume los puntos clave al principio del nuevo chat. |
| "Responde en inglés" | No especificaste idioma, o los archivos son en inglés | Agrega "Responde siempre en español" en tus Preferencias de usuario. Así aplica a toda conversación. |
| "Genera código que no funciona" | Falta contexto del stack, versiones o dependencias | Incluye versiones exactas en las instrucciones del proyecto. Pide que genere y ejecute tests. |
| "Es demasiado verboso" | Comportamiento predeterminado: explicar a fondo | Agrega en preferencias: "Sé conciso. Sin preámbulos. Ve al grano." O pide formato específico (solo tabla, solo JSON). |
| "Límite de mensajes alcanzado" | Cuota del plan agotada | Espera al reset (generalmente unas horas). Considera plan Pro si usas el gratuito. Optimiza tus prompts para necesitar menos mensajes. |
Recomendaciones de expertos
Selección de modelo
| Situación | Modelo recomendado | Por qué |
|---|---|---|
| Trabajo diario general | Sonnet 5 | Mejor relación calidad-precio; cubre el 80% de las tareas |
| Razonamiento complejo, lógica multi-paso | Opus 4.6+ | Mayor capacidad de razonamiento profundo |
| Documentos largos (+100 páginas) | Opus o Sonnet | Ventana de contexto de 1M tokens |
| Clasificación masiva de datos | Haiku 4.5 | Rápido y barato para tareas repetitivas |
| Escritura creativa de alta calidad | Sonnet 4.6 | Excelente balance entre creatividad y coherencia |
| Desarrollo de software avanzado | Opus 4.8 | Máxima capacidad en codificación autónoma con pensamiento adaptativo |
Las 10 prácticas que más impacto tienen
- Configura Preferencias de usuario primero. Es lo primero que Claude lee en CADA conversación. Define tu idioma, rol, nivel de experiencia y formato preferido.
- Usa Proyectos para todo trabajo recurrente. Nunca trabajes en chats sueltos para algo que necesite más de una sesión.
- Escribe instrucciones de proyecto en los primeros 10 minutos. Invierte al inicio para ahorrar horas después.
- Muestra ejemplos en vez de describir. Un ejemplo del resultado esperado vale más que tres párrafos de explicación.
- Estructura con XML. Las etiquetas
<contexto>,<tarea>,<formato>no son opcionales — son la forma más efectiva de comunicarte con Claude. - Un chat, una tarea. No mezcles temas en un solo chat. Crea conversaciones nuevas dentro del Proyecto para cada tarea distinta.
- Itera, no esperes perfección. El primer resultado rara vez es el final. Pide ajustes, señala errores, refina. Claude mejora con cada iteración.
- Conecta tus herramientas (MCP). Google Drive, Calendar, Gmail — cada conector elimina pasos manuales.
- Verifica siempre datos críticos. Claude es un asistente, no un oráculo. Datos numéricos, fechas, nombres propios: verifica.
- Actualiza tus instrucciones después de cada frustración. Cada error de Claude es una oportunidad para mejorar el contexto. Añade reglas "NO hacer" cada vez que ocurra algo inesperado.
Flujo de trabajo recomendado para nuevos proyectos
Tips avanzados por tipo de trabajo
📊 Análisis de datos
Sube datos en CSV (menos tokens que Excel). Pide primero un resumen de las columnas antes de solicitar análisis. Especifica el tipo de gráfico que necesitas. Activa "Ejecución de código" para que Claude procese datos con Python.
Prompt modelo: "Analiza este CSV. Primero describe las columnas y muestra las primeras 5 filas. Luego calcula: promedio, mediana y desviación estándar de la columna 'ventas' agrupado por 'región'. Genera un gráfico de barras."
📝 Escritura y documentos
Define el público objetivo, tono y longitud antes de pedir un borrador. Proporciona un ejemplo de estilo si lo tienes. Para documentos largos, pide primero un outline y apruébalo antes de generar el contenido completo.
Prompt modelo: "Escribe un informe ejecutivo para directivos no-técnicos. Tono: profesional pero accesible. Máximo 2 páginas. Estructura: resumen ejecutivo, hallazgos clave (3), recomendaciones (3), próximos pasos."
💻 Desarrollo de software
Siempre especifica versiones exactas del stack. Incluye patrones de código existentes como ejemplo. Pide tests junto con el código. Para refactoring, muestra el código actual y describe el estado deseado.
Tip clave: Crea un archivo CLAUDE.md en la raíz del proyecto (para Claude Code) con el contexto del proyecto. Es lo primero que Claude lee y tiene el mayor impacto en la calidad del código generado.
🗂️ Automatización con Cowork
Empieza con tareas simples (renombrar archivos, organizar carpetas) antes de intentar flujos complejos. Usa instrucciones por carpeta para que Claude entienda la estructura. Programa tareas recurrentes para reportes semanales o limpiezas de carpetas.
Tip clave: Para tareas que tocan muchos archivos, pide primero un "plan" sin ejecutar — que Claude liste qué va a hacer antes de hacerlo. Así puedes corregir antes de que modifique algo.
Recursos y enlaces oficiales
Documentación oficial de Anthropic
| Recurso | URL | Para qué |
|---|---|---|
| Documentación de Claude | docs.claude.com | Guías de uso, configuración, funcionalidades |
| Soporte de Claude | support.claude.com | Preguntas frecuentes, problemas, límites |
| Prompt Engineering | docs.anthropic.com/.../prompt-engineering | Guía oficial de ingeniería de prompts |
| Mejores prácticas Claude 4 | docs.anthropic.com/.../claude-4-best-practices | Técnicas específicas para modelos Claude 4.x |
| Context Engineering | anthropic.com/.../context-engineering | Artículo oficial sobre ingeniería de contexto |
| Tutorial interactivo de prompts | github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial | Curso gratuito con ejercicios |
| Producto: Claude Cowork | anthropic.com/product/claude-cowork | Página oficial de Cowork |
| Modelos disponibles | docs.anthropic.com/.../models | Lista completa de modelos y capacidades |
Tutoriales y guías comunitarias de alta calidad
| Recurso | Tema |
|---|---|
| DataCamp: Tutorial de Cowork | Guía paso a paso con ejemplos prácticos |
| JD Hodges: Custom Instructions | Ejemplo real de instrucciones personalizadas |
| JD Hodges: Project Instructions | Plantillas y ejemplos de instrucciones de proyecto |
Atajos y cheat sheet
| Acción | Cómo |
|---|---|
| Nuevo chat en el proyecto actual | Clic en "+" dentro del proyecto |
| Subir archivo al chat | Arrastra y suelta, o clic en 📎 |
| Cambiar de modelo | Selector de modelo en la parte inferior del chat |
| Regenerar respuesta | Clic en el ícono de regenerar (↻) |
| Editar tu mensaje anterior | Clic en el ícono de editar en tu mensaje |
| Copiar respuesta | Clic en el ícono de copiar |
| Dar feedback | 👍 o 👎 en cada respuesta |
| Buscar en chats anteriores | Activar "Buscar en chats pasados" en ajustes |
