De la Skill al Agente: el bucle que decide solo en Claude

Si le pides a Claude que revise una carpeta entera de programas y te diga cuáles tienen errores, ya no puede seguir un guion fijo de siete pasos como el de la Skill que analiza un solo programa: no sabe de antemano cuántos archivos hay ni qué se va a encontrar en cada uno. En ese momento la IA deja de repetir instrucciones fijas y empieza a funcionar como un agente: decide una acción, la ejecuta, observa el resultado, y repite ese bucle tantas veces como haga falta hasta que decide que ya tiene bastante para responder. Aquí tienes el proceso completo, paso a paso, para que lo pruebes tú mismo.

El problema que resuelve

Una Skill es perfecta cuando la tarea es siempre igual de forma: sabes de antemano todos los pasos y el orden, como analizar un programa Python siguiendo siempre la misma estructura. Pero hay tareas donde no sabes cuántas vueltas hará falta dar ni qué te vas a encontrar por el camino —revisar una carpeta entera de archivos, corregir un código hasta que funcione, investigar un tema en varias fuentes— y ahí un guion fijo se queda corto. Hace falta que la propia IA decida, paso a paso, qué hacer a continuación según lo que ya ha visto.

Lo que necesitas antes de empezar

• Acceso a Claude Code o a una tarea de Cowork que pueda leer (y, si hace falta, ejecutar) archivos de una carpeta.
• Una carpeta con dos o tres programas Python de ejemplo, con algún error real escondido en alguno de ellos.

Paso 1 — Entiende el bucle antes de lanzarlo

Un agente es, en el fondo, un bucle con cuatro momentos que se repiten: decide una acción, la ejecuta con alguna herramienta (leer un archivo, ejecutar un programa, buscar algo), observa qué ha pasado, y usa esa observación para decidir la siguiente acción. Es el mismo esqueleto que un bucle while con una condición de salida — solo que aquí la condición de salida la decide la propia IA en cada vuelta, no una condición ya escrita de antemano por quien programa.

Paso 2 — Prepara la carpeta de prueba

Reúne dos o tres programas Python de ejemplo (pueden ser prácticas reales del alumnado o ejercicios propios), con tamaños distintos y con algún error real escondido en alguno de ellos: una variable mal usada, una posible división por cero, un bucle que no termina.

Paso 3 — Haz un encargo abierto, sin pasos fijos

En vez de pedir un análisis paso a paso de un solo archivo, pide algo que obligue a decidir sobre la marcha:

“Revisa todos los programas Python de esta carpeta y dime cuáles tienen errores.”

Fíjate en lo que no le estás diciendo: cuántos archivos hay, en qué orden mirarlos, ni qué buscar exactamente. Eso lo decide la IA.

Paso 4 — Observa el bucle en acción

Verás cómo abre el primer archivo, decide si hay algo sospechoso o si necesita más información (por ejemplo, ejecutarlo para comprobar qué pasa de verdad), y pasa al siguiente. Cada archivo es una vuelta más del mismo bucle: decide, actúa, observa, vuelve a decidir.

Paso 5 — Deja que decida sola cuándo parar

Al terminar de recorrer la carpeta entera, la IA decide por su cuenta que ya tiene bastante información y te entrega un resumen de qué archivos fallan y por qué. Nadie le dijo cuándo detenerse — lo decidió ella, con lo que había ido reuniendo vuelta a vuelta.

Avisos

• Dale a este tipo de tarea solo el acceso que necesita —la carpeta que tiene que revisar, no todo el disco— siguiendo el mismo principio de mínimo privilegio que se usa al montar subagentes.
• Si una tarea agente se alarga mucho dando vueltas sin cerrar, no esperes indefinidamente: es señal de parar y reformular en una tarea nueva y más concreta. Cada vuelta añade información a la ventana de contexto de la IA, y una conversación demasiado larga puede acabar perdiendo de vista el objetivo original — lo que se conoce como context rot.
• Un criterio de “cuándo parar” mal explicado en el prompt puede hacer que el agente se dé por satisfecho demasiado pronto, o que dé vueltas de más sin necesidad. Cuanto más claro el objetivo, mejor decide cuándo ha terminado.

Idea para llevarse a casa

Una Skill repite siempre el mismo guion, pase lo que pase. Un agente decide, en cada vuelta de su bucle, qué hacer a continuación según lo que ha ido encontrando. Cuanto más abierta e imprevisible sea la tarea, menos sentido tiene un guion fijo y más sentido tiene dejar que la IA decida sola, vuelta a vuelta, cuándo ha terminado.