Claude Platform & Model Foundations — Resumen de estudio
Paths: Developer · Architect · FDE · Módulo interactivo (Associate M1), 14 pantallas, ~61 min, 3 checkpoints
Las 4 decisiones que fijan el techo de calidad de cualquier sesión con Claude, antes de escribir el prompt: entry point → capability layer → modelo → manejo de contexto.
1. Cinco propiedades de la IA generativa
- Las respuestas varían: se generan por probabilidad, no se recuperan de una base de datos. Planea la revisión.
- Un tono seguro no indica precisión: un dato inventado suena igual de fluido que uno verificado.
- El contexto es un presupuesto: cerca del límite, claude.ai resume los mensajes antiguos (en planes de pago con Code Execution) y las instrucciones iniciales pierden fuerza.
- El conocimiento tiene fecha de corte: para temas recientes, conecta una fuente, usa web search o Research.
- Los procedimientos configurados también varían: un Skill reduce la varianza, pero no la elimina. La revisión sigue siendo necesaria.
2. Entry points (Chat, Projects, Artifacts, Research)
| Tarea | Entry point |
|---|---|
| Algo puntual que no vas a reutilizar | Chat (se guarda en el historial; Memory y la búsqueda en chats anteriores ayudan, pero no tiene la persistencia de un Project) |
| Trabajo recurrente con contexto estable | Project: instrucciones fijas + knowledge base + su propio historial (las conversaciones del Project no comparten contexto entre sí) |
| El resultado es un entregable | Artifact (bloque editable aparte) |
| Investigación profunda con múltiples fuentes | Research (planes de pago). Para una consulta rápida basta web search en el Chat; en Team y Enterprise, un Owner debe habilitarlo |
Prueba del Project: ¿la tarea se repite? ¿el contexto es estable? ¿el formato de salida es consistente? Con 2 o más "sí", constrúyelo: se recupera en 2–3 sesiones. Ejemplo: un reporte semanal pasó de 40 min (12 de ellos cargando contexto) a 25 min.
3. Capability layer (4 capas independientes)
- Projects llevan el contexto.
- Skills definen procedimientos. Viven a nivel de cuenta, no dentro de un Project, y Claude los invoca solo cuando aplican. Los built-in cubren Excel, Word, PowerPoint y PDF.
- Reducen la varianza, no la eliminan.
- Requieren evaluar confianza: revisa el origen y los permisos de los Skills de terceros.
- Code Execution verifica cálculos en un sandbox. Úsalo para cualquier número que vayas a reportar, para transformar o limpiar datos, para gráficas y para generar archivos reales (.xlsx/.pptx/.docx/.pdf).
- Memory da continuidad entre sesiones.
- Cúrala (al menos una vez al mes): una memoria vieja puede confundir.
- Memory con alcance de Project separa a los clientes.
- Incognito deja fuera Memory y el historial (no cambia la retención de datos de la organización).
- La importación desde otras IAs es experimental (no en Enterprise); la alternativa es añadirla a mano en Memory.
Preguntas antes de rediseñar un workflow:
- ¿Qué se repite? → instrucciones + Skill.
- ¿Qué material de referencia se usa siempre? → knowledge base.
- ¿Qué debe calcularse bien? → Code Execution.
- ¿Qué debe recordarse? → Memory.
Caso: un reporte regulatorio pasó de 65 a 30 min y quedó sin errores.
4. Modelos
| Perfil | Modelo |
|---|---|
| Rutinario, estructurado, extracción o clasificación en volumen | Haiku |
| La mayoría del trabajo profesional (redactar, sintetizar, analizar) | Sonnet (punto de partida) |
| Juicio complejo, alto riesgo, inputs ambiguos | Opus |
En planes medidos o en la API, la diferencia de velocidad también es de costo. (Desde junio 2026 existe un cuarto tier, Fable 5, por encima de Opus; la certificación usa el marco de 3 tiers.)
5. Manejo de contexto
- Señales de degradación: deja de seguir instrucciones anteriores, solo responde al último mensaje, baja la precisión.
- 3 respuestas:
- Restart: conversación nueva; las instrucciones y la knowledge base del Project se conservan, el hilo no.
- Summarize: pide un resumen de decisiones, trabajo en curso y preguntas abiertas, y pégalo en la conversación nueva.
- Persist: guarda en Memory o en la knowledge base lo que debe durar.
- Límites de uso: ventana de sesión móvil + límites semanales (con un pool aparte para el tier más alto). Divide las tareas grandes y guarda avances.
Respuestas de checkpoints y quiz
Checkpoint (contract review):
- Instrucción "señala cada cláusula que se aparte del playbook" → standing instructions.
- Procedimiento para el formato del reporte → Skill.
- Playbook → knowledge base.
- Cálculo de la exposición por penalización → Code Execution.
- Contratos subidos en cada sesión → knowledge base.
Ejercicio (escenario → tarjeta):
| Escenario | Tarjeta | Configuración |
|---|---|---|
| S1 competidores en los últimos 90 días | B | Research · Sonnet |
| S2 notas semanales con plantilla fija | A | Project + Skill · Sonnet |
| S3 análisis de 15 páginas para el consejo | D | Project + Artifact · Opus |
| S4 800 encuestas | C | Code Execution |
| S5 varianza mensual | F | Project + Code Execution + Skill |
| S6 respuesta puntual a un proveedor | E | Chat + Artifact · Sonnet |
Quiz:
- B: Project + knowledge base + instrucciones + Code Execution.
- C: Code Execution.
- C: Haiku (clasificación en volumen con una rúbrica clara).
- C: conversación nueva a partir de un resumen.
- C: Projects separados con Memory de alcance de Project.
Para recordar
- Elige el entry point antes del prompt.
- 4 capas, 4 problemas: contexto, procedimiento, cálculo, continuidad.
- Haiku → Sonnet → Opus según la exigencia.
- El contexto es un presupuesto: restart, summarize o persist.
- La variación es inherente; la revisión es estructural.