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🤖 Ruta IA / Agentes

Ruta de aprendizaje de IA en español: configurar Claude, integrar MCP, usar Codex y Antigravity, y definir Skills y agentes con archivos .md.

Nivel: principiante → pro Herramientas free/planes free Aprende haciendo

¿Qué es la "estrategia de IA"?

No es solo "usar un chatbot". Es montar un flujo de trabajo con agentes de IA que:

  • Entienden el contexto de tus proyectos (tus reglas, tu stack, tus convenciones).
  • Ejecutan tareas reales: escribir código, correr tests, hacer commits.
  • Se conectan a tus herramientas y datos mediante MCP.
  • Repiten instrucciones sin que se las repitas: vía Skills y AGENTS.md.
La idea central: tú defines las reglas del juego en archivos Markdown; los agentes las leen y trabajan solos. Eso es "gobernanza de IA".

Ruta de aprendizaje (paso a paso)

Sigue este orden. Cada nivel se apoya en el anterior.

Nivel 1 — Fundamentos (1–2 días)

  1. Entiende qué es un LLM, ventana de contexto y tokens.
  2. Aprende a escribir buenos prompts: rol, contexto, tarea, formato.
  3. Conoce las herramientas: Claude ChatGPT/Codex Gemini/Antigravity.
  4. Instala un cliente de terminal: Claude Code, Codex CLI o Gemini CLI.

Nivel 2 — Configurar Claude (2–3 días)

  1. Crea tu cuenta en claude.ai (plan free para probar).
  2. Crea Projects: cada proyecto agrupa conversaciones y contexto.
  3. Sube a cada Project tus archivos de contexto (visión, stack, reglas).
  4. Instala Claude Code (versión de terminal) y conéctalo a una carpeta.
  5. Crea tu primer CLAUDE.md con las reglas del repo.

Nivel 3 — Agentes y archivos .md (3–5 días)

  1. Escribe un AGENTS.md (reglas universales para cualquier agente).
  2. Escribe PROJECT_STATUS.md y CHANGELOG_AGENTS.md (estado e historial).
  3. Define Skills: tareas especializadas que el agente carga cuando las necesita.
  4. Define subagentes con permisos limitados (lectura vs escritura).

Nivel 4 — Integrar herramientas con MCP (1 semana)

  1. Entiende qué es MCP (Model Context Protocol).
  2. Configura 1 servidor MCP (por ejemplo, acceso a filesystem o a tu base de datos).
  3. Conecta el MCP a Claude Code / tu cliente.
  4. Automatiza una tarea real: consultar datos y generar un reporte.

Nivel 5 — Flujo profesional (continuo)

  1. Agrega hooks (ejecutar tests automáticamente al editar).
  2. Versiona agentes y skills en Git junto al proyecto.
  3. Mide resultados: menos tiempo, menos errores, más entregables.
  4. Documenta qué funciona y qué no (CHANGELOG_AGENTS.md).

Claude: qué es y cómo configurarlo

Claude es el modelo de IA de Anthropic. Se usa en tres formas distintas:

💬

Claude (web / app) Plan free

Chat con proyectos, artefactos y análisis. Ideal para pensar, redactar y analizar documentos. Crea un Project por cada producto que tengas.

claude.aidocs Claude
⌨️

Claude Code Agente de terminal

Agente que vive en la terminal, lee tu repositorio, edita archivos, corre comandos y hace commits. Su configuración vive en CLAUDE.md y en .claude/.

claude.com/claude-codedocs Claude Code
🔑

Claude API Para programar

Cuando quieres que tu propia app use Claude. Se activa una API key y se llama a los modelos desde tu backend.

API overview

Configuración mínima de Claude Code

1. Instala el CLI (requiere Node.js):

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
cd mi-proyecto
claude

2. Crea un CLAUDE.md en la raíz del proyecto con tus reglas (stack, comandos de test, convenciones).

3. Crea la carpeta .claude/ para skills, comandos y settings del proyecto.

Truco de gobernanza: si tu repo ya tiene un AGENTS.md, Claude Code y otros agentes lo respetan. Ese archivo es tu "constitución".

MCP — Model Context Protocol

Es un estándar abierto para conectar agentes de IA con herramientas y datos externos: bases de datos, GitHub, archivos, APIs, etc. Piensa en MCP como "el USB-C de la IA": cualquier agente puede hablar con cualquier servidor MCP.

📖

Qué resuelve Concepto

Sin MCP, cada IA tiene su propio set de integraciones. Con MCP, escribes un servidor una vez y sirve para Claude, Codex, etc.

modelcontextprotocol.io
🧩

Servidores MCP populares Práctica

Filesystem (archivos), GitHub (issues/PRs), Postgres (consultas), Playwright (navegador), Slack, Notion.

catálogo de servidores
⚙️

Cómo se configura Setup

Se declara en un archivo de settings (por ejemplo .claude/settings.json o mcp.json) indicando el comando del servidor y sus variables.

configurar MCP en Claude Code
Ejercicio práctico: conecta el servidor MCP de filesystem a tu agente y pídele que te liste los proyectos de D:\SaaS. Es el "hola mundo" de MCP.

Codex y Antigravity: las otras opciones

Claude no es la única opción. Estos son los agentes de las otras grandes empresas:

🧑‍💻

Codex (OpenAI) Alternativa

El agente de programación de OpenAI: CLI y versión en la nube que trabaja sobre tu repositorio. Plugins y su propio archivo AGENTS.md.

openai.com/codexdocs Codex CLI
🛰️

Antigravity (Google) Alternativa

IDE agéntico de Google basado en Gemini: planifica, ejecuta tareas en el navegador y en el editor. Complementa a Gemini CLI.

antigravity.googleGemini CLI
🖱️

Otros editores agénticos Extra

Cursor, Windsurf y VS Code + Copilot también leen AGENTS.md y permiten elegir entre modelos (Claude, GPT, Gemini).

CursorCopilot
Recomendación: elige uno como principal (Claude Code es el más maduro hoy) y prueba los otros con el mismo AGENTS.md. Así comparas sin rehacer tu contexto.

Skills: la especialización de tus agentes

Un Skill es un paquete de instrucciones (normalmente una carpeta con un SKILL.md) que enseña a tu agente a hacer una tarea específica de forma consistente. El agente los carga solo cuando la tarea lo requiere.

📚

¿Qué es un Skill? Concepto

Instrucciones + scripts + plantillas para una tarea concreta (ej. "crear un componente React", "generar un backup", "hacer un deploy").

docs Agent Skills
🗂️

Estructura típica Práctica

.claude/skills/mi-skill/SKILL.md con un encabezado (nombre, descripción) y el paso a paso que debe seguir el agente.

comandos/skills
🧠

Cuándo crear uno Criterio

Cuando repites la misma instrucción más de 2 veces, conviértela en Skill. Ejemplos: "revisar estilo de código", "preparar release", "analizar logs".

Ejemplo de agente .md (AGENTS.md)

Así se ve tu "constitución" para agentes. Cualquier agente que lea el repo la seguirá:

# AGENTS.md — Reglas del proyecto

## Stack
- TypeScript + Fastify + PostgreSQL + Drizzle
- Tests: `npm test` · Tipos: `npm run typecheck`

## Reglas de ejecución
- Solo implementar la tarea marcada como NEXT TASK
- Correr tests y typecheck antes de declarar éxito
- Nunca commitear secretos (.env, API keys)

## Flujo
1. Leer PROJECT_STATUS.md antes de empezar
2. Al terminar, actualizar CHANGELOG_AGENTS.md
3. Crear commit atómico y hacer push a main
Estándar abierto: agents.md es el formato que adoptaron OpenAI, Google, Anthropic y otros. Úsalo para no depender de una sola herramienta.

Recursos oficiales

Documentación Claude

Guías oficiales de Claude, Claude Code y la API.

Abrir →

Model Context Protocol

Especificación y guías de integración de MCP.

Abrir →

AGENTS.md

El estándar de archivos de instrucciones para agentes.

Abrir →

Agent Skills (ejemplos)

Repositorio con skills de ejemplo listos para usar.

Abrir →

Checklist de aprendizaje

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