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Guía para principiantes de Claude: Mejores prácticas

Mark Ponomarev

Mark Ponomarev

20 June 2025

Guía para principiantes de Claude: Mejores prácticas

Introducción a tu nuevo programador par con IA

Bienvenido al futuro del desarrollo de software. La inteligencia artificial ya no es solo un concepto de ciencia ficción; es una herramienta práctica y poderosa que puede aumentar y acelerar nuestros flujos de trabajo de codificación diarios. A la vanguardia de esta revolución se encuentra Claude de Anthropic, una familia de modelos de IA sofisticados diseñados para ser útiles, inofensivos y honestos. Cuando se aplica a la codificación, Claude se convierte en un programador par increíblemente capaz, un asistente incansable y un guía experto.

Esta guía está diseñada para desarrolladores que están listos para ir más allá de la simple "autocompletación de código" y adoptar un enfoque más colaborativo y agéntico para el desarrollo asistido por IA. Exploraremos las mejores prácticas para instruir a Claude, gestionar su memoria para tareas complejas y manejar todo el poder de la herramienta de línea de comandos claude-code.

Ya sea que busques incorporarte a una nueva base de código más rápido, automatizar refactorizaciones tediosas o idear soluciones arquitectónicas complejas, los principios y flujos de trabajo de esta guía te ayudarán a transformar a Claude de un simple chatbot a un miembro indispensable de tu equipo de desarrollo. Sintetizaremos ideas de la documentación oficial y los blogs de ingeniería de Anthropic para proporcionar un tutorial completo y práctico.

Comencemos.

Parte 1: Los Fundamentos: Principios Clave para Codificar con Claude

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Antes de sumergirnos en herramientas y flujos de trabajo específicos, es crucial comprender los principios fundamentales de la comunicación con un modelo de lenguaje grande como Claude. La calidad de tu salida es directamente proporcional a la calidad de tu entrada. Piensa en ello menos como una consulta de búsqueda y más como dar instrucciones a un desarrollador junior muy inteligente, muy literal, pero que no lee la mente.

Sé Explícito y Directo

Esta es la regla de oro. Las instrucciones vagas conducen a resultados vagos. Los modelos Claude 4, en particular, están entrenados para seguir instrucciones con alta precisión. No asumas que el modelo sabe lo que quieres; díselo exactamente.

Menos efectivo:

"Write a function to handle user uploads."

Más efectivo:

"Write a Python function using Flask that handles multipart/form-data image uploads. The function should:
1. Accept files up to 5MB.
2. Only allow .png and .jpg extensions.
3. Save the file to a '/uploads' directory with a UUID as its filename.
4. Return a JSON response with the new file URL on success, or an error message on failure."

Si quieres que Claude vaya "más allá", necesitas pedírselo. Frases como "Incluye tantas características e interacciones relevantes como sea posible" o "Ve más allá de lo básico para crear una implementación completa" pueden fomentar resultados más exhaustivos.

Proporciona Contexto y Motivación

Explicar por qué estás pidiendo algo ayuda a Claude a comprender el objetivo y a ofrecer respuestas más adecuadas. El contexto convierte una simple instrucción en un problema a resolver.

Menos efectivo:

"NEVER use ellipses in the output."

Más efectivo:

"The output of this function will be read aloud by a text-to-speech engine for accessibility purposes. Therefore, you must NEVER use ellipses (...) because the engine cannot pronounce them correctly. Please write out full sentences."

Esta explicación permite a Claude generalizar. Ahora entiende que la restricción está relacionada con la síntesis de voz y será más probable que evite otros caracteres o formatos que causarían problemas similares.

Utiliza Ejemplos de Alta Calidad (Prompting de Pocos Ejemplos)

Una de las técnicas más poderosas es proporcionar ejemplos del formato de entrada y salida deseado. Esto se conoce como few-shot prompting (prompting de pocos ejemplos). Claude es excelente en el reconocimiento de patrones y adaptará su respuesta para que coincida con el estilo de tus ejemplos.

Human: Translate the following Python dictionary to a Java HashMap.

Python:
{'user_id': 123, 'username': 'claude', 'is_active': True}

Java:

Assistant:
import java.util.HashMap;

HashMap<String, Object> user = new HashMap<>();
user.put("user_id", 123);
user.put("username", "claude");
user.put("is_active", true);

Al proporcionar ejemplos, sé vigilante. Asegúrate de que tus ejemplos coincidan perfectamente con el comportamiento que quieres fomentar y no contengan ninguno de los comportamientos que quieres evitar.

Asigna un Rol a Claude (Prompts del Sistema)

Asignar una persona o rol a Claude al comienzo de una conversación sienta las bases para todas las interacciones posteriores. Esto se hace típicamente utilizando un "prompt del sistema".

Ejemplo:

"You are an expert in cybersecurity and secure coding practices. When you review or write code, your primary focus is on identifying and mitigating potential security vulnerabilities, such as SQL injection, XSS, and buffer overflows. All your responses should be from this perspective."

Esta instrucción inicial enmarca toda la conversación, asegurando que las respuestas de Claude se filtren consistentemente a través de la lente de un experto en seguridad.

Utiliza Etiquetas XML para Estructura y Claridad

Las etiquetas XML son una forma fantástica de demarcar diferentes partes de tu prompt, facilitando que Claude comprenda la estructura de tu solicitud. Puedes usarlas para separar instrucciones, contexto, ejemplos y la consulta final.

<instructions>
You are an expert Go developer. Your task is to refactor the provided Go code to improve its performance and readability. Please adhere to idiomatic Go practices.
</instructions>

<go_code_to_refactor>
// ... provided Go code ...
</go_code_to_refactor>

<output_format>
Please provide the refactored code inside a single Go code block. Following the code block, add a section in <explanation> tags detailing the specific changes you made and why they improve the code.
</output_format>

Este enfoque estructurado no deja lugar a la ambigüedad y ayuda a guiar a Claude para producir una respuesta perfectamente formateada.

Parte 2: Gestión del Contexto y la Memoria

Un solo prompt es poderoso, pero el desarrollo en el mundo real implica tareas que abarcan múltiples archivos, requieren conocimiento histórico y evolucionan con el tiempo. Aquí es donde gestionar la "memoria" de Claude —su ventana de contexto— se vuelve crítico.

El Sistema de Memoria de la CLI claude-code: CLAUDE.md

La herramienta de línea de comandos claude-code tiene un brillante sistema de memoria basado en archivos construido alrededor de un archivo especial: CLAUDE.md. Claude lee automáticamente el contenido de este archivo y lo incluye en su contexto al inicio de cada sesión en ese directorio. Esto proporciona una memoria persistente y específica del proyecto.

Hay tres lugares principales donde puedes colocar estos archivos de memoria:

  1. Memoria del Proyecto (./CLAUDE.md): Ubicado en la raíz de tu proyecto. Esta es la ubicación más común. Debes incluir este archivo en Git para que las instrucciones, comandos y guías de estilo específicas del proyecto se compartan con todo tu equipo.
  2. Memoria del Usuario (~/.claude/CLAUDE.md): Ubicado en tu directorio de inicio. El contenido de este archivo se carga para todos tus proyectos. Esto es perfecto para preferencias personales, como tu estilo de codificación preferido o atajos de herramientas personalizados que utilizas en todas partes.
  3. Memoria de Directorio Padre/Hijo: Claude busca recursivamente archivos CLAUDE.md. Si estás en un subdirectorio de un monorepo, cargará el CLAUDE.md de la raíz y el CLAUDE.md de tu directorio actual. También cargará memoria de directorios hijos bajo demanda a medida que comiences a interactuar con archivos dentro de ellos.

Mejores Prácticas para CLAUDE.md

Piensa en tu archivo CLAUDE.md como un prompt cuidadosamente elaborado que estás refinando constantemente.

Puedes inicializar este archivo ejecutando /init en la CLI claude-code, y puedes añadir rápidamente nuevas memorias durante una sesión comenzando tu prompt con el símbolo #. Para ediciones más extensas, simplemente utiliza el comando /memory para abrir el archivo en tu editor predeterminado.

Técnicas para la Recuperación de Contexto Largo

Incluso con CLAUDE.md, las tareas complejas pueden llenar la ventana de contexto. Investigaciones de Anthropic han demostrado dos técnicas poderosas para mejorar la capacidad de Claude para recordar información específica de documentos o conversaciones largos:

Pide Citas de Referencia: Antes de responder una pregunta sobre un contexto grande, instruye a Claude para que primero encuentre y extraiga las citas o fragmentos más relevantes del texto proporcionado que respalden su respuesta. Esto obliga al modelo a basar su respuesta en el material fuente. Incluso puedes usar una etiqueta XML <scratchpad> para esto.

<instructions>
Answer the user's question based on the provided document. Before you write the final answer, use a <scratchpad> to write down the exact quotes from the document that are most relevant to the question.
</instructions>

Proporciona Ejemplos en Contexto: Al igual que con los prompts cortos, proporcionar algunos ejemplos de preguntas respondidas correctamente sobre otras partes del documento mejora drásticamente el rendimiento. Esto prepara al modelo para el formato de tarea de Preguntas y Respuestas.

Finalmente, no olvides el comando /clear en la CLI claude-code. Si estás cambiando entre tareas no relacionadas en una sesión larga, utiliza /clear para restablecer la ventana de contexto y darle a Claude un nuevo comienzo, evitando la confusión de conversaciones pasadas irrelevantes.

Parte 3: El Kit de Herramientas del Usuario Avanzado: Una Inmersión Profunda en la CLI claude-code

Si bien los principios anteriores se aplican a cualquier interacción con Claude, la interfaz de línea de comandos claude-code desbloquea un nuevo nivel de potencia e integración. Es un asistente de codificación agéntico que vive en tu terminal, entiende tu base de código y puede tomar acciones reales.

Instalación y Configuración

Comenzar es sencillo.

Requisitos del Sistema:

Instalación:
Abre tu terminal y ejecuta:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Importante: No utilices sudo con este comando, ya que puede causar problemas de permisos. Si encuentras errores, consulta la documentación oficial para configurar los permisos de npm.

Autenticación:
La primera vez que ejecutes claude, te guiará a través de un proceso de autenticación. Puedes conectarte a través de tu cuenta de Anthropic Console, una suscripción a Claude Pro, o plataformas empresariales como Amazon Bedrock y Google Vertex AI.

Personalización y Configuración

Claude Code está diseñado para ser personalizado a tu gusto.

Parte 4: Flujos de Trabajo Prácticos en Acción

La teoría es valiosa, pero el verdadero poder de Claude Code emerge cuando lo aplicas a tareas de desarrollo prácticas y cotidianas. Aquí tienes varios flujos de trabajo probados en batalla utilizados por ingenieros en Anthropic y más allá.

Flujo de Trabajo 1: Preguntas y Respuestas sobre la Base de Código (Incorporación)

Al unirte a un nuevo proyecto, comprender la base de código es el primer obstáculo. Utiliza a Claude como tu guía personal. Hazle preguntas como lo harías a un desarrollador senior.

No se requiere prompting especial. Simplemente pregunta. Claude buscará agénticamente en la base de código, leerá los archivos relevantes y sintetizará una respuesta. Esto acelera drásticamente el tiempo de incorporación.

Flujo de Trabajo 2: Explorar, Planificar, Codificar, Confirmar

Este es un flujo de trabajo versátil y fundamental para abordar casi cualquier nueva característica o corrección de errores.

  1. Explorar: Pide a Claude que lea archivos relevantes, imágenes (como maquetas de interfaz de usuario) o URLs. Crucialmente, instrúyelo para que no escriba ningún código todavía. El objetivo es la recopilación de información.
  2. Planificar: Pide a Claude que cree un plan detallado paso a paso. Utiliza la palabra "think" (pensar) para fomentar una consideración más profunda (por ejemplo, "Think hard and create a plan to implement this feature" - Piensa detenidamente y crea un plan para implementar esta característica). Revisa este plan cuidadosamente.
  3. Codificar: Una vez que apruebes el plan, instruye a Claude para que implemente la solución. Ahora escribirá el código basándose en los pasos acordados.
  4. Confirmar (Commit): Cuando la implementación esté completa y verificada, pide a Claude que haga el commit del resultado, escriba un mensaje de commit descriptivo e incluso cree una pull request utilizando la CLI gh.

Saltarse los pasos de "Explorar" y "Planificar" es un error común. Forzar una fase de planificación mejora significativamente la calidad y la tasa de éxito del código final.

Flujo de Trabajo 3: Desarrollo Guiado por Pruebas (TDD) con Claude

TDD y la codificación agéntica son una combinación perfecta. Claude sobresale cuando tiene un objetivo claro y verificable hacia el cual trabajar.

  1. Escribir Pruebas: Describe la funcionalidad deseada y pide a Claude que escriba primero las pruebas. Sé explícito: "Estamos haciendo TDD. Escribe las pruebas para una función que haga X. Estas pruebas deben fallar inicialmente."
  2. Confirmar Fallo: Instruye a Claude para que ejecute las pruebas y confirme que fallan como se esperaba.
  3. Confirmar Pruebas: Una vez que estés satisfecho de que las pruebas capturan los requisitos, haz que Claude haga commit de ellas.
  4. Escribir Código: Ahora, instruye a Claude para que escriba el código de implementación con el objetivo de que todas las pruebas pasen. Dile que no modifique las pruebas. Es probable que Claude itere: escribirá código, ejecutará pruebas, analizará fallos, ajustará código y repetirá hasta tener éxito.
  5. Confirmar Código: Una vez que todas las pruebas pasen, haz que Claude haga commit de la implementación final.

Flujo de Trabajo 4: Flujos de Trabajo Avanzados y Automatizados

Conclusión: El Comienzo de tu Viaje

Hemos viajado desde los principios fundamentales de la ingeniería de prompts hasta los intrincados y poderosos flujos de trabajo de la CLI claude-code. Ahora estás equipado con el conocimiento para transformar la forma en que codificas, pasando de una actividad solitaria a una colaboración dinámica con uno de los sistemas de IA más avanzados del mundo.

La clave es esta: sé un colaborador activo. Guía a Claude, proporciona contexto claro, corrígelo cuando se desvíe y equípalo con las herramientas y el conocimiento adecuados a través de CLAUDE.md. Los usuarios más efectivos no tratan a Claude como una caja negra mágica; lo tratan como un socio inteligente.

Los flujos de trabajo y técnicas aquí descritos son puntos de partida. El verdadero poder se desbloqueará a medida que experimentes, adaptes estos patrones a tus necesidades únicas y descubras tus propias mejores prácticas. Ahora, abre tu terminal, escribe claude y comienza a construir el futuro.

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