PRIMER ACTO: CREAR || Tu primera simulación 3D

Claude Code es un harness, un andamiaje de código que corre encima de un modelo de lenguaje y lo convierte en un agente capaz de crear, leer y editar archivos en tu computador. Si quieres entender cómo pasar de una intención en voz alta a una simulación 3D funcional en 60 minutos, aquí te explico el flujo completo paso a paso.

La idea central es simple y poderosa: programar hoy es convertir una intención en un sistema. Y para eso necesitas entender la diferencia entre el motor y la carroza.

Qué diferencia hay entre un modelo y un harness

La mejor metáfora para entender esto es pensar en un carruaje. Los LLM, los modelos grandes de lenguaje, son el motor. Los harnesses son la carroza que va encima y le da herramientas para moverse en el mundo.

¿Qué es un agente de IA? Es un modelo de inteligencia artificial que tiene herramientas y corre en un loop. El modelo solo no es un agente; el agente nace cuando le sumas el harness con sus herramientas [01:26].

Existen varias carrozas para distintos motores:

• Claude Code, de la familia Anthropic, funciona con los modelos Claude.
• Codex, la carroza de los modelos GPT de OpenAI.
• OpenCode, pensado para quienes juegan con modelos open source.
• Py, un harness muy delgado con tools sencillos pero poderosos.
• Hermes Agent y Open Claw, otras alternativas.

Lo importante es que motor más carroza es lo que te da un agente de verdad.

Qué herramientas le da el harness al modelo

Aquí viene lo interesante, porque estas herramientas son las que lo vuelven útil fuera del chat [02:00]:

• Buscar en Internet con web search y web fetch.
• Correr comandos de terminal y de Bash, como cualquier comando de Linux.
• Memoria y conectores a otros sistemas mediante MCP (model context protocols).
• Subagentes, que son como pasajeros con su propio computador que ayudan sin llenar tu ventana de contexto.
• Leer, guardar, editar y remover archivos en tu computador.
• Frenos, es decir, permisos y guardrails que tú defines.

Por eso conviene saber manejar estos modelos: no quieres correr un comando que borre algo importante.

Cómo instalar y correr Claude Code localmente

La instalación es directa. Copias la URL del instalador y la pegas en tu terminal. Tras unos minutos verás el mensaje de que Claude Code se instaló exitosamente, junto con la versión (en la demo, la 2.1.286) y la ruta donde quedó guardado [04:30].

Para arrancarlo solo escribes Claude, presionas Enter y le das acceso a tu carpeta. Listo: ya tienes un agente corriendo localmente.

¿Cómo le hablo a Claude Code por voz? Activa el modo voice con un slash command y presiona la tecla de espacio para dictar. Muchas veces la voz es más rápida que escribir tu intención a mano [06:30].

Qué slash commands conviene conocer primero

Al escribir una barra inclinada aparecen los comandos disponibles. Estos son los que marcan la diferencia:

• /model para elegir entre modelos como Sonnet 5.5 u Opus 5.5.
• /effort para ajustar cuánto cómputo dedica a pensar.
• /usage para ver cuántos tokens y cuánto contexto has gastado.
• /status line para crear un dashboard inferior con modelo, esfuerzo y presupuesto.
• /install github app para conectar tu repositorio.

En una demo rápida, Claude usó la herramienta Write para crear un archivo claude.md con 27 líneas de texto, solo con un comando de voz [11:00].

Por qué el archivo claude.md es la memoria del proyecto

El claude.md es el primer archivo que Claude Code lee. Le dice quién es y qué es el proyecto. Es algo así como un readme, pero escrito para la inteligencia artificial [14:00]. En otros harnesses se llama agents.md, y Claude también lo soporta.

En el ejemplo, el objetivo quedó guardado ahí: crear una simulación en 3D del Perseverance Rover de la NASA que explora Marte, en una clase de 60 minutos.

Cómo controlar el esfuerzo y el gasto de tokens

El comando /effort regula el presupuesto de cómputo. Entre más bajo el esfuerzo, más rápida la respuesta; entre más alto, más tokens gasta experimentando con hipótesis [17:00]:

• Low para tareas sencillas y velocidad.
• Medium para un balance razonable.
• Max gasta casi cinco veces lo de un medium.
• UltraCode toma el esfuerzo de Max y lanza clones y subagentes que orquesta.

Para mantener el contexto limpio, la recomendación es una tarea por chat. Si haces un feature, quédate en ese chat y no mezcles con debugging de otra parte [22:00].

Qué modelo de Claude conviene usar para crear

Según las calificaciones independientes de Artificial Analysis, estas son las puntuaciones de inteligencia general en esfuerzo max al 30 de septiembre de 2026 [30:00]:

• Opus 5.5: 58 sobre 100, el más alto del planeta.
• Sonnet 5.5: 56 sobre 100, recién salido.
• Modelo 5.1: 53 sobre 100.
• Haiku: 17 sobre 100, el más rápido pero menos inteligente.

Para crear en la frontera, la elección fue Opus 5.5, combinado con el comando fast, que quema más tokens pero da mucha más velocidad.

Cómo funcionan los modos de permisos con shift y tab

Con las teclas shift y tab cambias cuánta libertad le das al agente [33:00]:

• Manual: te pregunta antes de cualquier cambio o llamada a herramienta.
• Accept edits: lee libremente, pero pide permiso para editar archivos.
• Plan: solo lee y propone un plan, sin tocar código.
• Auto: un router detecta acciones riesgosas, como borrar archivos, y solo entonces pide permiso.

El modo plan nació porque antes había que pedir en el prompt "no toques el código", y como estos modelos son probabilísticos, a veces no lo seguían.

Cómo pasar de un plan a una simulación 3D de Marte

El prompt se dividió en cuatro partes: la intención (un paisaje de Marte de película), una forma de que Claude revise su propio trabajo, los límites y la señal de que está listo. La autoverificación usa un npm run check que abre la página en un Chrome invisible con Playwright, guarda una captura y lista errores de consola, con máximo tres rondas para evitar un loop infinito [38:00].

Con Vite y Three.js, el plan generó primero un terreno ondulado color óxido y un cielo color caramelo, luego polvo y textura, y finalmente un modelo 3D oficial de Perseverance descargado desde la NASA mediante web search y web fetch [50:00]. El rover quedó a tamaño real, con control por teclas W, A, S, D, dejando huellas y con la cámara siguiéndolo.

Sobre el idioma: según un estudio de Anthropic, el inglés sigue siendo algo mejor para código y seguir instrucciones, mientras que el español se siente más cálido cuando quieres que te expliquen algo [47:00].

¿Qué simulación te gustaría construir tú con un agente como este? Cuéntame en los comentarios.