¿Puedes construir un paisaje de Marte en 3D con un rover real sin escribir una sola línea a mano? Con Claude Code y el modelo Opus 5.5 sí. Esta guía muestra cómo planear, ejecutar y verificar un proyecto completo usando los modos de trabajo de Claude, ideal para quien explora desarrollo asistido por inteligencia artificial.

La clase gira alrededor de una decisión inicial: qué modelo usar. Al 30 de septiembre de 2026, Anthropic tiene cuatro familias de modelos Claude, y la elección no es trivial porque cada uno tiene un perfil distinto de inteligencia y velocidad.

Qué modelo de Claude conviene elegir para programar

La selección del modelo marca la calidad del resultado. Según las calificaciones independientes de Artificial Analysis, una organización que hace benchmarking de inteligencia general, los puntajes en el esfuerzo max fueron claros [00:30].

• Opus 5.5 sacó 58/100, el más alto del planeta actualmente.
• Sonnet 5.5, recién salido, alcanzó 56/100.
• Una variante 5.1 obtuvo 53/100.
• Haiku, el más rápido pero menos inteligente, quedó en 17/100.

Para este proyecto se eligió Opus 5.5 porque buscamos estar lo más cerca posible de la frontera de inteligencia. Se usa a veces en medium y a veces subido a X high, combinado con el slash command fast, que quema más tokens pero entrega inferencia mucho más rápida [01:30].

¿Qué es el benchmarking de modelos de IA? Es una medición independiente que compara la inteligencia general de distintos modelos con pruebas estandarizadas. Artificial Analysis calificó a Opus 5.5 con 58/100, el puntaje más alto registrado.

Para qué sirven los modos de trabajo en Claude Code

Antes de generar código, importa entender cuánta libertad le das a Claude. Con las teclas shift y tab cambias entre cuatro modos, y cada uno define el nivel de permisos [02:00].

• Manual: pide permiso antes de cualquier cambio o llamado a herramienta.
• Accept edits: puede leer sin pedir permiso, pero solicita autorización para editar archivos.
• Plan: solo lee y propone, no toca el código.
• Auto: corre con los permisos necesarios y solo pregunta ante acciones potencialmente peligrosas.

El modo plan nació de una necesidad real. En versiones pasadas había que escribir al final del prompt algo como "dame un plan, no toques el código", porque el modelo se emocionaba y modificaba archivos. Como estos modelos son probabilísticos, a veces no seguía la regla. Por eso crearon un modo dedicado solo a planear [03:30].

El modo auto representa otro avance: Claude construyó un router que detecta acciones que pueden ser maliciosas, como borrar un archivo de tu computador. Para eso siempre pide permiso. Pero las tareas normales de leer código fluyen sin interrupciones.

Cómo escribir un prompt que Claude pueda autoverificar

Aquí empieza lo interesante. El prompt se dividió en cuatro partes para que el resultado no quedara al azar [04:30].

1. Intención: un paisaje en Marte que se vea de película.
2. Forma de revisión: crear un NPM run check, abrir la página en un Chrome invisible y usar Playwright con el navegador local sin descargar nada, guardar una captura y listar errores de consola.
3. Límites: correr la verificación tras cada mejora grande, mirar la captura, corregir, con un máximo de tres rondas.
4. Criterio de listo: cero errores y una captura que muestre todo lo pedido.

Ese bloque de autorrevisión es clave porque le da a Claude una manera de detectar AI slop, glitches o errores de consola por su cuenta. El límite de tres rondas evita que se quede en un loop infinito.

¿Qué es AI slop? Es contenido o código generado por IA de baja calidad, con fallos o resultados que no cuadran. Darle a Claude una rutina de verificación con capturas ayuda a detectarlo antes de aceptar el trabajo.

Cómo pasar del plan a la ejecución del proyecto 3D

Con el slash plan, Claude devolvió un plan llamado "paisaje de Marte con Vite + Three.js". Incluía el contexto de una carpeta vacía y la meta de un Marte cinematográfico: dunas, rocas, cielo caramelo con polvo, sol de tarde cálido con sombras suaves y las lunas Fobos y Deimos visibles [06:00].

El plan ofrecía tres caminos: aceptarlo y pasar a auto mode, aprobarlo manualmente paso a paso, o pedir cambios. La estrategia fue guardarlo primero como un archivo plan.md para tenerlo siempre a mano.

Un detalle práctico: estando en modo plan, Claude no puede escribir ni crear el .md. Hubo que cambiar a auto mode para que guardara el archivo. Luego se subió el esfuerzo a high y se activó el modo rápido antes de arrancar con el paso uno [08:00].

El resultado fue inmediato. En el localhost apareció el primer render: terreno ondulado color óxido y cielo con neblina color caramelo. Paso a paso se agregó textura y polvo, hasta llegar a un modelo de Marte interactivo.

Cómo integrar el rover Perseverance de la NASA

Marte no está solo, tiene marcianos robóticos. El proyecto trajo a Perseverance, el rover real [11:00]. El prompt pidió descargar el modelo 3D oficial de la NASA desde una URL específica y colocarlo a tamaño real sobre el terreno.

Las instrucciones fueron concretas:

• Que el rover se maneje con las teclas W, A, S, D.
• Que deje huellas al moverse.
• Que la cámara lo siga.
• Que escriba en consola los nombres de las piezas que son cámaras, para usarlas al final.

Antes de seguir, se hizo un commit al repositorio llamado Perseverancia, que quedará público y abierto para que cualquiera continúe el proyecto. Para los próximos cambios basta con un git push.

Claude usó web search y web fetch para llegar a la URL, bajó el modelo y lo aplicó al código actualizando 16 líneas. En pantalla apareció Perseverance con reflejos de luz y hasta el logo de la NASA, dejando huellas mientras andaba. Las ruedas todavía no tenían física, algo que se puede pedir después.

¿Conviene escribir los prompts en inglés o en español? Según un estudio de Anthropic, el inglés funciona mejor para generar código y seguir instrucciones, mientras el español hace las explicaciones más cálidas. Puedes usar inglés para programar y español para aprender.

¿Qué dinámica de videojuego le agregarías tú a este Marte 3D? Cuéntame en los comentarios.