Lo mínimo para no perderse en el resto del curso: qué es un agente, qué ve el modelo mientras trabaja y qué piezas se le añaden. Cada pieza tiene después su tema; aquí va solo lo justo.

El modelo (LLM) es quien escribe: recibe texto y genera texto, token a token. Un token es un trozo de palabra, unos 4 caracteres. Todo se mide en tokens: lo que cabe, lo que se paga y lo que se gasta del plan.

Tres cosas del modelo que condicionan todo lo demás:

• No tiene memoria: cada petición empieza de cero. Lo que «recuerda» de la conversación es porque se le vuelve a mandar entera (el contexto).
• No es determinista: la misma petición dos veces da dos códigos distintos. Por eso las instrucciones se fijan en ficheros y el resultado se comprueba con tests, no a ojo.
• Su conocimiento tiene fecha: no sabe nada de tu proyecto ni conoce la última versión de una librería. Lo que no sepa se lo tiene que dar el contexto; si no, se lo inventa con toda seguridad.

Un agente es un modelo metido en un bucle con herramientas: decide un paso, lo hace con una herramienta, mira el resultado y vuelve a decidir, hasta terminar. Un chat te da texto; el agente actúa y ve las consecuencias: si el test falla, lee el error y corrige el código.

• Herramientas: lo que el agente hace además de escribir: leer y editar ficheros, buscar en el proyecto, lanzar órdenes (./mvnw test, git diff).
• El programa: OpenCode o Claude Code montan el bucle y ponen las herramientas; el modelo es una pieza que se cambia. Es el harnés de la ingeniería de harneses.
• Subagente: un agente que lanza el principal para un trozo del trabajo, con su propia ventana de contexto. Lee veinte ficheros en la suya y al principal solo le devuelve el resumen. Más en Agentes.

El contexto es todo lo que ve el modelo en una petición. Como no tiene memoria, en cada turno se le manda entero:

• El system prompt del programa, con la descripción de sus herramientas.
• AGENTS.md (sección 4).
• El nombre y la descripción de cada skill instalada (sección 5).
• Las herramientas de cada servidor MCP conectado (sección 6).
• La conversación: tus mensajes, sus respuestas y cada fichero que ha leído y cada salida de orden.

La ventana de contexto es lo máximo que cabe: hoy, entre 200.000 tokens y un millón según el modelo.

La conversación crece en cada turno: un fichero leído se queda dentro hasta el final de la sesión. Y cuanto más llena está la ventana, peor trabaja el modelo: se le olvida lo que se dijo al principio, mezcla instrucciones y se equivoca más. Pasa mucho antes de llegar al tope.

• Cuánto llevas: en Claude Code, /context, o siempre a la vista con claude-hud; OpenCode lo enseña en la cabecera de la sesión.
• Una tarea, una sesión: al cambiar de tarea, /clear. Lo de la tarea anterior solo estorba.
• Nada de /compact: el resumen lo hace el modelo y no sabe qué era lo importante (por qué).
• Lo que lee mucho, a un subagente: buscar en todo el proyecto llena su ventana, no la tuya.
• Lo fijo, corto: AGENTS.md, skills y MCP ocupan sitio en todas las sesiones antes de escribir nada.

Un markdown en la raíz del repositorio con las instrucciones fijas del proyecto: lo que le contarías a un compañero nuevo el primer día. Se carga entero en todas las sesiones, así que tiene que ser pequeño. Lo leen todos los agentes (Claude Code, OpenCode, Codex, Cursor…).

# Pedidos

API REST de pedidos. Compilar y probar: `./mvnw verify`.

- Los importes son `BigDecimal` con escala 2; nunca `double`.
- Antes de crear cualquier clase, lee `.claude/skills/arquitectura/SKILL.md`.

Qué entra y qué no: AGENTS.md.

Una skill es una carpeta con un SKILL.md que le dice al agente cómo se hace una tarea concreta en tu equipo: revisar un PR, crear un endpoint, escribir una spec.

.claude/skills/revisar-pr
├── SKILL.md          <- las instrucciones, con nombre y descripción arriba
└── checklist.md      <- material de apoyo

Del contexto solo ocupa el nombre y la descripción; el resto entra cuando la tarea encaja. Por eso se pueden tener muchas sin llenar la ventana. Cómo se escriben: Skills.

Un servidor MCP (Model Context Protocol) le da al agente herramientas nuevas: abrir un navegador y ver la página que acaba de maquetar, consultar la documentación actual de una librería, lanzar consultas a la base de datos de desarrollo. Se escribe un servidor y lo usa cualquier agente.

• Cuándo sí: el agente necesita algo que no está ni en el repositorio ni en sus herramientas.
• Cuándo no: para leer ficheros, buscar o lanzar órdenes, que ya lo hace solo.

• Inteligencia artificial: la verdad sobre el autocompact (y tips): cómo se llena el contexto y qué pasa al compactar.
• Context Rot: el estudio de Chroma que mide cómo empeoran los modelos al crecer la entrada, aunque la tarea sea igual de fácil.
• AGENTS.md: el estándar y la lista de herramientas que lo leen.
• Agent Skills: el estándar de las skills.
• Model Context Protocol: la documentación oficial de MCP.