Anthropic solidificó recientemente su estrategia en el ecosistema de desarrollo de software asistido por Inteligencia Artificial (IA) con el lanzamiento de Claude Code Web y la introducción de la funcionalidad Claude Skills. Estas herramientas no solo buscan llenar vacíos de usabilidad y competencia (rivalizando directamente con Jules, Codex Web y Cursor Web), sino también redefinir la eficiencia de la gestión de contexto para los agentes de IA. Estas adiciones confirman la tendencia de los principales actores del mercado a desarrollar ecosistemas integrados en lugar de herramientas aisladas.
Claude Code Web (el agente web) se desarrolló para hacer que el desarrollo de software en la nube sea más accesible, eliminando la necesidad de un conocimiento profundo de la Command Line Interface (CLI) o de hardware de alto rendimiento. Curiosamente, la versión beta destacó por ser menos propensa a los bugs iniciales en comparación con las soluciones de la competencia. La plataforma se integra fácilmente con GitHub, lo que permite a los usuarios seleccionar repositorios y crear pull requests directamente al completar tareas.
Desde un punto de vista técnico, el entorno de desarrollo de Claude Code Web utiliza máquinas virtuales (VMs) para cada ejecución de código. Este enfoque es fundamental para el control de la seguridad, permitiendo la configuración detallada del acceso a la red (como "acceso personalizado" o "fuentes verificadas") y la gestión de variables de entorno. Estos controles son cruciales para los desarrolladores que trabajan en entornos corporativos con estrictas restricciones de seguridad y retención de datos. Además, el agente web tiene un diferenciador técnico significativo: la función "open in CLI", que permite la migración continua de la sesión web al entorno local de Claude Code CLI. Esto facilita ajustes finos, como la selección manual del modelo LLM (por ejemplo, Opus 4.1 o Sonnet 4.5), algo que no es configurable directamente durante la ejecución de la tarea web.
La funcionalidad Claude Skills (Habilidades del Agente) representa un avance en la gestión de contexto y la estandarización de tareas. Una skill es una carpeta que contiene instrucciones, scripts y recursos, que se activa automáticamente por el modelo (model invoked) cuando es relevante para la tarea. Son ideales para tareas ligeras, bien definidas y basadas en plantillas (template-driven), como el formateo de código o la aplicación de directrices de marca.
El valor central de las skills reside en su eficiencia de tokens, lograda mediante el principio de Progressive Disclosure (Divulgación Progresiva). A diferencia de la carga de reglas globales en archivos cloud.md, que puede consumir innecesariamente miles de tokens, las skills cargan inicialmente solo los metadatos (nombre y descripción), lo que requiere aproximadamente 100 tokens. El contenido restante de la skill (instrucciones y referencias, que pueden alcanzar 5,000 tokens o más) se carga solo si se invoca la skill. Este enfoque es significativamente ventajoso en comparación con los Multi-Channel Plugins (MCPs), que a menudo consumen una gran cantidad de tokens de contexto irrelevantes, independientemente de la utilidad inmediata.
Desde la perspectiva de la arquitectura agéntica, las skills difieren de los Subagentes. Las skills operan dentro de la ventana de contexto principal, facilitando el seguimiento (follow up) y la retención del contexto. Los subagentes, por otro lado, operan en un subcontexto independiente, descartando todo su contexto de trabajo al finalizar la tarea y devolviendo solo la salida final. Otra diferencia es que los subagentes permiten la definición de un modelo LLM específico (Haiku, Opus, Sonnet) para la tarea, mientras que las skills se ven como herramientas que el modelo utiliza de manera cohesiva.
La naturaleza componible de las skills permite a los desarrolladores crear Procedimientos Operativos Estándar (POE) para el agente. Esto puede implicar la ejecución de scripts en lenguajes como Python o Node.js dentro de la VM de Claude Code, o la aplicación de reglas de código específicas (por ejemplo, forzar la declaración de variables con VAR en proyectos Dart/Flutter, a pesar de ser una mala práctica). Esta capacidad de especialización permite que el agente se convierta en un "agente que se auto-mejora" (self-improving agent), internalizando las convenciones de la base de código de la empresa en una skill para un uso futuro y consistente.
En resumen, las nuevas funcionalidades de Claude Code —tanto el agente web que democratiza el acceso como el sistema de Skills que optimiza el uso de tokens— señalan una evolución en la división del trabajo entre el desarrollador y la IA. El rol del desarrollador se centra ahora en la revisión y planificación arquitectónica, mientras que la IA se especializa en la generación consistente de código y la ejecución de tareas estandarizadas, utilizando las skills para garantizar mayor velocidad y consistencia en el flujo de trabajo diario.