Hoy estaba en un grupo de WhatsApp de nerds hablando de IA y salió el tema de siempre: cómo usar modelos distintos con Claude Code sin perder la experiencia. Lo comparto aquí porque sé que más de uno en la comunidad tiene la misma duda. Lo primero que tengo que decir: llevo meses buscando algo mejor que Claude Code como interfaz agéntica. No lo encontré. La herramienta de Anthropic sigue siendo la mejor para coding agéntico, automatizaciones, refactors, debug. No es opinión — la probé contra las alternativas y sigo volviendo a ella. Pero lo que sí cambié son los modelos que uso por detrás. Y aquí viene lo que la mayoría no sabe: Claude Code no es un modelo, es una interfaz. Habla un protocolo estándar, y ese protocolo lo soportan decenas de proveedores. Cambias una URL en tu configuración y Claude Code pasa a correr con el modelo que tú elijas — sin aprender nada nuevo, sin cambiar tu flujo. Tengo un benchmark propio donde mido esto con datos reales. No es opinión ni marketing de ningún proveedor: son 10.303 tests contra 111 modelos, con juez Phi-4 de Microsoft corriendo local (sin conflicto de interés). Datos del benchmark v2.8, junio 2026. Lo puedes explorar tú mismo en 👉 benchmarks.cristiantala.com El dato que más me sorprendió cuando lo armé: la correlación entre precio y calidad es negativa. Los modelos más caros tienden a rendir peor en la mayoría de tareas. No porque sean malos — sino porque están optimizados para razonamiento profundo, y en tareas cotidianas ese razonamiento interno factura tokens extra sin mejorar el resultado. Ahora bien, el modelo que me tiene sorprendido esta semana específicamente: Kimi K2.7 de Moonshot via Ollama Cloud. Está respondiendo extraordinariamente rápido, el coding es muy sólido, soporta 256k tokens de contexto, y el costo es una fracción de lo que pagarías por Sonnet o Opus para la misma tarea. Lo estoy usando directo desde Claude Code. El setup tarda 5 minutos. Cómo conectar Claude Code con Ollama Cloud 1. Instala Ollama

Me carga, que las herramientas actuales te sobreescriban y cuando funcionan de manera autónoma o en loop, no sepas en que momento te desvías de un punto a otro o bien, en una modificación pierdes partes valiosas. Para eso, "cree" una skill simple de exigir versionado (para los que no usamos GIT en el versionado) y te deje a la vista los documentos que pasa una y otra vez. Espero les sirva o lo re-creen en la forma que les sea útil y así no sea siempre "crear la rueda", sino evolucionarla desde puntos conocidos por ti. Saludos. --- SKILL NO SOBRE ESCRITURA name: no-overwrite-docs description: Use this skill whenever editing, generating, comparing, updating, compiling, or exporting documents such as LaTeX, PDF, DOCX, PPTX, XLSX, Markdown, HTML documentation, technical reports, proposals, contracts, or client deliverables. Enforces a strict no-overwrite policy: never modify or replace an existing document unless the user explicitly confirms overwrite. --- # No Overwrite Documents ## Core Rule Never overwrite, replace, truncate, delete, rename, or directly modify an existing document unless the user explicitly says one of: - "sobrescribe este archivo" - "reemplaza el documento original" - "puedes editar directamente el archivo existente" - "no necesito conservar la versión anterior" If the instruction is ambiguous, preserve the original. ## Required Workflow Before editing any document: 1. Check whether the target file already exists. 2. If it exists, create a new versioned copy instead of editing the original. 3. Use a clear suffix such as: - `_v02` - `_rev01` - `_updated_YYYY-MM-DD` - `_codex_YYYY-MM-DD_HHMM` 4. Edit only the new copy. 5. Keep the original file untouched. 6. In the final response, report: - original file preserved - new file created - summary of changes - validation performed ## Documents Covered This applies to: - `.tex` - `.pdf` - `.docx` - `.pptx` - `.xlsx` - `.md` - `.html` - `.css` - `.js` when part of a deliverable - exported reports or client-facing files

Si te sientes arbumado con tanto conocimiento dando vuelta, libros que te recomiendan, youtubers, entrevista te traigo un hack que te hará más fácil absorber este conocimiento. Toma el libro que te recomendaron y anda a tu IA de cabecera y dile: - Dame los 5 puntos más importantes del libro X - Como el conocimiento de este libro aplica a mi negocio - Cuales son los puntos débiles que tengo en base al conocimiento explicado en este libro X y si te gusta mucho, crea un skill - Crea un skill en .md que me ayude a aplicar este conocimiento en mi negocio/codigo/prospección (etc). Lo mismo con los youtubers. Anda a transcript, copia todo el website (cmd+a cmd+c. | crtl+a + ctrl+c) pegalo en un block de notas o directamente a tu ia de cabecera y dile - Resume este transcript - como este transcript aplica en mi negocio - Crea un skill o varios skill en .md para usar este conocimiento en mi negocio Así si quieren profundizar en uno y usar tiempo humano, es posible, pero a su vez, podrán conocer por arriba y aplicado a ustedes muchos otros libros/podcast que les faltaría horas del día escucharlos. --- Ya había compartido este "hack" en un comentario, pero para que no se pierda al útimo lo traigo en este post. Saludos!!

Tienes suscripción y te has sentido tentado de pagar tokens sueltos ?? Corre este script (prompt) (válido para codex o claude code, cambiando sólo lo obvio) y calcula cuanto es tu gasto diario si pagaras en tokens. Es una reversión de un video de Benjamin Cordero para medir el costo de uso. Te llevarás una sorpresa! ---- Lee ~/.codex en solo lectura y calcula el gasto de mis sesiones Codex usando token_count.last_token_usage y tarifas API publicadas actuales. Distingue input, cache, output y no dupliques reasoning tokens. Crea una página local con gasto total, por día, modelo y sesión; actividad, permisos, memoria, skills, Codex/Hermes y recomendaciones de mejora. No escribas nada en ~/.codex. Si no hay servidor read-only, genera un HTML estático y un script para regenerarlo. Verifica que incluya el día actual. ---

Estamos ordenando la memoria de empresa usando IDX en archivos `.md`. La idea es que la empresa no dependa de la memoria informal de las personas, de chats perdidos, carpetas desordenadas o documentos que nadie sabe dónde están. IDX funciona como una capa de memoria estructurada. No reemplaza los documentos oficiales, las propuestas, los contratos ni los archivos comerciales. Los conecta. En nuestro caso, mantenemos la estructura principal de carpetas por áreas y códigos, por ejemplo, clientes, socios, proyectos, documentos técnicos o comerciales y usamos IDX para registrar contexto, decisiones, relaciones, criterios y trazabilidad. Un IDX puede contener, por ejemplo: * qué significa un cliente o socio para la empresa; * qué documentos existen y dónde están; * qué decisiones se tomaron; * qué versiones son válidas; * qué riesgos hay; * qué conversaciones explican el estado actual; * qué debe leer una persona o agente de IA antes de seguir trabajando. El formato `.md` ayuda porque es liviano, portable, legible por humanos y fácil de usar con herramientas como Obsidian, Git, Notion, editores de texto o agentes de IA. La lógica que estamos usando es: 1. **No guardar todo en IDX.** IDX no es basurero documental. Es índice, memoria y contexto. 2. **Separar documento oficial de memoria operativa.** Una propuesta comercial va en su carpeta comercial. El IDX explica por qué existe, cómo se relaciona con el cliente y qué decisiones la rodean. 3. **Mantener códigos estables.** Si un cliente, socio o proyecto tiene código, ese código manda. IDX no debe romper la estructura; debe reforzarla. 4. **Registrar decisiones, no solo archivos.** Lo más valioso no es saber que existe un PDF. Lo valioso es saber cuál es el vigente, por qué se eligió esa versión y qué quedó pendiente. 5. **Diseñar la memoria para humanos y para IA.** Un buen IDX debe permitir que una persona nueva —o un agente— entienda rápido el contexto antes de ejecutar una tarea. Ejemplo simple: ```md # IDX — Cliente 3235 Camanchaca