Lectura de 5 min · Inteligencia Artificial
En corto (TL;DR): Un prompt dura lo que dura la conversación; una skill es la receta escrita que hace que el plato salga igual cada vez. Tiene seis piezas, se perfecciona cocinándola una y otra vez y termina en lo único que a un negocio le importa: una ejecución consistente. Abajo están las piezas, el ciclo de corrección y la salvedad que le pongo.
Hace unos días le corregí a Claude algo que ya le había corregido antes: en un borrador me presentaba como alguien que diseña logos. No lo soy. Mi diseño es estratégico, de servicios, de experiencias, de decisiones. Lo estético es un gusto personal que a veces se me nota, nada más.
La primera corrección se quedó en la conversación, es decir, en ningún sitio. La segunda la escribí en el archivo que Claude lee antes de ponerse a trabajar.
No ha vuelto a pasar.
Simplificando, eso es lo que separa un prompt de una skill.
Un prompt dura lo que dura la conversación
Olya Cooper lo plantea mejor que yo:
Un prompt es un puente temporal entre la experiencia humana y la ejecución de la IA. Olya Cooper, Claude Skills Are Not Prompts · traducción mía
Le explicas a la IA el objetivo, el proceso, las restricciones y los ejemplos, hace un buen trabajo y, mañana, empiezas de cero. Cooper lo llama el impuesto oculto de los prompts: cada vez rearmas un contexto que la organización debería tener escrito en alguna parte.
Para hoy
Prompt
- Dónde vive
- En la conversación.
- Mañana
- Empiezas de cero.
- Si lo corriges
- La corrección se queda en el chat.
Para siempre
Skill
- Dónde vive
- En un archivo que la IA lee antes de trabajar.
- Mañana
- Arranca sabiendo lo que aprendió.
- Si lo corriges
- La corrección queda escrita como regla.
En proyectos muy distintos veía lo mismo con personas. Llega alguien nuevo, pregunta cómo se hacen aquí las cosas y la respuesta es “pregúntale a Fulano”. Dicho de otra manera, el conocimiento existía, pero vivía en la cabeza de alguien.
Cooper cierra su artículo justo con esa pregunta: qué parte de la experiencia de una organización sigue atrapada en la cabeza de la gente y cuál ya se convirtió en algo reutilizable.
Seis piezas, una receta
Es como si le pidieras el mismo plato a diez cocineros sin darles receta: tendrías diez platos. Diez, y ninguno igual.
Una buena receta no solo lista ingredientes. Dice quién va a comer, qué hay en la despensa, en qué orden se hacen los pasos, cómo se ve el plato bien hecho, qué utensilios usar y cuándo está en su punto. Esas son, casi una por una, las piezas de una skill:
Entrada
Quién va a comer
El pedido o la situación que activa la skill.
Contexto
Qué hay en la despensa
La información de fondo, el contexto del negocio y las restricciones que importan.
Reglas
En qué orden van los pasos
La lógica paso a paso, las decisiones y las prioridades.
Ejemplos
Cómo se ve el plato bien hecho
Referencias de calidad que definen qué es “bueno”.
Herramientas
Qué utensilios usar
Los recursos, archivos y automatizaciones que la skill puede usar.
Estándar de salida
Cuándo está en su punto
El formato esperado, el nivel de calidad y la definición de “terminado”.
Anthropic lo cuenta sin cocina:
Construir una skill para un agente es como preparar una guía de bienvenida para alguien que acaba de incorporarse. Anthropic, Equipping agents for the real world with Agent Skills · traducción mía
Que es, dicho de otra manera, la respuesta a “pregúntale a Fulano”, pero escrita. Y hay un detalle que me gusta: según su documentación, la skill solo se carga cuando es relevante. Ningún cocinero saca todos los libros de recetas a la mesa, solo el del plato que toca.
La receta se perfecciona cocinándola
Hay una parte del esquema que casi todo el mundo se salta: una skill no nace terminada. Se cocina, sale medio cruda, se corrige y se vuelve a cocinar. Cuando el plato por fin sale igual cada vez, esa vuelta termina y lo que queda es la receta perfeccionada.
- 1Escribes la receta
- 2La cocinas con una tarea real
- 3El plato sale medio crudo
- 4Corriges una regla o añades un ejemplo
Resultado
Receta perfeccionada
Ejecución consistente: el mismo plato hoy y dentro de tres meses, lo cocine quien lo cocine.
Mi corrección del logo fue una vuelta entre el 3 y el 4.
Cooper va más lejos: sostiene que la consistencia puede acabar importando más que la velocidad. Yo, por ahora, me conformo con no corregir dos veces lo mismo.
Siendo totalmente transparente, no llegué a esto por teoría sino por cansancio de repetirme. Mi espacio de trabajo tiene hoy tres archivos, y ninguno es sofisticado:
Archivos de texto, nada más.
Cada frase que tacho es una regla en potencia, y la siguiente sesión arranca sabiendo lo que aprendió la anterior.
Dos tipos de skill
Cooper distingue dos, y conviene tenerlos claros antes de escribir la primera.
| Tipo | Qué guarda | Qué logra |
|---|---|---|
| De capacidad | Cómo ejecutar una tarea concreta: un análisis financiero, una propuesta, una revisión de código. | Menos ambigüedad: la tarea sale igual en cada ejecución. |
| De preferencia | Estándares: la voz de una marca, la forma de decidir, el formato esperado. | Que el resultado suene a tu organización y no a texto de IA genérico. |
Lo del logo, por cierto, vive en una de preferencia.
La salvedad
Cooper anticipa que cada empresa tendrá su biblioteca interna de skills y que el conocimiento dejará de ser un documento guardado para convertirse en algo que la IA ejecuta. Coincido con la dirección. La salvedad es mía, y la presento como hipótesis: una skill solo enseña lo que alguien se tomó el trabajo de escribir.
Si tu forma de trabajar hoy es “depende”, la skill te va a devolver un “depende” muy consistente.
Escribirla te obliga a decidir qué cuenta como bueno, y esa es la parte difícil, no la técnica.
Mi lista de candidatas empieza por todo lo que me he visto explicando más de dos veces.
Es una lista larga y ligeramente humillante.
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Suscribirme al NewsletterFuentes y créditos
- Claude Skills Are Not Prompts. They Are the First Version of AI Operating Memory, de Olya Cooper (15 de junio de 2026), en inglés.
- Equipping agents for the real world with Agent Skills, de Barry Zhang, Keith Lazuka y Mahesh Murag, Anthropic (16 de octubre de 2025), en inglés.
- Agent Skills, documentación de Claude Platform (Anthropic), en inglés.