Anthropic convierte Claude Code en una plataforma: Claude Mods le da la vuelta al harness del agente

Anthropic convierte el harness de Claude Code en una capa programable. Los mods (Claude Mods) son plugins de TypeScript o JavaScript que se ejecutan dentro de Claude Code, tanto en la CLI como en Desktop. Se suscriben a eventos (el prompt, la llamada a una herramienta, el renderizado de la interfaz), pueden observarlos, cambiar cómo se muestran o sustituir por completo el comportamiento estándar.

Dan McAteer, en Latent Space, lo describe como una forma temprana de Attention Interface: una capa que decide cuándo te interrumpe el agente, qué te muestra y qué decisiones espera específicamente de ti. Durante varias semanas, el autor adaptó Claude Code a su propio proceso de ingeniería y aporta cifras concretas sobre los beneficios y los costes.

Seis mods que ya vienen dentro de Claude Code

La propia Anthropic construyó parte del producto con mods. Se pueden ver con /plugin, en la sección Installed → Built-in:

• agents-md: carga AGENTS.md como instrucciones del proyecto;
• diff: se encarga del comando /diff y dibuja su panel;
• plugin-authoring: da a Claude una skill con la que escribe mods a partir de una descripción en lenguaje natural;
• sec-default: protege los ajustes de la organización frente a los mods que instala el usuario;
• telemetry: envía analítica de Claude Code y de los mods integrados;
• you-should-know: un agente secundario que muestra una nota sobre la línea de entrada cuando detecta algo que podrías haber pasado por alto. Es el único de los seis que está desactivado por defecto.

Un caso ilustrativo de You Should Know. El autor pidió simplificar el texto ruidoso de la interfaz en un proyecto personal. El agente principal recortó los textos de la pantalla Compare, generó el build y tomó capturas de pantalla de «antes y después». El agente secundario detectó que CompareView.swift y unos 45 archivos más contenían cambios sin commitear. Revertir los cambios de la demo también habría borrado trabajo antiguo sin terminar. El consejo fue hacer primero un commit o guardar los cambios en un stash.

El segundo mod lo escribió el propio autor. Next Steps Supervisor se ejecuta después de un turno en el que el agente editó archivos, lanzó comandos o hizo 8 o más llamadas a herramientas. Emite un veredicto con una lista de observaciones, por ejemplo los atajos que se tomaron, y propone el siguiente paso con un botón que envía la instrucción a Claude Code. El mod forma parte de ModSmith, un plugin abierto del autor con un conjunto de mods y una plantilla para crear otros nuevos.

Tres formas de repartir la atención

McAteer compara Claude Mods con dos productos que resuelven el mismo problema:

• ChatGPT Intelligent UI. El 7 de octubre, OpenAI lanzó GPT-6 en ChatGPT junto con esta interfaz. El modelo genera gráficos, mapas, listas de verificación, formularios y minihterramientas, como una calculadora de ahorro, directamente en la respuesta. La interfaz la elige el modelo a partir de una biblioteca de componentes de OpenAI, y entre los ajustes disponibles al lanzamiento solo se menciona reducir lo visual. Los ajustes son mínimos y el usuario objetivo no es un ingeniero.
• Cursor PR Routing & Approval. Asigna revisores según la propiedad del código y el historial de commits, y puede aprobar automáticamente los PR de bajo riesgo. La decisión se basa en una puntuación de riesgo frente a un umbral definido, en los hallazgos de Bugbot y de Security reviewers, y en archivos de políticas del repositorio. Si un PR modifica la política, el agente la lee de la rama base, así que no es posible reescribir las reglas para aprobarse a sí mismo. La documentación de Cursor dice expresamente que la función «no sustituye una revisión completa». El equipo escribe las reglas, pero el flujo de interacción es fijo.
• Claude Mods. La persona y el agente construyen la propia interfaz en código y se enganchan a cualquier punto del ciclo: desde el envío del prompt hasta el final del turno.

La fórmula del autor: ChatGPT y Cursor ofrecen una Attention Interface diseñada por otra persona, mientras que Claude Mods permite diseñar la tuya. Pero la responsabilidad de que sea útil recae en el usuario.

Ruido, tokens y confianza

El autor enumera abiertamente tres inconvenientes:

• Ruido. Desde la instalación, el 15 de octubre, 99 de 111 turnos cumplieron las condiciones de activación de Next Steps Supervisor. Cuando un mod habla casi siempre, sus veredictos acaban saltándose y pierden sentido. En una sesión marcó una tarea como «Solved» y a continuación enumeró dos lagunas y tres atajos.
• Coste. Cada comprobación bifurca la conversación y la vuelve a leer. La mayor parte procede de la caché de prompts, pero el README del mod estima una comprobación en 5–6 mil tokens equivalentes de entrada en una sesión de 50 mil tokens, y si la caché ha caducado, sale más caro.
• Confianza. Un mod es código con tus permisos: lee y escribe archivos, ve cada prompt y gasta tu límite. La documentación de Anthropic advierte de que los mods no están aislados en un sandbox, y de que los integrados siguen funcionando incluso al iniciar con --safe-mode.

Una ventaja adicional: un mod propio se puede arreglar. Si el supervisor hace demasiado ruido, /supervisor off lo desactiva, y las condiciones de activación se pueden reescribir.

Por dónde empezar

McAteer propone una prueba sencilla para cualquier mod: ¿te mostró algo que habrías pasado por alto, facilitó una decisión o te permitió actuar sin una salida innecesaria? Si no, es decoración. El orden práctico es este: detectar una fricción al trabajar con Claude Code, describir el mod que necesitas en lenguaje natural y dejar que la skill integrada plugin-authoring lo escriba. Conviene leer los mods de terceros antes de instalarlos y limitar las condiciones de activación para que los tokens se gasten en riesgos reales. El siguiente paso, según el autor: el propio harness leerá las transcripciones de las sesiones, encontrará los puntos en los que corriges al agente una y otra vez y propondrá un mod para ellos.