by Anthropic
Claude Code: Es una herramienta (de Anthropic) que se usa en línea de comandos para desarrolladores que te permite delegar tareas de programación directamente desde tu terminal.
Para acceder a Claude Code puedes instalarlo con estos comandos según tu sistema operativo:
macOS/Linux:
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
Windows:
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
También está disponible mediante Homebrew (brew install --cask claude-code) o WinGet (winget install Anthropic.ClaudeCode).
Después de instalarlo, navega a tu directorio de proyecto y ejecuta claude para iniciarlo. Necesitarás una suscripción Claude Pro o Max, o configurar acceso mediante la Claude Console para autenticarte.
¿Qué es exactamente Claude Code?
Como experto en inteligencia artificial con más de una década de experiencia en el desarrollo y aplicación de modelos de lenguaje grandes (LLMs) como los de Anthropic, OpenAI y Google, puedo explicarte con precisión qué es Claude Code.
Basado en información actualizada hasta febrero de 2026, Claude Code es una herramienta de IA agentica (es decir, capaz de actuar de manera autónoma y planificada) desarrollada por Anthropic, la empresa detrás del modelo Claude. No se trata solo de un generador de código simple, sino de un asistente integral que integra el poder de modelos como Claude Opus 4.6 para transformar ideas en código ejecutable de manera eficiente y segura. code.claude.com +1
En esencia, Claude Code es un CLI (Command Line Interface) nativo que opera directamente en tu terminal, pero también se integra con entornos como IDEs (VS Code, JetBrains), aplicaciones de escritorio, navegadores y hasta Slack.
accede directamente a code.claude.com
Utiliza el Model Context Protocol (MCP) de Anthropic para manejar contextos grandes (hasta 1M de tokens en versiones beta), lo que le permite trabajar con codebases extensos, planificar tareas multi-paso, ejecutar comandos, revisar y depurar código automáticamente. anthropic.com +1
A diferencia de herramientas como GitHub Copilot o Cursor, que se centran en autocompletado o edición en IDE, Claude Code es “agentico”: puede dividir tareas complejas en subagentes paralelos, coordinarlos y auto-corregirse, lo que lo hace ideal para flujos de trabajo reales. newsletter.semianalysis.com +1
Sus características clave incluyen:
- Lectura y análisis de codebases: Puede escanear repositorios enteros, identificar problemas y sugerir cambios.
- Ejecución de comandos: Usa herramientas para correr scripts, compilar código o interactuar con el sistema.
- Agentes en equipo: Crea “equipos” de subagentes que trabajan en paralelo, como en revisiones de código o compiladores masivos (ejemplo: un equipo de Claudes construyó un compilador de C de 100.000 líneas). anthropic.com +1
- Seguridad y precisión: Hereda el enfoque “constitucional” de Anthropic, minimizando alucinaciones y priorizando respuestas seguras.
- Extensibilidad: Permite hooks personalizados, integración con APIs externas y workflows automatizados.
Claude Code no es solo para codificación; Anthropic lanzó “Claude Cowork” (o “Co-work”) en enero de 2026, una versión para tareas generales no técnicas, construida íntegramente con Claude Code en solo 10 días por cuatro ingenieros. newsletter.semianalysis.com +1
Esto demuestra su versatilidad: de un compilador para Linux a organizar archivos o generar reportes.
Aplicaciones para usuarios de nivel intermedio en la aplicación de la IA
Los usuarios intermedios en IA son aquellos que tienen conocimientos básicos de programación (por ejemplo, Python, JavaScript o conceptos como APIs y debugging), pero no son expertos en desarrollo avanzado o en el diseño de sistemas agenticos. Claude Code es especialmente valioso para ellos porque democratiza herramientas complejas de IA, permitiendo experimentar y producir resultados profesionales sin necesidad de dominar frameworks avanzados como LangChain o AutoGPT.
Aquí van sus aplicaciones principales, con ejemplos prácticos:
- Generación y modernización de código: Para un usuario intermedio que trabaja en un proyecto personal, Claude Code puede tomar una idea vaga (ej: “Crea un script para analizar datos de ventas en CSV”) y generar código completo, con planificación paso a paso. En modernización, actualiza código legacy (ej: de Python 2 a 3) automáticamente, explicando cambios. Esto acelera el aprendizaje, ya que puedes revisar el código generado y entender mejores prácticas. claude.ai +1
- Depuración y revisión de código: Si estás depurando un bug en un codebase mediano, Claude Code lo analiza entero, identifica errores y propone fixes. Para intermedios, esto es como tener un “mentor IA”: enseña por qué un error ocurre (ej: race conditions en multithreading) y cómo evitarlo, mejorando tus habilidades sin frustración. anthropic.com +1
- Automatización de workflows agenticos: Usuarios intermedios pueden crear “agentes” simples para tareas repetitivas, como integrar APIs (ej: conectar una app a Coingecko para datos cripto). Claude Code maneja tool calling y coordinación, permitiendo flujos como “Investiga un tema, genera un reporte y envíalo por email”. Esto introduce conceptos de IA multi-agente sin código boilerplate. anthropic.com +1
- Aprendizaje y experimentación: En cursos o proyectos auto-dirigidos, usa Claude Code para prototipar ideas rápidamente (ej: un bot de Discord o un modelo ML básico). Sus explicaciones detalladas ayudan a entender IA aplicada, como chain-of-thought para razonamiento. Para intermedios, acelera el paso de “teoría” a “práctica”, como en hackathons o side projects. anthropic.skilljar.com +1
- Tareas no técnicas con Cowork: Si tu nivel intermedio se enfoca en IA para productividad (no solo código), Claude Cowork extiende Claude Code a usos como organizar notas, crear spreadsheets de recibos o draft reports. Es ideal para marketers o analistas que usan IA para automatizar, sin programar desde cero. newsletter.semianalysis.com +1
Según Grok, Claude Code representa un avance en IA agentica, haciendo que la codificación sea accesible y escalable. Para usuarios intermedios, reduce la barrera de entrada a proyectos complejos, fomenta el aprendizaje activo y multiplica la productividad. Si lo pruebas (requiere suscripción a Claude Pro o superior), empieza con comandos simples en terminal para ver su poder.
EJEMPLOS:
Aquí tienes ejemplos prácticos de cómo usar Claude Code (la herramienta agentica de Anthropic lanzada y evolucionada en 2025-2026) en escenarios reales para usuarios de nivel intermedio. Estos ejemplos están inspirados en documentación oficial, tutoriales populares (como los de DataCamp, GitHub repos como anthropics/claude-code, y guías comunitarias de 2026), y casos de uso comunes.Claude Code se ejecuta principalmente vía CLI en tu terminal (instalado con npm install -g @anthropic-ai/claude-code o similar, requiere suscripción Pro/Max), pero también integra con VS Code, JetBrains, desktop app y web (claude.ai/code). Usa lenguaje natural para tareas complejas.1. Refactorizar y mejorar código existente (muy común para intermedios)Escenario: Tienes un script Python desordenado que analiza CSV de ventas y quieres hacerlo más limpio, legible y con tests.Cómo usarlo: Entra al directorio del proyecto y ejecuta:
claude
Luego escribe (en el REPL interactivo):
Refactoriza el archivo sales_analysis.py para que siga PEP 8, use pandas de forma eficiente, añada type hints, docstrings y maneje errores. Después, crea un test básico con pytest para verificar que calcule correctamente el total de ventas por categoría. Muestra el diff antes de aplicar cambios.
Qué hace Claude Code:
- Lee todo el codebase.
- Propone un plan paso a paso.
- Muestra diffs.
- Puedes decir /apply o yes para editar archivos directamente.
- Ejecuta pytest automáticamente si lo indicas.
Resultado típico (Claude genera algo como):
python
# Antes (ejemplo simplificado)
import pandas as pd
df = pd.read_csv('sales.csv')
print(df.groupby('category')['amount'].sum())
# Después (refactorizado por Claude)
from pathlib import Path
import pandas as pd
from typing import Dict
def load_sales_data(file_path: str | Path) -> pd.DataFrame:
"""Carga datos de ventas desde CSV con manejo de errores."""
path = Path(file_path)
if not path.exists():
raise FileNotFoundError(f"No se encontró {path}")
try:
return pd.read_csv(path)
except Exception as e:
raise ValueError(f"Error al leer CSV: {e}")
def calculate_sales_by_category(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, float]:
"""Calcula total de ventas agrupado por categoría."""
if 'category' not in df.columns or 'amount' not in df.columns:
raise ValueError("Faltan columnas 'category' o 'amount'")
return df.groupby('category')['amount'].sum().to_dict()
Ideal para aprender mejores prácticas mientras produces código usable.2. Construir una pequeña app desde cero (feature building)Escenario: Quieres un dashboard simple de criptomonedas usando Streamlit y datos de una API.Prompt en Claude Code:
Crea una aplicación web con Streamlit que:
1. Muestre el precio actual de BTC, ETH y SOL usando la API gratuita de CoinGecko.
2. Incluya un gráfico de precios de los últimos 7 días.
3. Tenga un selector para elegir la moneda.
4. Maneje errores y loading states.
5. Añade un README.md con instrucciones para correrla.
Ejecuta el comando para instalar dependencias si es necesario y prueba la app localmente.
Flujo típico:
- Claude crea app.py, requirements.txt.
- Usa tool calling para ejecutar pip install (si permitido) o te da instrucciones.
- Lanza streamlit run app.py y te dice cómo verlo en http://localhost:8501.
- Genera código como:
python
import streamlit as st
import requests
import pandas as pd
import plotly.express as px
@st.cache_data(ttl=300)
def get_price(coin: str) -> float:
url = f"https://api.coingecko.com/api/v3/simple/price?ids={coin}&vs_currencies=usd"
try:
return requests.get(url).json()[coin]['usd']
except:
return None
# ... resto del dashboard con selectbox, gráfico, etc.
Perfecto para prototipos rápidos y side projects.3. Depuración y fix de bugsEscenario: Tienes un error en una API Flask que falla intermitentemente.Prompt:
Estoy teniendo este error en mi app Flask: "RuntimeError: Working outside of application context".
El traceback es: [pega aquí el traceback].
Analiza el código en /src/app.py y /src/routes.py, encuentra el problema (probablemente un thread o background task sin contexto), y aplica el fix usando app.app_context().
Escribe tests para verificar que no vuelva a ocurrir.
Qué hace:
- Lee archivos relevantes.
- Explica el bug (ej: “Estás usando current_app o g fuera del request context”).
- Propone fix con with app.app_context():.
- Crea un test con pytest o unittest.
4. Automatización agentica (nivel intermedio-avanzado)Escenario: Crear un agente que revise PRs automáticamente.Prompt:
Crea un slash-command personalizado /review-pr que:
- Tome el número de PR como input.
- Use GitHub API para obtener diff.
- Revise por: bugs obvios, estilo PEP8 (Python), seguridad básica.
- Sugiera fixes en formato diff.
Guarda esto como skill reutilizable.
Luego usas: /review-pr 42Claude Code crea el skill y lo guarda en ~/.claude/skills o similar.5. Tarea no-código (usando Claude Cowork / extensión)Prompt:
Organiza mi carpeta de recibos: escanea PDFs en /Documents/recibos, extrae fecha, monto y proveedor usando OCR si es necesario (o simula), crea un CSV resumen y envíamelo por email simulado.
Útil si exploras usos más allá de código puro.Consejos rápidos para intermedios (2026 best practices)
- Siempre empieza con plan mode: “Primero haz un plan detallado antes de escribir código”.
- Usa /continue o claude -c para sesiones largas.
- Pide verification criteria en prompts: “Incluye tests y criterios de éxito”.
- Combina con MCP (Model Context Protocol) para contextos >200k tokens en repos grandes.
- Revisa diffs antes de aplicar: di “muestra diff” o “explica cambios”.