Nueva skill para triage de complejidad de prompts en Claude

Claude ahora cuenta con una skill denominada prompt-complexity-triage que obliga a un paso de triage antes de tocar cualquier prompt. El objetivo es evitar dos errores habituales: sobre‑editar un prompt que ya funciona o bajo‑editar uno que es vago o crítico.

Proceso de triage

1. Intake y bloqueo de alcance – Se captura el prompt tal cual, se identifica el consumidor (chat, agente, modelo de imagen, intérprete de código, salida estructurada o lector humano) y se registra cualquier límite impuesto por el usuario, como "solo corregir la gramática".
2. Puntuación de complejidad – Se evalúan cinco dimensiones (completitud de la especificación, ambigüedad, necesidad estructural, profundidad de razonamiento y nivel de riesgo) con valores de 0 a 2. La suma da un rango de 0‑10. Un factor de riesgo adicional (densidad de parámetros técnicos) se puntúa por separado y actúa como techo, no como punto adicional.
3. Asignación de nivel – Según el total, se asigna un tier: 0‑1 «dejar tal cual», 2‑4 «toque ligero», 5‑7 «reescritura estructurada» y 8‑10 «reconstrucción completa». Los tech‑caps y los límites del usuario pueden bajar el nivel.
4. Guardias de preservación – Todo nivel superior a "dejar tal cual" debe conservar caracteres técnicos idénticos (códigos, versiones, banderas, IDs, URLs) y no eliminar restricciones negativas ni añadir hechos no solicitados.
5. Presupuesto de cambio – Un toque ligero no debe superar el 15 % de edición ni alterar el sentido de las oraciones. Una reconstrucción total requiere un mapa de requisitos que muestre dónde quedó cada condición del prompt original.
6. Contrato de salida – La respuesta incluye siempre la puntuación por dimensión, el total, el tier y cualquier techo activado, seguidos del prompt modificado o una línea que indique que se dejó sin cambios.
7. Anti‑patrones – Se prohíbe inflar el nivel, silenciar cambios de significado, perder restricciones o inventar puntuaciones de confianza.

La skill se entrega como un archivo skill.md que se coloca en .claude/skills/ y se carga automáticamente. No depende de llamadas externas a API ni de routers entrenados; todo el razonamiento está en‑contexto y es reproducible.

Para probarla, el repositorio oficial está disponible en Repositorio en GitHub. Allí se incluyen ejemplos de prompts y la definición completa del skill.

Esta metodología permite a los equipos de desarrollo de agentes LLM estandarizar la forma en que se optimizan los prompts, reduciendo el riesgo de regresiones inesperadas y facilitando auditorías de cambios.

En la práctica, la skill podría integrarse en pipelines de CI/CD de IA, donde cada nueva versión de un prompt pase por este triage antes de ser desplegada en producción. Queda pendiente observar cómo se adapta a diferentes modelos y si los usuarios adoptan el enfoque de niveles o prefieren ajustes manuales más flexibles.