Claude Code explicado: cómo procesa prompts, tools y contexto

A estas alturas todo el mundo sabe lo que ha pasado con Anthropic y claude code. Que han tenido una filtración posiblemente, bueno seguro, de forma accidental de la CLI de claude code. 

Para quién no esté al día, a través de un sourcemap olvidado en el registro de npm más de medio millón de líneas de código quedaron expuestas. 

Mucha gente rumorea al hecho de que BUN, tiene un bug que hace exactamente eso, el cual fue reportado hace casi un mes y sigue sin estar arreglado. Así que puede ser eso, o  puede ser cualquier otro motivo, nunca lo sabremos, pero el rumor está ahí. 

Pero en este Post no vamos hablar de esto, de los DMCA que Antrhopic está lanzando a todo el mundo que hace fork o comparte el código ya sea en github o en formato vídeo, ni de la regex del demonio para detectar si estás de mala leche. 

De lo que vamos a hablar es de la arquitectura general detrás de Claude Code y su proceso. Esta información no la he extraído yo directeamente, sino que la he sacado de la web ccunpacked.dev ahí podeis acceder no solo a la vista high level sino al código como tal ya que lo tienen enlazado a GitHub. 

1 - Explicación del Agent loop de Claude Code

El agent loop es el motor principal de la CLI, es lo que sucede entre que escribes un mensaje, obtienes la respuesta  y vuelves a escribir. Toda esta lógica ocurre en un único bucle y está dividido en 11 pasos, los cuales están muy bien explicados en la web. 

1. Input: Sin misterio, es el input que escribes en la terminal.
2. Mensaje: El texto se convierte en un objeto Message ya con una estructura y añadiendo los metadatos necesarios.
3. Historia: El mensaje se añade a la historia ya existente de la conversación, lo que significa que claude code mantiene el historial en memoria.
4. Prompt de sistema: aquí es donde se construye el system prompt enorme, con todas las instrucciones base de Antrhopic, que incluyen tema de seguridad, comprobaciones para que el LLM no se vaya de madre con lo que pidas. ETC, además se le adjuntan todas las tools que posee, la memoria y el contexto. En mi opinión, este es el motivo por el que Claude cuesta tantísimo y el motivo por el que un simple Hola en la CLI cuesta dos dólares.
5. Llamadas a la api: Se construye el payload y se envía la llamada a la api. Posteriormente con server side events la API va devolviendo todo token a token en tiempo real. En este punto entramos en un bucle donde se realizan los siguientes pasos;
6. Parseo de la respuesta: tal como van llegando los tokens desde la api, se renderizan para mostrarlos en la terminal.
7. Herramientas: Aquí es donde entra el modo agéntico, si tienes llamadas a alguna de las herramientas del sistema, el bucle se para, ejecuta la herramienta y recibe el resultado.
8. Comprobación del Bucle: En caso de que la tarea no esté terminada, o haya herramientas que no han terminado volvemos al paso 5 (enviar a la api) hasta que claude indica que ha terminado.
9. Renderizado: Utilizando formato markdown, se muestra la respuesta en la terminal.
10. Hooks: al terminar el proceso utiliza esta capa para comprobar si hay que realizar alguna acción como puede ser un /compact en caso de que tu contexto empiece a ser muy grande o el modo kairos del que hablaremos mas adelante.
11. Esperar: Llegados a este punto, a claude code solo le queda esperar por el siguiente input del usuario para volver al punto 1.

2 - Las herramientas de Claude code

Además del Agent Loop, podemos identificar las diferentes herramientas y comandos del sistema, los cuales están divididos en dos secciones

2.1 - Comandos de Claude Code

Estos comandos son los que utilizas dentro de la propia terminal de claude code. Cuando haces /nombre en la ventana de la CLI son las acciones que puedes realizar, y pueden ir desde configurar el agente hasta lanzar flujos completos de trabajo como el modo /plan por ejemplo. 

Estas se dividen principalmente en 5 categorías:

1. Setup & config: comandos para iniciar sesiones, configurar el agente, en general el entorno de Claude Code.
2. Daily workflow: Comandos para las tareas diarias que claude va a necesitar hacer internamente, gestión de contexto, planificación, memoria, etc.
3. Code Review & GIt: Está claro que Claude se está centrando en los desarrolladores, y esto lo deja claro, porque son todo comandos especializados en la integración con git.
4. Debugging y diagnostics: estos comandos son todos para el estado de la herramienta como tal, el rendimiento, el coste de tokens, etc.
5. Advanced & Experimental: como su nombre indica herramientas avanzadas y experimentales.

2.2 - Las herramientas de sistema de claude code

Las herramientas (tools) son las funciones que Claude llama automáticamente cuando necesita actuar fuera del propio claude code o de la API . Y son tareas como leer tus ficheros, ejecutar comandos en tu máquina,  leer una página web, etc. 

El sistema tiene 52 tools organizadas en 7 categorías:

1. File operations: Herramientas para leer, editar, escribr o manipular los archivos y directorios de la máquina local.
2. Execution: Herramientas para ejecutar comandos en la terminal y correr código de forma segura.
3. Search & fetch: Herramientas para buscar en internet, leer el contenido de las webs, etc.
4. Agents & Tasks: Herramientas para crear, gestionar y comunicarse con subagentes.
5. Planning: herramientas para todo lo relacionado con el modo plan.
6. MCP: herramientas para trabajar con MCPs
7. (y 8) Sistema y experimentales: herramientas del sistema, como son las skill, las configuraciones, los to-dos, etc. 

Como ves hay una diferencia clave entre las herramientas y los comandos, y es que los comandos no dejan de ser atajos de teclados para el usuario y las herramientas son las acciones que el modelo puede invocar de forma autonoma. 

2.3 - Funcionalidades ocultas en Claude Code CLI

Te habrás dado cuenta en las imágenes de los puntos anteriores que muchas están marcadas con un candado 🔒, eso es porque están bloqueadas o en fase experimental. 

Y hablando de cosas bloqueadas, también tenemos funcionalidades ocultas que no están lanzadas pero están bloqueadas:

1. Buddy: Una mascota virtual que aparece en la terminal y cuya personalidad/rareza cambia según tu ID de cuenta.
2. Kairos: Modo persistente con memoria a largo plazo que mantiene el contexto entre diferentes sesiones.
3. UltraPlan: Sistema de planificación ultra-larga que permite al agente pensar hasta 30 minutos.
4. Coordinator Mode: Modo multi-agente donde un agente líder divide tareas complejas y delega a múltiples workers.
5. Bridge: Modo que permite controlar Claude Code desde el móvil o un navegador.
6. Daemon Mode: Modo daemon que ejecuta el agente en background como si fuera un servicio mas del ordenador.
7. Auto-Dream: Revisa sesiones pasadas automáticamente y consolidar aprendizajes mientras no estás.

3- Gestión de memoria y contexto en Claude Code

Investigando para este contenido he encontrado el blog Kubesimplify donde entre otras cosas hablan de la gestión de memoria y contexto. Y es obvio que es muy importante ya que en la gestión de memoria y contexto es donde va la mayoría de coste, una mejor gestión, un menor coste, así que me parece importante ponerlo.

Source:  https://blog.kubesimplify.com/claude-code-leak-what-the-source-actually-teaches 

El proceso se divide en lo siguiente:

1. Snip: Función Rápida que recorta mensajes antiguos para liberar espacio de forma inmediata.
2. Microcompact: Cuando lee un archivo y este es muy grande, en vez de llenar el contexto con el archivo como tal, guarda la lectura en disco y al modelo le pasas solo el resumen y la referencia.
3. Context Collapse: comprime segmentos de conversaciones antiguas, en teoria de forma progresiva y sin afectar al contexto reciente.
4. Autocompact: Esta función es la que se ejecuta en el paso del hook que hemos mencionado antes, y comprime conversaciones al superar ciertos límites.
5. Reactive Compact: Si la API devuelve un error de carga masiva (413), compacta todo agresivamente para evitar que la sesión muera. 

4 - Conclusión

Todos sabemos que Anthropic ha estado haciendo la gran mayoría de su código los últimos meses puramente con IA, y no paran de tener fallos de servicio, no solo ellos, también GitHub o un montón de empresas. GitHub en particular ha bajado del 89.99% de uptime, lo que es de locos. 

Es obvio que la IA potencia, no creo que a estas alturas nadie tenga dudas sobre esto, pero también potencia los fallos. Para muchos no es un problema, pero hay en entornos o dominios que un fallo puede significar problemas a largo plazo reales, asi que evitarlos es mas importante que sacar 10 veces más de código. 

En verdad solo quería recordar a todo el mundo que usar la IA está muy bien, pero antes de hacer commit del código, asegúrate de leerlo y de ser capaz de entenderlo.