Claude Code: Flujo de Trabajo para Desarrollo con IA

El desafío de la IA en el desarrollo de software

El uso de herramientas de inteligencia artificial para desarrollo de software ha crecido exponencialmente en 2026, pero muchos founders y desarrolladores enfrentan el mismo problema: los asistentes de IA tienden a ejecutar cambios de código de forma precipitada, generando errores difíciles de rastrear y consumiendo tiempo valioso en iteraciones innecesarias.

Boris Tane, desarrollador y creador de contenido técnico, propone un enfoque revolucionario para usar Claude Code (la herramienta de programación asistida de Anthropic) que maximiza el control humano sobre las decisiones de arquitectura mientras aprovecha la capacidad de ejecución de la IA.

¿Qué es Claude Code y por qué importa?

Claude Code es una capacidad avanzada de los modelos de Claude diseñada específicamente para asistir en tareas de programación complejas. A diferencia de herramientas que solo generan snippets de código, Claude Code puede analizar repositorios completos, entender contexto de múltiples archivos y proponer cambios estructurales.

El problema tradicional: la mayoría de los desarrolladores usan estas herramientas en un modo de ejecución directa, donde la IA propone e implementa cambios simultáneamente. Esto resulta en:

• Pérdida de control sobre decisiones arquitectónicas críticas
• Cambios difíciles de revertir o entender
• Consumo excesivo de tokens y tiempo en iteraciones fallidas
• Deuda técnica acumulada por soluciones subóptimas

El flujo de trabajo: separación radical de planificación y ejecución

La metodología propuesta por Tane se basa en un principio simple pero poderoso: nunca permitir que la IA ejecute código sin un plan aprobado explícitamente. El proceso se divide en fases claramente diferenciadas:

Fase 1: Investigación profunda del código

Antes de cualquier cambio, se solicita a Claude Code que analice exhaustivamente el código base relevante. Esto incluye:

• Identificación de todos los archivos relacionados con la funcionalidad objetivo
• Mapeo de dependencias y relaciones entre componentes
• Comprensión del contexto de negocio y decisiones arquitectónicas existentes
• Documentación de patrones y convenciones del proyecto

Esta fase es crucial porque establece una base de conocimiento compartida entre el desarrollador y la IA, reduciendo suposiciones incorrectas.

Fase 2: Elaboración del plan en documento markdown

En lugar de solicitar cambios directos, se pide a Claude Code que genere un documento de planificación detallado en formato markdown. Este documento debe incluir:

• Objetivo claro del cambio o feature
• Análisis de impacto en el sistema existente
• Estrategia de implementación paso a paso
• Archivos que se modificarán, crearán o eliminarán
• Consideraciones de testing y validación
• Riesgos potenciales y estrategias de mitigación

Lo revolucionario: este documento es completamente editable por el humano antes de cualquier ejecución.

Fase 3: Ciclo iterativo de anotaciones

Aquí es donde el desarrollador ejerce su autoridad arquitectónica. El plan markdown se revisa línea por línea, añadiendo:

• Correcciones a suposiciones incorrectas de la IA
• Ajustes de prioridad según el roadmap del producto
• Restricciones técnicas que la IA no consideró
• Optimizaciones basadas en conocimiento del dominio

Este ciclo puede repetirse varias veces hasta que el plan sea perfecto. El costo en tokens de iterar un documento de texto es infinitamente menor que iterar código ejecutado.

Fase 4: Generación de lista de tareas

Una vez aprobado el plan, se solicita a Claude Code que convierta ese documento en una lista de tareas accionables y atómicas. Cada tarea debe:

• Ser lo suficientemente pequeña para verificar individualmente
• Tener criterios de aceptación claros
• Mantener el sistema en estado funcional después de su ejecución
• Seguir un orden lógico de dependencias

Esta lista actúa como un contrato de implementación entre el desarrollador y la IA.

Fase 5: Implementación supervisada

Finalmente, se autoriza a Claude Code a ejecutar las tareas, pero con control granular:

• Ejecución tarea por tarea (no en bloque)
• Revisión de cada cambio antes de proceder al siguiente
• Capacidad de pausar, ajustar o revertir en cualquier momento
• Testing incremental después de cada tarea completada

Este enfoque convierte la implementación en un proceso predecible y controlado, eliminando sorpresas desagradables.

Ventajas del método para founders tech

Este flujo de trabajo ofrece beneficios concretos para equipos startup que necesitan moverse rápido sin romper cosas:

Control total sin sacrificar velocidad

Aunque parezca contraintuitivo, este método es más rápido que la ejecución directa porque elimina ciclos de depuración caóticos. El tiempo invertido en planificación se recupera multiplicado en la fase de implementación.

Documentación automática

Los documentos de planificación markdown se convierten en documentación técnica valiosa que explica no solo qué se cambió, sino por qué y cómo. Esto es oro para onboarding de nuevos desarrolladores o auditorías de código.

Reducción drástica de deuda técnica

Al forzar una revisión arquitectónica antes de la ejecución, se evitan soluciones rápidas que comprometen la calidad del código. Cada cambio se alinea con la visión técnica del producto.

Aprendizaje acelerado

Para founders técnicos que están aprendiendo nuevas tecnologías, este método proporciona educación contextualizada. El plan detallado explica conceptos y decisiones antes de ver el código implementado.

Optimización de costos de IA

Iterar documentos de texto consume una fracción de los tokens comparado con regenerar código completo. En proyectos grandes, esto representa ahorros significativos en costos de API.

Errores comunes que se evitan

El enfoque tradicional de ejecución directa cae frecuentemente en estas trampas:

• Cambios cascada no anticipados: la IA modifica archivos que no debería tocar, generando efectos secundarios
• Violación de patrones establecidos: sin contexto completo, la IA introduce inconsistencias arquitectónicas
• Optimización prematura: la IA tiende a sobre-ingenierizar soluciones cuando no hay restricciones claras
• Testing insuficiente: la ejecución rápida omite casos edge que un plan detallado habría identificado

La separación de planificación y ejecución actúa como firewall contra estos errores, forzando deliberación antes de acción.

Casos de uso ideales

Este flujo de trabajo brilla especialmente en:

• Refactorizaciones grandes: donde el impacto afecta múltiples componentes
• Implementación de features complejas: que requieren cambios coordinados en frontend y backend
• Migración de tecnologías: donde las decisiones arquitectónicas son críticas
• Trabajo en código legacy: donde entender antes de cambiar es fundamental
• Colaboración en equipo: donde el plan documenta decisiones para otros desarrolladores

Implementación práctica: primeros pasos

Si quieres adoptar este método con Claude Code (o cualquier herramienta de IA para desarrollo), comienza con estos pasos:

1. Define tu prompt de planificación: crea un template que solicite explícitamente un plan en markdown antes de cualquier código
2. Establece tu checklist de revisión: qué aspectos arquitectónicos debes verificar en cada plan
3. Experimenta con tareas pequeñas: practica el flujo en cambios de bajo riesgo antes de proyectos críticos
4. Documenta tus aprendizajes: ajusta el proceso según los patrones de error que detectes
5. Automatiza la estructura: crea scripts o aliases que faciliten iniciar el flujo de planificación

El futuro del desarrollo asistido por IA

El enfoque de Boris Tane representa una evolución madura en el uso de IA para desarrollo. En 2026, a medida que estas herramientas se vuelven más potentes, la tentación de ceder control total aumenta. Sin embargo, los mejores resultados provienen de colaboración humano-IA donde cada parte hace lo que mejor sabe:

• Los humanos: definen visión, arquitectura, prioridades y contexto de negocio
• La IA: ejecuta análisis exhaustivos, genera opciones y implementa con precisión

Este equilibrio no solo produce mejor código, sino que mantiene al desarrollador en el asiento del conductor, aprendiendo y mejorando continuamente en lugar de convertirse en un simple supervisor pasivo.

Conclusión

La metodología de separación de planificación y ejecución con Claude Code no es solo una técnica de programación, es un cambio de paradigma en cómo los founders tech pueden escalar su capacidad de desarrollo sin sacrificar calidad ni control estratégico.

En un ecosistema donde la velocidad de iteración es ventaja competitiva, este enfoque permite moverse rápido sin romper cosas, el santo grial de cualquier startup tecnológica. Al forzar deliberación antes de acción, reduces riesgo, mejoras documentación y construyes software más sostenible.

Para founders que están integrando IA en sus workflows de desarrollo, este método ofrece un framework probado que maximiza los beneficios de la automatización mientras preserva la autoridad humana sobre decisiones que definen el futuro del producto.

Fuentes

1. https://boristane.com/blog/how-i-use-claude-code/ (fuente original)
2. https://www.anthropic.com/claude (información oficial de Claude)
3. https://docs.anthropic.com/en/docs/agents (documentación técnica)