Campeón del hackathon de Anthropic comparte gratis la configuración universal de Claude Code: 13 Agents, más de 40 habilidades, 31 comandos completamente abiertos

El desarrollador Affaan Mustafa, tras ganar la hackathon organizada por Anthropic, compiló todas las configuraciones de Claude Code que acumuló durante 10 meses construyendo productos reales en un paquete de código abierto, llamado “everything-claude-code”, que puede instalarse directamente. Este incluye 13 agentes inteligentes, más de 40 módulos de habilidades, 31 comandos, AgentShield, un auditor de seguridad, y más. A continuación, compartimos esta información con ustedes.
(Resumen previo: Clawdbot, un asistente AI 24/7 que hizo que Mac mini se agotara)
(Información adicional: ¡Cuidado! Una configuración incorrecta de Clawdbot puede esconder vulnerabilidades graves: algunos usuarios han sido robados con sus carteras encriptadas)

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• Cinco niveles de módulos que cubren desde auditorías de seguridad hasta aprendizaje automático en un flujo de trabajo completo
• La existencia del auditor de seguridad AgentShield
• El costo de configuración para desarrollo asistido por IA es mayor de lo que parece
• Este paquete es un punto de partida, no un destino final

La última hackathon de Anthropic acaba de concluir. Después de cada competencia, el enfoque de discusión de la comunidad suele centrarse en los aspectos técnicos destacados de los ganadores o en qué nuevos desafíos presentó Anthropic. Pero en este artículo queremos compartir algo con un valor de cola más largo: el ganador Affaan Mustafa, quien organizó todas las configuraciones de Claude Code que acumuló en 10 meses de construcción de productos en un paquete de código abierto llamado “everything-claude-code”, que publicó desinteresadamente en GitHub.

Hasta el momento de escribir este artículo, ese repositorio ha acumulado más de 49,000 estrellas y 6,200 bifurcaciones. Estas cifras reflejan no solo el interés de la comunidad en la herramienta, sino también un problema real y persistente en el campo del desarrollo asistido por IA: configurar Claude Code en escenarios de trabajo reales no es tan simple como muchos piensan. A continuación, te presentamos rápidamente las características principales de esta configuración.

Cinco niveles de módulos que cubren desde auditorías de seguridad hasta aprendizaje automático en un flujo de trabajo completo

Todo el paquete está organizado en cinco niveles centrales, con roles claramente diferenciados:

Agentes (Agents): 13 sub-agentes especializados, cada uno con funciones específicas. Incluyen planificadores, arquitectos, instructores de TDD, revisores de código, auditores de seguridad, solucionadores de errores, ejecutores de pruebas de extremo a extremo, limpiadores de refactorización, actualizadores de documentación, y revisores especializados en Go, Python y bases de datos.

Cada agente está diseñado como un nodo delegado para tareas específicas, en lugar de que el agente principal asuma todas las funciones. Este diseño está relacionado con los límites de rendimiento de los grandes modelos de lenguaje en problemas de “amplitud pero no profundidad”.

Módulos de habilidades (Skills): Más de 40 definiciones de flujos de trabajo, categorizados por lenguaje y escenario de uso. Guías de patrones para TypeScript, Python, Go, Java, C++, Django, Spring Boot, con normas claras para pruebas, seguridad, despliegue, diseño de API, migración de bases de datos y Docker.

Algunos módulos avanzados incluyen “Pipeline de LLM con percepción de costos” y “Modo de caché hash de contenido”, mostrando que esta configuración va más allá de la simple asistencia en desarrollo, extendiéndose a la ingeniería de productos AI.

Comandos (Commands): 31 comandos slash que permiten activar flujos de trabajo comunes paso a paso. /plan, /tdd, /code-review, /build-fix, /e2e son básicos. Las versiones más recientes incluyen /multi-plan, /multi-execute para coordinación de múltiples agentes, y /instinct-status, /evolve para aprendizaje.

Hooks (Ganchos): Automatizaciones basadas en disparadores, que gestionan la persistencia de memoria entre conversaciones, estrategias de compresión de contexto y extracción de patrones. Son fundamentales para mantener la coherencia del contexto en uso prolongado y suelen ser olvidados por los principiantes en configuración.

Reglas (Rules): Normas de codificación que se aplican siempre, divididas en reglas generales, para TypeScript, Python y Go. Cubren estilos de código, flujo de trabajo con Git, estándares de pruebas y requisitos de seguridad. El paquete soporta Windows, macOS y Linux, y detecta automáticamente gestores de paquetes como npm, pnpm, yarn y bun.

La existencia del auditor de seguridad AgentShield

Entre los múltiples módulos, hay tres que merecen una atención especial, ya que representan decisiones claras sobre la dirección del desarrollo asistido por IA.

AgentShield (auditor de seguridad): Realiza análisis estático de la configuración de Claude Code, con 102 reglas de detección de vulnerabilidades, 912 casos de prueba y una cobertura del 98%. La razón detrás de esto es práctica: cuando un agente AI tiene la capacidad de ejecutar código, acceder al sistema de archivos y llamar APIs externas, la configuración misma se vuelve un vector de ataque.

La existencia de AgentShield indica que este problema es serio y requiere herramientas específicas para abordarlo, una advertencia importante para cualquier equipo que use AI en producción para codificación.

Aprendizaje Continuo v2: Describe de forma intuitiva cómo el AI extrae patrones de comportamiento de interacciones pasadas, con un mecanismo de puntuación de confianza. En otras palabras, permite que Claude “recuerde” en qué código ha trabajado, en lugar de reconstruir el contexto en cada interacción. Este mecanismo automatiza la gestión del conocimiento que antes requería intervención humana.

Creador de habilidades (Skill Creator): Analiza el historial de commits en Git para generar automáticamente módulos de habilidades personalizados para un repositorio específico. Esto acorta la distancia entre “saber qué puede hacer Claude Code” y “hacer que Claude Code funcione con mi código”, permitiendo a desarrolladores especializados extraer configuraciones óptimas de su propio historial de desarrollo sin empezar desde cero.

El costo de configuración para desarrollo asistido por IA es mayor de lo que parece

Mustafa publica este conjunto de configuraciones como una infraestructura comunitaria: transforma el costo de prueba y error, que normalmente paga cada usuario, en un bien público.

Este enfoque no es nuevo en el mundo open source, donde reglas de ESLint o plantillas de Docker Compose son ejemplos clásicos.

La diferencia es que la configuración para desarrollo asistido por IA es mucho más compleja que las herramientas tradicionales. La conducta de Claude Code involucra decisiones en arquitectura de agentes, ingeniería de prompts, diseño de flujos de trabajo y gestión de memoria entre conversaciones, en múltiples dimensiones.

Este paquete es un punto de partida, no un destino final

Es importante aclarar que estas configuraciones reflejan las decisiones óptimas de un desarrollador en un escenario específico, y no necesariamente se aplican a todos los casos.

Pero eso no disminuye su valor; más bien, hay que considerarlo como un punto de partida, no como una solución definitiva. Para quienes comienzan con Claude Code, una configuración bien fundamentada es mucho más útil que empezar desde cero. Para usuarios experimentados, ofrece una referencia para comparar y modificar.

Mustafa ha organizado en un paquete instalable los 10 meses de decisiones, y su valor no radica en ser la respuesta perfecta, sino en hacer público un sistema de conocimientos que antes era implícito, en una forma clara, referenciable y modificable.