Durante varias semanas, un ingeniero de IA de Latent Space usó Claude Mods para adaptar Claude Code a su forma de trabajar, y publicó el 21 de octubre lo que aprendió. Su punto de partida es que Claude Code funciona bien de fábrica, pero cada flujo de trabajo de ingeniería es distinto. Los Claude Mods permiten hacerlo propio según la manera en que cada uno quiere prestar atención.

Para el autor, la parte de "prestar atención" es hoy lo más importante. En un texto anterior de Latent Space, The Evolution of the Agent Harness, sostuvo que a medida que los modelos absorben en sus pesos buena parte del harness (el entorno que conecta al agente con la máquina), lo que queda es la parte que mira al humano. Esa capa es lo que llama la Interfaz de Atención, la que decide cuándo el agente te interrumpe, qué te muestra y qué decisiones necesita que tomes. Los Claude Mods son, según él, una versión temprana de esa interfaz, y una que el usuario puede moldear.

Su apuesta es que, al final, el harness se volverá una plataforma sobre la que otras empresas construyen, con los modelos como motor. Así como el navegador se convirtió en plataforma para las aplicaciones web, el harness podría serlo para las interfaces entre personas y agentes.

¿Qué es un Claude Mod?

Un mod es un plugin de Claude Code compuesto por funciones en TypeScript o JavaScript que corren dentro de Claude Code. Esas funciones personalizan el comportamiento y la apariencia de la interfaz, tanto en la línea de comandos como en la aplicación de escritorio. Los mods responden a eventos, como un prompt, una llamada a herramienta o el dibujo de la interfaz. Pueden observar el evento, cambiar cómo se muestra o hacerse cargo de él en lugar del comportamiento por defecto.

El autor los describe como middleware del harness. Inyectan código que altera el flujo de ejecución y de dibujo de Claude Code, y cambian cómo se comporta la aplicación mientras corre. Con ellos, la persona y el agente construyen juntos la parte del harness que mira al humano, y el usuario puede trabajar con Claude para diseñar cómo Claude trabaja con él.

El harness al revés

El harness nació como una interfaz entre el agente y la máquina donde corre. Le das un prompt al agente y él envía comandos, edita archivos y llama herramientas. Ahora, poco a poco, se está convirtiendo en una forma de que el agente se comunique con la persona.

Según el autor, los mods invierten la dirección del harness. En vez de apuntar del agente a la máquina, apuntan del agente al operador humano, y el harness pasa a ser una forma de administrar la atención humana. La capa humana se vuelve programable, y la programa la misma persona que usa Claude.

Claude también puede construir los mods. Claude Code trae una habilidad incorporada que le enseña a hacerlos, así que basta pedir en lenguaje común el mod que uno quiere.

¿Qué mods trae Claude Code?

Algunas funciones de Claude Code ya son mods. Anthropic incluyó seis de fábrica, que aparecen al ejecutar /plugin y abrir Installed, en la lista Built-in.

  • agents-md carga AGENTS.md como instrucciones del proyecto.
  • diff se hace cargo de /diff y dibuja su panel.
  • plugin-authoring le da a Claude la habilidad que usa para escribir mods.
  • sec-default protege lo que administra la organización frente a los mods que instale un usuario.
  • telemetry envía los registros de analítica que generan Claude Code y sus mods incorporados.
  • you-should-know es un agente lateral que muestra una nota sobre el prompt cuando encuentra algo que podrías haber pasado por alto. Es el único que viene apagado.

La mayoría trabaja en segundo plano, lo que para el autor muestra que Anthropic está construyendo partes de Claude Code como mods, incluso partes que el usuario quizás no nota. El que él mismo activó es You Should Know. Los dos que más le sirvieron en la práctica fueron ese y uno que construyó él.

You Should Know

Es un plugin nativo de Claude Code hecho por Anthropic. Corre un agente lateral que observa al agente principal mientras trabaja y marca información importante que probablemente se te escaparía, como llamadas a herramientas y decisiones que afectan el resultado pero quedan enterradas en la traza del agente. Viene incluido, pero está apagado hasta que lo enciendes.

El autor da un ejemplo real. Le pidió a Claude Code simplificar los textos recargados de la interfaz en un proyecto personal. El agente principal recortó el texto de la pantalla Compare, instaló la nueva versión y tomó capturas de antes y después. Todo parecía terminado.

Entonces You Should Know le avisó algo. CompareView.swift, el archivo que el agente estaba editando, ya tenía trabajo sin commitear, igual que otros 45 archivos. Si después descartaba las ediciones de prueba, también botaría ese trabajo anterior sin terminar. La sugerencia fue hacer commit o stash de ese trabajo primero, y eso le evitó perderlo sin querer.

Next Steps Supervisor

Este mod solo corre después de un turno que editó archivos, ejecutó comandos o hizo 8 o más llamadas a herramientas. Marca varios puntos para la atención del usuario, en el ejemplo del autor fueron seis, y luego sugiere un siguiente paso como un botón que, al hacer clic, envía la instrucción como mensaje a Claude Code. Es parte de ModSmith, un plugin de código abierto para Claude Code que el autor construyó con varios mods incluidos y una plantilla que Claude puede usar para crear mods nuevos que funcionen juntos.

Otras interfaces de atención

Anthropic no es la única empresa que construye una Interfaz de Atención. Dos productos recientes, uno de OpenAI y otro de Cursor, van en la misma dirección, y el autor los usa como referencia para mostrar qué distingue a los mods.

La Intelligent UI de ChatGPT

El 7 de octubre, OpenAI lanzó GPT-6 dentro de ChatGPT junto con una nueva interfaz que llama Intelligent UI. En vez de responder solo con texto, ChatGPT ahora puede generar una interfaz mientras responde, con gráficos, mapas, listas de tareas, formularios y pequeñas herramientas como un divisor de cuentas o una calculadora de ahorro. Todo lo genera el modelo al vuelo, como una forma de interfaz generativa.

En uno de los ejemplos de OpenAI, ChatGPT responde con preguntas de selección múltiple para acotar lo que buscas. El modelo decide cuándo necesita tu criterio y arma la interfaz para que se lo des. Eso es una Interfaz de Atención, en la que el agente diseña cómo interactúas con su respuesta.

La diferencia con los mods está en quién elige. En la Intelligent UI el modelo escoge la interfaz, respuesta por respuesta, desde una biblioteca de componentes que construyó OpenAI. El único control mencionado en el lanzamiento es bajar la cantidad de elementos visuales.

PR Routing & Approval de Cursor

Cursor ataca el mismo problema desde el otro extremo. Su caso es el de un equipo con un flujo de pull requests, cada vez más escritos por agentes. Alguien tiene que decidir qué cambios merecen la atención de la persona que revisa.

PR Routing & Approval toma esa decisión. Asigna revisores según la propiedad del código y el historial de commits, y puede aprobar solo los PR de bajo riesgo. Para eso pondera un puntaje de riesgo contra un umbral que fija el usuario, los hallazgos de los revisores Bugbot y Security de Cursor, y archivos de políticas que viven en el repositorio.

Una regla le llamó la atención al autor. Si un PR edita una política de aprobación, el agente no usa la versión editada para relajar la revisión de ese mismo PR, sino que lee la política desde la rama base. O sea, un agente no puede cambiar las reglas para que le aprueben su propio PR.

Cursor también es claro sobre los límites. Su documentación dice que la función "no reemplaza una revisión de código completa". La idea es gastar la revisión humana donde importa, no eliminarla.

¿En qué se diferencian los tres?

Los tres sistemas definen qué recibe tu atención y cómo. La diferencia principal es quién diseña la Interfaz de Atención.

  • Intelligent UI de ChatGPT: el modelo diseña la interfaz de cada respuesta, dentro de un marco que construyó el laboratorio. No requiere configuración, pero da poco control. El autor cree que no está pensada para ingenieros.
  • PR Routing & Approval de Cursor: el equipo escribe las políticas y un flujo de revisión fijo las aplica. Es configurable, pero el flujo de la interacción lo define Cursor. Tú decides las reglas, no la interfaz.
  • Claude Mods: tú y el agente construyen la interfaz misma, en código. Un mod puede engancharse en cualquier punto del ciclo, desde el prompt que envías hasta la llamada a herramienta del agente o el momento en que termina un turno, y decidir qué mostrarte ahí y qué puedes hacer al respecto.

El supervisor es el ejemplo que usa el autor. Cursor podría derivarle un PR por los archivos que tocó, y ChatGPT podría mostrar el veredicto en una tarjeta. Pero ninguno le permitiría decidir que cada turno que edita un archivo reciba una segunda opinión, que esa opinión liste los atajos que tomó el agente y que cada siguiente paso sugerido quede a una tecla de distancia. Esa interfaz existe porque él prefiere prestar atención así, y Claude la construyó con él.

ChatGPT y Cursor entregan una Interfaz de Atención que diseñó otro. Los mods permiten diseñar la propia con Claude, con la contrapartida de que el usuario queda a cargo de que sea útil.

¿Qué problemas tienen los mods?

Los mods no son gratis, y el autor se topó con tres desventajas.

La primera es el ruido. Next Steps Supervisor corre después de cualquier turno que edite un archivo, ejecute un comando o haga 8 o más llamadas a herramientas, y en la práctica eso es casi todo turno. Desde que lo instaló el 15 de octubre, 99 de sus 111 turnos en Claude Code cumplieron esa condición. Algunos veredictos sirven y otros son ruido, y cuando un mod habla en casi cada turno uno empieza a leerlo por encima, lo que anula el sentido de una Interfaz de Atención.

La segunda es el costo. Cada revisión del supervisor bifurca la conversación y la vuelve a leer. Casi todo sale de la caché de prompts, pero el propio README del mod estima unos 5.000 a 6.000 tokens de entrada equivalentes por revisión en una sesión de 50.000 tokens, y más cuando la caché expiró.

La tercera es la confianza. Un mod es código que corre con tus permisos. La documentación de Anthropic lo deja claro. Una vez cargado, un mod puede leer y escribir tus archivos, ver cada prompt que envías y gastar tu cuota de uso, y además "los mods no corren en un sandbox". Los mods incorporados siguen corriendo incluso cuando Claude Code se inicia con --safe-mode. El autor se siente cómodo con los mods que escribió él o que vienen con Claude Code, pero leería el código de cualquier otro antes de instalarlo.

A favor, los mods se pueden corregir de una forma que otras herramientas no permiten. Cuando el supervisor es puro ruido en una sesión, /supervisor off lo apaga, y como el mod es suyo, puede cambiar cuándo corre.

La prueba de utilidad

Personalizar el harness no es una ganancia asegurada para cada ingeniero. Cada mod que se agrega es otra fuente de información que exige atención. En una de sus sesiones, Next Steps Supervisor marcó una tarea como "Resuelta" y, al mismo tiempo, listó dos vacíos y tres atajos. Los agentes son inteligentes pero están lejos de ser perfectos, y la atención humana también.

Por eso su prueba para medir la utilidad de un mod es simple. ¿Le mostró algo que habría pasado por alto, le hizo más fácil una decisión o le permitió actuar sin distraerse con más texto? Si no, es decoración y no una herramienta útil.