Claude Skills explicado: los tres niveles de la revelación progresiva

Un Claude Skill es, físicamente, una carpeta. No un servicio alojado, no un binario, no un bloque de texto que pegas al inicio de una conversación — un directorio que contiene un archivo SKILL.md y lo que sea que el trabajo necesite. Casi todo lo interesante sobre Skills se deriva de esa única decisión, porque una carpeta es algo que un agente puede abrir de forma selectiva. Un prompt no se puede abrir de forma selectiva. O está en la conversación o no lo está.

La documentación de Anthropic describe la disposición como organizada al estilo de una guía de incorporación que uno crearía para un nuevo miembro del equipo, y la analogía se sostiene más de lo que parece a primera vista. Nadie lee una guía de incorporación de principio a fin antes de empezar a trabajar. Leen la página que corresponde a la pregunta que tienen delante, y confían en que el resto seguirá ahí cuando lo necesiten. Una skill se basa en la misma apuesta: que la mayor parte de un procedimiento puede permanecer en disco la mayor parte del tiempo.

Primero el sistema de archivos, después la capacidad.

Claude opera en una máquina virtual con acceso al sistema de archivos. Esa es la condición previa para que una skill sea un directorio en lugar de una entrada de configuración, porque le permite al agente listar una carpeta, leer un archivo y seguir una referencia a otro archivo usando las mismas operaciones que usaría una persona. Dentro de ese marco, una skill empaqueta instrucciones, metadatos y recursos opcionales, como scripts y plantillas.

El resultado es una capacidad mayor que la de cualquier archivo individual de la carpeta. Las instrucciones indican cómo realizar la tarea. Un script incluido puede realizar parte de ella sin que se describa en prosa. Un documento de referencia puede contener material que se consulta en lugar de memorizarse. Lo que convierte esas tres cosas en un sistema en lugar de un montón es el orden en que se vuelven visibles, que es la parte que Anthropic llama divulgación progresiva: cargar información por etapas a medida que se necesita, en lugar de consumir contexto de antemano.

Nivel 1: los dos campos que siempre se cargan

Cada skill comienza con un frontmatter YAML que incluye un nombre y una descripción. Claude carga esos metadatos al iniciarse y los incluye en el prompt del sistema. Es la única parte de la skill presente antes de que alguien solicite algo y, hasta que se activa una skill, solo su nombre y su descripción ocupan contexto.

La descripción cumple tres funciones a la vez, y separarlas explica por qué tantas habilidades se ignoran silenciosamente. Es una etiqueta: indica cómo se llama la cosa. Es una entrada de índice: el texto con el que se compara una solicitud cuando Claude decide si la habilidad es relevante. Y es una declaración de alcance, por lo que la guía de Anthropic indica que debe decir tanto qué hace la habilidad como cuándo usarla. Una descripción que solo cumple la primera no le da al comparador nada con lo que comparar.

Tome dos versiones de la misma habilidad. Una se describe como rellenar y validar formularios PDF, para usarse cuando una solicitud implique completar o revisar un formulario PDF. La otra se describe como ayudar con documentos. La primera nombra una acción y una situación; la segunda no nombra ninguna. Una habilidad cuya descripción no nombre ninguna de las dos permanecerá sin leerse en el disco mientras el agente hace la tarea por la vía larga — no porque la habilidad haya fallado, sino porque nunca se encontró.

Nivel 2: el cuerpo, se lee cuando la descripción coincide

Cuando una solicitud coincide con la descripción, se abre el segundo nivel: el cuerpo de SKILL.md. Ese es el procedimiento —flujos de trabajo, prácticas recomendadas, orientación— y está escrito para un agente que ya ha decidido que esta habilidad es la herramienta adecuada para el trabajo. Es donde un equipo anota los pasos que, de otro modo, repetiría en cada conversación, y es donde viven las referencias al material más profundo.

El orden importa aquí tanto como en el nivel 1. El cuerpo no se carga al inicio, ni se carga por si acaso. Llega después de que se haya tomado una decisión, lo que significa que la decisión tiene que poder tomarse únicamente desde el nivel 1. Una habilidad con una descripción vaga no tiene forma de recuperarse en el nivel 2, porque el nivel 2 nunca se lee.

Nivel 3: archivos que se abren porque algo apuntó a ellos

El tercer nivel es el resto de la carpeta: archivos adicionales a los que se hace referencia desde SKILL.md. El ejemplo de Anthropic es un FORMS.md que contiene orientación avanzada sobre cómo rellenar formularios, mantenido fuera de las instrucciones principales para que estas sigan siendo breves y el detalle esté disponible solo cuando una tarea lo requiera. Los scripts y las plantillas también pertenecen a este nivel.

El efecto estructural es que una habilidad puede contener una gran cantidad de material sin tener que cargarlo todo a la vez. Una carpeta podría contener un archivo de instrucciones principal, una referencia detallada, un conjunto de plantillas y un script, y una tarea determinada podría tocar solo uno de ellos. Todo aquello a lo que nada apunta permanece en el disco, y el disco no es el recurso escaso en un agente. El contexto sí lo es.

Ahí es también donde el formato eleva el techo con el que se topan los prompts. Un prompt tiene que ser lo bastante corto como para que valga la pena pegarlo. El material incluido de una skill está limitado por lo que puede contener un directorio, porque la única parte que llega al modelo es la que la tarea realmente tocó.

Por qué el orden es el diseño, no un detalle

De ello se siguen tres consecuencias y, en conjunto, son la razón por la que merece la pena comprender esto en lugar de limitarse a saberlo.

• El contexto es un presupuesto, y el contenido que se carga siempre es un costo fijo. Todo lo que hay en un mensaje de sistema se paga en cada solicitud, incluidas las solicitudes que no tienen nada que ver con esa habilidad. La divulgación progresiva convierte un costo fijo en uno condicional: una descripción siempre, las instrucciones cuando sean relevantes, las referencias cuando se haga referencia a ellas.

• La descripción es una interfaz. Es la única parte de una habilidad que se verá con seguridad, así que es donde un autor debe pensar en la activación y no solo en el contenido.

• Una habilidad tiene tres velocidades de mantenimiento.Los metadatos cambian cuando la habilidad debe activarse de forma diferente, el cuerpo cambia cuando cambia el flujo de trabajo y las referencias cambian cuando cambia el material subyacente. Mantenerlos separados evita que una actualización de referencias se convierta en una reescritura de las instrucciones.

El coste es la imagen especular del beneficio. Cada límite de nivel es un punto en el que el modelo tiene que tomar correctamente una decisión. Una descripción demasiado estrecha hace que la habilidad nunca se active y que la carpeta sea un peso muerto. Una demasiado amplia hace que se active en trabajos para los que no fue creada, y sus instrucciones se convierten en una carga para tareas no relacionadas. La divulgación progresiva hace que la descripción sea determinante de una forma en que un prompt largo, siempre presente, nunca lo es.

Lo que Anthropic ya ofrece y de dónde provienen tus propias habilidades

Anthropic ofrece Skills prediseñadas para PowerPoint, Excel, Word y PDF: presentaciones, hojas de cálculo, documentos y salida en PDF con formato. Están disponibles en claude.ai, la API de Claude, Claude Platform en AWS y Microsoft Foundry, con la salvedad de que en Foundry requieren una implementación Hosted on Anthropic.

Esas son la forma más rápida de ver el mecanismo en lugar de leer sobre él. El orden de carga es idéntico al de cualquier cosa que escribas tú mismo; la diferencia entre una habilidad prediseñada y una personalizada es quién creó la carpeta, no cómo llega al modelo.

Las Skills personalizadas se pueden crear en Claude Code, subir a través de Claude API o añadir en la configuración de claude.ai. Los beneficios que Anthropic declara para ellas son los que cabría esperar de cualquier cosa reutilizable: especializar a Claude para tareas de dominio, crear orientación una sola vez en lugar de repetirla y componer varias skills para trabajos de varios pasos. El último de ellos se deriva de la arquitectura de la forma más directa, porque si cada skill es una carpeta que se abre a demanda, una pila de skills cuesta muy poco hasta que el trabajo realmente las necesita.

Una habilidad no es un prompt ni un conector.

Tres cosas se confunden en la conversación, y el orden de carga hace que las distinciones sean fáciles de mantener.

Un prompt es de nivel de conversación. Está presente desde el primer turno, lo tiñe todo en esa conversación y desaparece con la conversación. Una habilidad está bajo demanda: existe antes de que empiece la conversación, la mayor parte nunca llega a entrar en ella y la parte que llega lo hace porque una descripción coincidió. Esa es la diferencia entre decirle a un agente cómo comportarse y darle algo que pueda tomar por sí mismo.

Un conector tiene que ver con el alcance. Los conectores son acceso a aplicaciones, lo que significa que determinan a qué puede llegar un agente; una habilidad determina cómo debe hacer algo el agente una vez que puede llegar a ello. Un equipo puede tener conectores excelentes y aun así producir documentos inconsistentes, porque el acceso no es procedimiento. También puede tener habilidades excelentes y aun así no ver los datos, porque el procedimiento no es acceso.

La documentación de Anthropic considera Skills y el Model Context Protocol como capas distintas, y el mecanismo de tres niveles muestra por qué la separación es clara. El orden de carga se refiere a cuándo llega la información, no a de dónde procede.

Dónde encaja la donación, en un párrafo.

El 22 de octubre de 2026, Anthropic donó el estándar Agent Skills a la Agentic AI Foundation, bajo la Linux Foundation —el nombre, el logotipo, la organización de GitHub y el dominio agentskills.io—, y son ingenieros de Anthropic, Google, OpenAI y otras empresas quienes lo mantienen a título individual. Nada de eso altera el mecanismo descrito anteriormente. El formato de carpetas, el frontmatter YAML, el orden de carga y las habilidades de documento preconstruidas son exactamente como eran el día anterior. Lo que cambió es quién es dueño del nombre, algo que importa muchísimo para la estabilidad a largo plazo de un estándar y nada en absoluto para cómo se escribe una habilidad esta tarde.

Leer una habilidad antes de instalarla

Si los tres niveles son la arquitectura, también conforman una breve lista de verificación para la revisión. Lee primero la descripción, porque es lo que decide si algo más llega a ocurrir: debe indicar qué hace la habilidad y cuándo debe usarse, con palabras que una solicitud usaría de forma plausible. Lee SKILL.md en segundo lugar, porque es el procedimiento que seguirá el agente, y debe leerse como instrucciones dirigidas a un colega competente en lugar de un resumen de lo que esperas que ocurra. Lee en tercer lugar aquello a lo que hace referencia. Luego lee los scripts.

Ese último elemento no es paranoia. El formato permite que una habilidad lleve instrucciones junto con recursos opcionales, y los recursos pueden incluir código ejecutable. Por lo tanto, una habilidad que instalas no es solo texto que da forma a una conversación; es una carpeta de la que un agente capaz abrirá archivos y sobre la que actuará. El modelo nivel por nivel te dice exactamente dónde mirar, lo que es más de lo que ofrecen la mayoría de las cosas instaladas.

Conviene señalar un límite para los lectores que llegan desde nuestras propias páginas. OrcaRouter enruta llamadas a modelos, y no alojamos ninguna de las aplicaciones de Anthropic ni sus superficies de skills: un skill se ejecuta donde esté el sistema de archivos del agente, y esa no es nuestra capa. Lo que hacemos está por debajo de la elección del modelo: más de 200 modelos detrás de una única clave compatible con OpenAI, el precio de lista del proveedor pasado sin margen y conmutación por error automática entre proveedores cuando uno no está disponible. Un skill decide cómo debería hacerse una tarea. Un enrutador decide qué modelo la hace, y ninguna de las dos capas debería necesitar saber mucho sobre la otra.

La divulgación progresiva es honesta respecto a la restricción que resuelve. El contexto es finito, los procedimientos son largos, y la mayor parte de cualquier procedimiento dado es irrelevante para la tarea que tienes delante. Un nombre, un cuerpo y un conjunto de archivos no es un diseño complicado; es el más pequeño que permite a un agente portar una gran cantidad de conocimiento mientras retiene solo la parte que necesita.

Por eso, la línea más determinante de una habilidad bien construida es también la más corta. Todo lo demás de la carpeta es una biblioteca. La descripción es el catálogo de fichas y, cuando el catálogo está equivocado, la biblioteca bien podría no existir.