Abres Claude Opus 5 y, mientras escribes, vas diciendo en voz alta: «Primero haz esto, después esto, luego esto y por último esto». Cada paso quedó clavado, crees que así es más seguro. Esperas un buen rato y, cuando por fin responde, te devuelve un montón de cosas que ni pediste — y la factura de tokens también subió otro escalón.
Esa escena es justo el primer hábito que los ingenieros de prompts de Anthropic quieren que dejes atrás.
El viejo hábito de partir la tarea en «uno, dos, tres, cuatro» ahora te está costando caro
Ben, un YouTuber que ya fundó tres empresas y hoy dirige una gran comunidad de IA y una agencia de agentes (canal Ben AI), revisó la guía oficial que Anthropic publicó para Claude Opus 5 y Fable 5, junto con varias discusiones internas, y llegó a una conclusión: la mayoría de la gente sigue dando órdenes a los modelos nuevos como si fueran los antiguos, y la lógica de funcionamiento de esta generación es, de raíz, distinta.
Boris Cherny, el creador de Claude Code, señaló exactamente este hábito en una charla reciente en Y Combinator: el error más común es dar a Claude instrucciones demasiado precisas, obligándolo a seguir un orden fijo, paso por paso. Pero con esta generación de modelos, eso ya no es la forma correcta de usarlos. Hay que tomar distancia: describe la tarea, deja claros los límites y el criterio de éxito, y después suelta al modelo para que trabaje por su cuenta — vuelve a revisar el resultado más tarde. Cherny fue directo: este enfoque no funcionaba hace medio año, pero hoy funciona sorprendentemente bien.
Por qué Anthropic dice que «explicar todo de una vez» es la nueva solución
La razón no es complicada: Claude Opus 5 y Fable 5 fueron entrenados para tareas de extremo a extremo — resolver todo el proceso de principio a fin, no seguir obedientemente una lista de pasos predefinidos. La guía oficial de buenas prácticas de Anthropic lo dice sin rodeos: ante tareas complejas, explica de una sola vez el objetivo, el motivo, los límites y el criterio de éxito, y deja que el modelo decida por sí mismo cómo dividir el trabajo — el resultado suele ser mejor que si escribes cada paso a mano.
Ben siguió justo este marco al preparar el video: le dio al modelo un objetivo más amplio y una dirección, explicó por qué lo necesitaba, cuáles eran los límites y cómo debía verse el resultado final; dejó que trabajara durante más de diez minutos y recibió un borrador de esquema listo para usar. También advierte algo importante: para tareas pequeñas no hace falta sacar todo este marco completo — sería usar un mazo para matar una mosca.
Hasta el propio Anthropic necesita que lo «entrevisten» antes de animarse
El problema es que las tareas complejas casi nunca se pueden pensar por completo en el momento en que te sientas a escribir. Según cuenta Ben, el equipo de Anthropic usa primero una técnica llamada «Interview me»: dejar que el modelo te haga una serie de preguntas para sacar a la luz todo lo que aún no tenías claro en la cabeza, y al final te entrega un brief de la tarea — a veces hasta genera directamente el prompt completo. Ben lo usó para planear su propio panel de datos personal: al principio ni siquiera sabía bien qué quería, y después de dejar que el modelo lo «entrevistara», obtuvo un brief que pudo usar de inmediato. Su conclusión: dedicar más tiempo a planear antes de empezar, en vez de escribir de prisa y corregir sobre la marcha, ahorra más tokens y tiempo con estos modelos tan capaces.
Otro paso previo, siguiendo el consejo de Andrej Karpathy, es hablarle a un dictado por voz durante unos minutos sobre la tarea — suele darle a Claude más contexto que si lo escribes. Pero hablar improvisando tiende a salir desordenado, así que Ben armó una pequeña herramienta propia que convierte ese dictado caótico en un prompt estructurado — aclara que esto es algo que él mismo construyó, no una función oficial de Anthropic.
Si solo dices «qué hacer», Claude lo trata como un oficio sin contexto — dile también el «por qué»
La guía de Anthropic insiste: cuando el modelo entiende por qué le pides algo, su desempeño en tareas complejas mejora notablemente. Es porque en las tareas complejas siempre aparecen pequeñas decisiones que no dejaste explícitas de antemano; solo entendiendo el panorama y el propósito puede tomar esas microdecisiones con más criterio. Anthropic incluso da una fórmula reutilizable: explica para quién es esto y qué necesita esa persona obtener del resultado.
El ejemplo de Ben es agregar una frase de «por qué» al mismo prompt: explicar que está haciendo un video sobre cómo cambió la forma de dar prompts a Claude, dirigido a profesionales no técnicos y a dueños de negocio que quieren automatizar su trabajo con Claude, y que lo que necesitan no es solo teoría, sino técnicas y marcos que puedan aplicar de inmediato. Es la misma lógica que delegar entre personas: decir solo «qué hacer» es lo más rápido, pero la delegación más efectiva siempre incluye el «por qué».
Una tarea sin punto final quema tus tokens, no los del modelo
Otra cosa que Boris señaló en su charla en YC es el «punto final». Los modelos de la generación Claude 5 tienden a correr más tiempo, e inclinan más a hacer de más que a hacer de menos — si no dejas claro cuándo se considera terminada la tarea, es muy probable que sigan trabajando indefinidamente y quemen una buena cantidad de tokens. Esto tiene dos caras: describir claramente cómo debe verse el resultado final y su estilo de salida, y dar un ejemplo de referencia. Ben directamente escribió la especificación de salida en su prompt: una cantidad fija de recomendaciones, cada una con un ejemplo concreto y con respaldo explícito de Anthropic. También menciona un defecto típico de Opus 5: tiende a hablar de más, y basta con agregar una línea pidiendo «salida en lenguaje simple y directo» para corregirlo.
«No hagas esto» y «no hagas esto porque…» producen efectos distintos en Claude 5
Mucha gente está acostumbrada a usar prohibiciones tajantes como «nunca hagas esto». Pero la nueva investigación de Anthropic sobre ingeniería de contexto (context engineering) señala que esta generación de modelos responde claramente mejor cuando conoce también la razón detrás de la instrucción — los límites siguen siendo necesarios, pero no basta con soltar un «no puedes hacer esto»; siempre hay que sumar el «por qué no». El ejemplo de Ben: cambió «no incluyas ningún argumento que Anthropic no haya respaldado» por «asegúrate de que cada punto que enumeres tenga el respaldo del propio equipo de Anthropic» — la diferencia es que ahora tienes en la mano una evidencia real, no solo una prohibición suelta.
Puede que estés pagando para que Claude haga algo que ya sabe hacer solo
Antes era común agregar frases como «revísate a ti mismo antes de responder» o pedirle a un subagente que volviera a verificar la respuesta, para reducir alucinaciones. Pero según Ben, Opus 5 y Fable 5 ya están entrenados para revisarse, verificarse y corregirse automáticamente — pedirles que lo hagan otra vez de más solo suma costo sin mejorar el resultado. Lo mismo aplica a frases como «piensa paso a paso», «explica tu razonamiento» y el uso de mayúsculas para dar énfasis — Anthropic observó que, con estos modelos nuevos, eso más bien provoca reacciones excesivas. Esto también debería aplicarse a tu CLAUDE.md y a tus archivos de skills — según cuenta Ben, para esto Anthropic lanzó la herramienta «Rule Rewriter»: reescribe reglas rígidas y las convierte en guías que llevan consigo su propia razón.
¿Opus 5 te suena a informe burocrático? Una sola línea lo corrige
A muchos usuarios de Opus 5 les pasa lo mismo: usa un vocabulario denso y difícil de leer. Ben cuenta que Anthropic recomienda escribir directamente en tu CLAUDE.md o en el system prompt una instrucción para ajustar el tono de Claude — pedir explícitamente una salida «enfocada, concisa, al punto, sin jerga ni relleno».
Si juntas estas siete cosas, en realidad están diciendo lo mismo: frente a esta nueva generación de modelos, ya no se trata de memorizar más fórmulas mágicas, sino de cambiar de mentalidad al encargar tareas — trata a Claude como a un colega nuevo, inteligente pero que todavía no conoce tus costumbres de trabajo. En vez de decirle solo «qué hacer», dile también «por qué», y antes de empezar, ten claro «qué tanto es suficiente». La próxima vez que abras Claude Opus 5, tal vez valga la pena guardar ese «uno, dos, tres, cuatro» y en su lugar escribir una descripción completa de la tarea con un punto final claro — y después ir por un café: diez minutos más tarde, vuelve a ver el resultado.
Preguntas frecuentes
P1: ¿Por qué ya no funciona el viejo estilo de prompts «paso a paso» con Claude Opus 5 y Fable 5? Porque estos modelos fueron entrenados para resolver tareas de extremo a extremo; dividir la tarea en pasos demasiado pequeños en realidad limita su margen de decisión autónoma, lo que puede hacer que el resultado se vuelva innecesariamente largo o se desvíe del punto, y además consume tokens de más sin necesidad.
P2: ¿Qué es «Interview me», la técnica que menciona Anthropic? Según lo que cuenta Ben en su video, es una práctica interna de Anthropic: antes de encargarle una tarea compleja a un modelo potente, dejan que el modelo te haga una serie de preguntas para aclarar los detalles que aún no tenías bien definidos, y al final produce un brief de la tarea o directamente un prompt. Este nombre y su uso específico solo aparecen mencionados por Ben; este artículo no logró verificarlos punto por punto en las páginas oficiales citadas más abajo.
P3: ¿Por qué es tan importante decirle a Claude «cuándo se considera terminada la tarea»? Porque los modelos de la generación Claude 5 tienden a hacer más de lo que esperabas y a tardar más tiempo trabajando; sin un criterio de éxito claro, es muy probable que sigan expandiendo la tarea y, junto con eso, el consumo de tokens también sube.
P4: ¿Todavía hace falta pedirle a Claude que revise su propia respuesta otra vez? En el caso de Opus 5 y Fable 5, la observación oficial es que estos modelos ya tienen incorporada la capacidad de revisarse y autocorregirse automáticamente; pedirles una revisión adicional casi siempre solo aumenta el costo sin mejorar el resultado.
P5: ¿Qué hago si Opus 5 habla con demasiada jerga o suena muy formal? Puedes agregar, directamente en tu CLAUDE.md, en las instrucciones globales de Claude Desktop o en el system prompt, una línea que pida una salida «enfocada, concisa, sin jerga ni relleno»; la propia guía oficial recomienda este tipo de ajuste de tono.
P6: ¿Estos cambios de hábito al escribir prompts tienen relación directa con el costo de usar AI Token? Sí, tienen relación directa. Tanto omitir pasos de revisión repetidos como fijar un criterio de éxito claro son, en el fondo, formas de reducir el consumo innecesario de tokens — dicho de otro modo, escribir bien un prompt es, en sí mismo, una forma de gestionar costos.
Declaración de fuentes: Este artículo es una reescritura del video de YouTube «Anthropic Just Revealed 7 New Rules for Prompting Claude 5 Models» (canal: Ben AI, publicado el 2 de septiembre de 2026, enlace original: https://www.youtube.com/watch?v=HDmBwU5uvEE). La pista de subtítulos original está en bengalí; este artículo fue redactado a partir de la comprensión del sentido del contenido, no de una traducción literal automática.
Las buenas prácticas oficiales de prompts mencionadas en este artículo corresponden a los siguientes documentos oficiales de Anthropic:
Prompting Claude Opus 5 (https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-opus-5)
Prompting Claude Fable 5 (https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/prompting-claude-fable-5)
Claude Prompting Best Practices (https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices)
Los nombres específicos de herramientas como «Interview me» y «Rule Rewriter» son prácticas internas/oficiales descritas personalmente por el creador del video, Ben AI; este artículo no pudo verificar punto por punto su nombre exacto ni sus detalles en las páginas oficiales citadas arriba. Si quieres aplicarlas, te recomendamos consultar directamente la documentación oficial más reciente.
Para seguir leyendo: en nuestro sitio también hemos publicado artículos sobre qué es Claude Fable 5 y cómo funciona, sobre una comparación práctica entre Opus 4.8 y Fable 5 usando la misma app y el mismo conjunto de instrucciones para ver cuánto cambia el costo en tokens, sobre si la forma en que escribes tus prompts realmente afecta cuánto gastas en AI Token, y sobre por qué el prompt caching puede terminar subiendo tu factura de IA en lugar de bajarla.
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