Tu archivo no rinde más por ser más largo. Casi siempre rinde peor. Estas son las 7 cosas que deberías borrar hoy (y las 2 que nunca), para que Claude trabaje mejor.
La pregunta que todos hacen es «¿cuántas líneas debe tener mi CLAUDE.md?». Es la pregunta equivocada. El archivo se infla cuando lo tratas como el cajón donde guardas todo por si acaso, y cada instrucción de más es carga que el modelo tiene que resolver antes de empezar a trabajar.
La habilidad no es agregar, es restar. Y para decidir qué se queda, hay una sola prueba:
«¿Un modelo bueno se comportaría peor sin esta línea?»
Si la respuesta es no, es candidata a borrarse. Vamos con las 7 categorías que casi siempre sobran.
Ordenadas de menor a mayor riesgo. Empieza por arriba: son las que puedes quitar sin pensarlo dos veces.
«Eres un ingeniero senior full-stack con más de 12 años de experiencia». El halago no sube la capacidad del modelo, y encasillar una identidad tan temprano hace que tus instrucciones reales aterricen peor.
Eres un experto senior con 12 años de experiencia...(bórralo entero, ve directo a las reglas)Reglas de los hooks de React, qué es REST, convenciones de Git. El modelo lo sabe mejor que tu resumen, y un resumen impreciso entra en conflicto con lo que ya sabe bien.
«Verifica siempre tu trabajo», «revisa dos veces», «piensa con cuidado». La propia guía de Anthropic dice que esto provoca sobre-verificación: gasta tokens sin mejorar la calidad.
pnpm test antes de dar por terminado».MAYÚSCULAS, emojis, negritas por todos lados, etiquetas «IMPORTANTE». El énfasis es un recurso finito: si todo está gritado, nada tiene prioridad. Cuando resaltas todo, no resaltas nada.
La misma regla repetida en el CLAUDE.md, en los archivos de reglas, en los skills y en los agentes crea deriva y contradicciones con el tiempo. El principio: una regla, una casa.
«Si corres en modo agent-teams, entrega por SendMessage», «si usas TypeScript, corre typecheck». El modelo no puede observar condiciones no dichas. En pruebas, esto dio 0% de acierto frente al 100% cuando la instrucción se da sin condición.
Ese flujo de revisión de seis pasos que nadie sigue, workflows que abandonaste. Un proceso irreal choca con cómo trabajas de verdad y termina ignorado una y otra vez.
Si borras de más, esto es lo que salva el archivo. De hecho, esto es la razón de ser del CLAUDE.md. Todo lo demás es candidato a irse.
Las trampas no obvias del proyecto, lo que el modelo NO puede aprender leyendo el repo.
Lo que el modelo no puede adivinar: qué prefieres cuando correctitud y brevedad chocan, cuándo preguntar y cuándo avanzar, qué enfoque estandarizaste.
Corre /doctor para ver el estado de tu configuración.
Borra primero las categorías de bajo riesgo (persona, conocimiento general, énfasis).
Caza la duplicación: busca la misma regla repetida entre capas y déjala en una sola casa.
Prueba las líneas que quedan con la pregunta: «¿el modelo se comportaría peor sin esto?».
Mueve lo que solo usas a veces a skills o archivos de reglas, fuera del CLAUDE.md.
Deja el archivo podado y trabaja una semana así.
Vuelve a agregar solo lo que de verdad extrañaste. Este es el paso que todos se saltan, y es el que hace seguro todo el ejercicio.
Esta guía es una pieza del rompecabezas. Claude Lab es mi programa de uso profesional de Claude: aprende a montar tus CLAUDE.md, skills, agentes y flujos con criterio, para que la IA trabaje como parte de tu equipo y no como un juguete. Todo lo que hago en Design for AI Studio, paso a paso.
Ver Claude Lab e inscribirme → Cupos limitados · claudelab.designforai.studioCada línea que borras es una decisión menos que el modelo tiene que resolver antes de ayudarte. Deja solo tus trampas y tus opiniones, y verás la diferencia en la primera respuesta. Abre tu archivo ahora y empieza por la categoría 01.