Cómo no quedarte sin contexto en un proyecto grande

Al principio todo va bien. Le pides algo, lo hace, le pides otra cosa, se acuerda de lo anterior. Parece magia.

Y a las dos horas empieza a hacer cosas raras. Te propone crear un archivo que ya existe. Te cambia el nombre de algo que habíais acordado hace una hora. Te explica desde cero algo que ya le habías explicado.

No se ha vuelto tonto. Se ha quedado sin sitio.

El contexto es la memoria de trabajo de la conversación: todo lo que la IA tiene delante en este momento. Y es finito. Cuando se llena, lo viejo se cae por el otro lado. Es exactamente igual que una mesa pequeña: cada cosa nueva que pones tira otra al suelo.

En un proyecto pequeño no lo notas. En uno grande es el cuello de botella principal. Estas son las tres cosas que hago.

¿Qué hago cuando se agota el contexto?

Lo primero, y contraintuitivo: empezar una conversación nueva.

La reacción natural es aguantar. Llevas dos horas de conversación, hay mucho ahí dentro, y empezar de cero se siente como tirar el trabajo. Así que sigues, y cada respuesta es peor que la anterior.

Es al revés. Una conversación llena rinde peor que una vacía. La IA con el contexto al ochenta por ciento está gastando su atención en repasar tres horas de charla en las que la mitad es ruido: intentos fallidos, cosas que descartasteis, mensajes de error de algo que ya se arregló.

Antes de cerrar, un movimiento que lo cambia todo: pídele que escriba el estado. Algo como "resume en un archivo qué hemos hecho, en qué punto estamos, qué decisiones hemos tomado y qué queda pendiente". Te deja un documento. Cierras la conversación, abres una nueva, le das ese documento y sigue como si nada, pero con la mesa despejada.

Ese gesto, cerrar limpiando, es el que más me ha mejorado el trabajo con IA en proyectos largos.

Técnica 1: el archivo de instrucciones del proyecto

Si hay una sola cosa que te lleves de aquí, que sea esta.

Claude Code lee un archivo llamado CLAUDE.md en la raíz de tu proyecto antes de cada conversación. Automáticamente. Sin que se lo pidas. Es la memoria permanente frente a la memoria de la sesión.

Ahí va lo que no quieres repetir nunca más:

Qué es este proyecto y para qué sirve, en cinco líneas. Cómo está organizado, qué hay en cada carpeta. Las convenciones que sigues: cómo nombras las cosas, en qué idioma escribes, qué formato usas. Y sobre todo, las cosas que no debe hacer.

Esa última parte es la más valiosa y la que menos gente escribe. "No toques la carpeta de configuración sin avisar". "No instales dependencias nuevas sin preguntar". "Los textos van siempre en español con tildes". Cada una de esas líneas es un error que no vas a tener que corregir treinta veces.

Se crea solo con el comando /init, que lee tu proyecto y escribe una primera versión. Pero la versión que sirve es la que vas ampliando: cada vez que corriges a la IA por lo mismo dos veces, esa corrección se convierte en una línea del archivo.

Y un aviso que aprendí por las malas: el archivo tiene que estar delgado. Si lo dejas crecer sin podar, acabas con un documento gigante que se come el contexto antes de empezar a trabajar. Cuando se hace grande, se parte: instrucciones generales en la raíz, detalles específicos en archivos que solo se leen cuando hacen falta.

Técnica 2: trabajar por trozos, no por proyecto

El error de fondo es intentar que la IA tenga el proyecto entero en la cabeza. No hace falta y no es posible.

Cuando yo trabajo en algo grande, no abro "el proyecto". Abro una tarea. "Voy a arreglar el formulario de contacto". Y en esa conversación solo entran los archivos del formulario de contacto.

La diferencia práctica es enorme. Con tres archivos abiertos, la IA los tiene claros y no se equivoca. Con cuarenta, empieza a mezclar cosas, a inventarse funciones que no existen y a proponerte cambios en sitios que no tocaban.

Cómo se hace en la práctica: sé explícito sobre qué mirar. En vez de "arregla el formulario", que le obliga a buscar por todo el proyecto, dile "en el archivo tal está el formulario, míralo y arregla esto". Le ahorras la exploración, que es lo que más contexto consume.

Y cuando termines esa tarea, cierra la conversación. Aunque no esté lleno el contexto. Una tarea, una conversación. Es la disciplina que más rinde y la que más cuesta mantener, porque siempre te apetece encadenar "y ya que estamos, cámbiame esto otro".

Técnica 3: que el proyecto se explique solo

Esta es la de largo plazo y es la que separa un proyecto que envejece bien de uno que se vuelve inmanejable.

La idea: si la IA puede entender una parte de tu proyecto leyendo poco, no necesita leerlo todo.

En la práctica son tres hábitos.

Archivos pequeños con nombres que dicen lo que hacen. Un archivo llamado enviar-correo-bienvenida no hace falta abrirlo para saber qué es. Un archivo llamado utils con novecientas líneas hay que leerlo entero cada vez.

Un índice por carpeta. En las carpetas con muchas cosas dejo un archivo que dice, en una línea por elemento, qué hay en cada sitio. Ese archivo es baratísimo de leer y evita que tenga que abrir veinte archivos para orientarse.

Escribir decisiones, no solo resultados. Cuando eliges hacer algo de una forma rara por un motivo, apúntalo. Si no, dentro de dos meses la IA va a ver esa rareza, va a pensar que es un error y te la va a "arreglar". Y va a romper algo.

Fíjate en que ninguna de las tres tiene que ver con la IA. Son buenas prácticas de organización de toda la vida. Lo que ha cambiado es que ahora tienen un beneficio inmediato y medible: cada archivo bien nombrado es contexto que no gastas.

Lo que no hago: montar un buscador semántico

Cuando cuento esto siempre aparece alguien diciendo que la solución es montar un sistema de recuperación, indexar todo el proyecto y que la IA busque en el índice.

Lo he mirado. No lo uso. El motivo largo lo tengo en por qué no uso RAG para el contexto en Claude Code, pero el corto es que Claude Code ya sabe buscar en archivos de forma muy eficiente, y montar una capa de búsqueda encima añade mantenimiento, añade una copia de los datos que se queda desactualizada y resuelve un problema que en la práctica no tengo.

Casi siempre que alguien quiere montar un buscador semántico, lo que necesita en realidad es organizar mejor sus carpetas. Es menos emocionante y funciona mejor.

Las señales de que te estás quedando sin contexto

Aprende a detectarlas antes de que se note en los resultados.

Empieza a resumir lo que le dices en vez de responder. Repite una explicación que ya te había dado. Te pregunta algo que le dijiste al principio. Y la más clara: propone crear algo que ya existe en el proyecto.

En cuanto veas la primera, guarda estado y abre conversación nueva. Insistir a partir de ahí es tirar el tiempo, y peor: es cuando aparecen los errores que no detectas hasta tres días después.

También puedes mirar el consumo directamente con el comando /status, que te dice por dónde vas. Yo lo miro poco, porque las señales de comportamiento llegan antes.

Y ahora qué

Empieza por el archivo de instrucciones. Es lo que más resultado da por minuto invertido y lo puedes tener escrito esta tarde. Si no sabes por dónde arrancar con la herramienta en general, lo básico está en Claude Code para no programadores, y si el concepto mismo de contexto te suena a nuevo, lo explico desde cero en qué es el contexto en una IA.

Y luego coge la costumbre de cerrar limpiando. Antes de irte, que escriba dónde te has quedado. Es un minuto y te ahorra los veinte que perderías mañana explicando otra vez lo mismo.

Todo esto, montar un sistema donde la IA trabaja con tu contexto y no se pierde, es exactamente de lo que va Yo SA.

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