Informe post mortem de Claude Code: Tres errores causaron degradación de calidad, ya corregidos

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 23 de abril de 2026🔗 Source
Informe post mortem de Claude Code: Tres errores causaron degradación de calidad, ya corregidos
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Anthropic ha publicado un análisis post mortem explicando tres problemas separados que causaron una degradación en la calidad de Claude Code para algunos usuarios durante el último mes. A partir del 20 de abril (v2.1.116), los tres han sido resueltos. La API no se vio afectada.

Problema 1: Reducción del esfuerzo de razonamiento predeterminado (4 de marzo – 7 de abril)

El 4 de marzo, el esfuerzo de razonamiento predeterminado de Claude Code se cambió de alto a medio para reducir las latencias largas que hacían que la interfaz pareciera congelada. Esto afectó a Sonnet 4.6 y Opus 4.6. Tras las quejas de los usuarios sobre una inteligencia reducida, el cambio se revirtió el 7 de abril. Opus 4.7 ahora usa por defecto un esfuerzo muy alto; otros modelos usan alto.

Problema 2: Error de caché eliminó el razonamiento previo (26 de marzo – 10 de abril)

El 26 de marzo, se implementó un cambio para limpiar los pensamientos antiguos de sesiones inactivas durante más de una hora. Un error provocó que esto ocurriera en cada turno en lugar de una sola vez, haciendo que Claude pareciera olvidadizo y repetitivo. Se solucionó el 10 de abril. Afectó a Sonnet 4.6 y Opus 4.6.

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Problema 3: Prompt de verbosidad perjudicó la calidad de codificación (16 de abril – 20 de abril)

El 16 de abril, se añadió una instrucción en el prompt del sistema para reducir la verbosidad. En combinación con otros cambios en los prompts, degradó la calidad de la codificación. Se revirtió el 20 de abril. Afectó a Sonnet 4.6, Opus 4.6 y Opus 4.7.

Qué están haciendo de manera diferente

Anthropic restablecerá los límites de uso para todos los suscriptores a partir del 23 de abril. Reconocen que las evaluaciones internas inicialmente no lograron reproducir estos problemas, y están mejorando la monitorización y las pruebas para detectar este tipo de regresiones antes.

📖 Lee la fuente completa: HN AI Agents

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