Arquitectura de Prompt de Claude Code Ingeniería Inversa para Modelos Locales

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 2 de abril de 2026🔗 Source
Arquitectura de Prompt de Claude Code Ingeniería Inversa para Modelos Locales
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Un repositorio de GitHub contiene una reimplementación completa y legalmente limpia de la arquitectura de prompts de Claude Code, diseñada para desarrolladores que construyen agentes de codificación en modelos locales.

Detalles clave

El repositorio documenta la arquitectura completa de prompts que utiliza Claude Code, originalmente obtenida de un breve lanzamiento público en npm. El autor estudió cada prompt y utilizó al propio Claude para ayudar a reescribir toda la colección desde cero. El resultado son 26 prompts en total que cubren:

  • Estructura del prompt del sistema que realmente controla el comportamiento (no solo "eres un asistente útil")
  • Prompts de herramientas que evitan que el modelo use la terminal cuando existe una herramienta dedicada
  • Reglas de seguridad que limitan acciones destructivas sin ser demasiado restrictivas
  • Compresión de memoria para sesiones largas (crítico para ventanas de contexto más pequeñas)
  • Patrones de verificación que detectan cuando el modelo está racionalizando en lugar de probar

Los prompts están organizados en categorías: sistema, herramientas, agentes, memoria, coordinación y utilidades. Los patrones de prompts son independientes del modelo y pueden adaptarse para cualquier modelo que admita el uso de herramientas.

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Estado legal

Cada prompt está escrito de forma independiente con redacción diferente. El autor verificó que no hubiera copia textual mediante controles automatizados. El repositorio incluye un descargo de responsabilidad legal completo que cubre el uso nominativo justo, la no afiliación con Anthropic y una política de respuesta a DMCA. Esto se describe como una reimplementación de estilo sala limpia, no una copia.

El proyecto tiene licencia MIT y está disponible en https://github.com/swati510/claude-code-prompts.

Esta arquitectura es particularmente útil para construir flujos de trabajo agenticos con Ollama, llama.cpp o vLLM.

📖 Read the full source: r/LocalLLaMA

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