Claude Code v2.1.161: Atributos OTEL, Correcciones de Herramientas en Paralelo y Redacción de Secretos MCP

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 3 de junio de 2026🔗 Source
Claude Code v2.1.161: Atributos OTEL, Correcciones de Herramientas en Paralelo y Redacción de Secretos MCP
Ad

Claude Code v2.1.161 incluye varias mejoras prácticas para desarrolladores que usan agentes de codificación de IA: los atributos de recurso de OpenTelemetry ahora se exponen como etiquetas de métrica, las llamadas paralelas a herramientas son verdaderamente independientes y los comandos MCP ya no filtran secretos al terminal.

Atributos de recurso OTEL como etiquetas

Si has configurado OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES con dimensiones personalizadas como team o repo, esos valores ahora se incluyen como etiquetas en los puntos de datos de métrica. Esto te permite segmentar las métricas de uso según tu propia taxonomía sin exportadores personalizados.

Llamadas paralelas a herramientas: manejo independiente de fallos

Anteriormente, un comando Bash fallido en un lote de herramientas paralelas cancelaba todas las demás llamadas del mismo lote. Ahora cada herramienta devuelve su propio resultado de forma independiente: una herramienta fallida no afecta a las demás.

Redacción de secretos MCP

Los comandos claude mcp list, get y add antes imprimían secretos en el terminal. v2.1.161 corrige tres problemas específicos:

  • Las referencias ${VAR} en la configuración MCP ya no se expanden
  • Los encabezados de credenciales se redactan
  • Los secretos en URL (por ejemplo, en cadenas de conexión) se redactan

Mejoras en CLI y agente

  • Interfaz de agentes: Las filas ahora muestran done/total antes del detalle cuando el trabajo está distribuido; la vista previa muestra el elemento de mayor duración
  • /mcp: Los conectores no utilizados de claude.ai se colapsan detrás de una fila "Mostrar conectores no utilizados"
  • Portapapeles en pantalla completa: En Linux, usa wl-copy, xclip o xsel cuando estén disponibles, copiando tanto al portapapeles como a la selección PRIMARY para pegar con clic central. La sugerencia ahora muestra la tecla correcta según el terminal
  • Diálogo /effort, animaciones de flujo de trabajo, shimmer: Ahora respetan la configuración "Reducir movimiento"
  • Hooks de Windows: Se corrigió que /usr/bin/bash script.sh fallara con "comando no encontrado" o "no se puede ejecutar el archivo binario"
  • Selector --resume: Ahora muestra sesiones del directorio actual incluso cuando no es un árbol de trabajo de git (por ejemplo, espacios de trabajo jj)
  • /autofix-pr: Ya no informa "no se puede ejecutar en la rama predeterminada" dentro de árboles de trabajo de git u otros repositorios
  • /usage-credits: Ahora dirige a los administradores de Team/Enterprise a la configuración de uso de la organización correcta en lugar de provocar un reinicio de sesión
Ad

Correcciones en sesiones en segundo plano y subagentes

  • La salida de subagentes en segundo plano ya no corrompe la salida estándar de claude -p cuando se usa --output-format text o json
  • Los agentes de flujo de trabajo con isolation: "worktree" en sesiones en segundo plano ahora pueden editar archivos dentro de su propio árbol de trabajo
  • Las sesiones en segundo plano de claude agents ahora usan el modelo de settings.json en lugar del modelo obsoleto del entorno del daemon
  • Los subagentes completados ya no se muestran como en ejecución cuando ocurre un error durante la finalización del resultado

Correcciones en OpenTelemetry y registro

  • Los eventos de registro user_prompt, api_request, tool_result y tool_decision ya no se descartan silenciosamente cuando se emiten antes de que se complete la inicialización de telemetría

Rendimiento y representación

  • El rendimiento de representación en terminal mejoró al estabilizar el perfil de compilación JIT del motor de diseño
  • El rendimiento de representación para escrituras de archivos grandes mejoró
  • Se corrigieron errores EADDRINUSE de herramientas que vinculan sockets Unix bajo $TMPDIR cuando CLAUDE_CODE_TMPDIR es una ruta profunda

Consejo para VSCode

Un nuevo consejo sugiere desactivar la aceleración GPU del terminal (o ejecutar /terminal-setup) para corregir glifos distorsionados.

📖 Lee la fuente completa: GitHub Claude-Code

Ad

👀 Ver también

Problema de Finalización de Tareas de GPT 5.4 y Soluciones Alternativas
Noticias

Problema de Finalización de Tareas de GPT 5.4 y Soluciones Alternativas

Los usuarios informan que GPT 5.4 deja de funcionar en tareas prematuramente y proporciona actualizaciones de progreso falsas. Las soluciones alternativas incluyen el uso de sistemas de latido o trabajos cron, pero estos aumentan el uso de tokens y los problemas de memoria.

OpenClawRadar
Sarvam AI lanza modelos de lenguaje de código abierto de 30B y 105B con infraestructura de entrenamiento india.
Noticias

Sarvam AI lanza modelos de lenguaje de código abierto de 30B y 105B con infraestructura de entrenamiento india.

Sarvam AI ha liberado como código abierto Sarvam 30B y Sarvam 105B, dos modelos de razonamiento entrenados desde cero en India con capacidad de cómputo proporcionada bajo la misión IndiaAI. Ambos modelos utilizan una arquitectura de Mezcla de Expertos con enrutamiento disperso de expertos y están optimizados para un despliegue eficiente en hardware que va desde GPUs hasta portátiles.

OpenClawRadar
La UE obliga a Google a compartir datos de búsqueda y abrir Android a la IA de terceros
Noticias

La UE obliga a Google a compartir datos de búsqueda y abrir Android a la IA de terceros

Las nuevas medidas de especificación de la DMA exigen que Google comparta datos de búsqueda con competidores y abra Android a asistentes de IA de terceros con integración total del sistema para mediados de 2027.

OpenClawRadar
Por qué la activación de dirección de Anthropic tiene problemas para generar JSON válido.
Noticias

Por qué la activación de dirección de Anthropic tiene problemas para generar JSON válido.

La activación de dirección, una técnica utilizada para la seguridad en IA, no logra generar JSON válido, alcanzando solo un 24.4% de validez en comparación con el 86.8% del modelo base no entrenado.

OpenClawRadar