Claude Code revela su increíble origen: surgió de la alineación de seguridad, Boris: "Solo hemos completado el 1%"

marsbitPublié le 2026-07-07Dernière mise à jour le 2026-07-07

Résumé

**Claude Code: El origen inesperado y su futuro infinito** La historia de Claude Code, la herramienta de IA que está transformando la forma de programar, comienza de forma insólita: nació de un proyecto interno de *alineación de seguridad* (Alignment) en Anthropic. Su creador, Boris Cherny, revela que, a pesar de su impacto, solo han completado "el 1%". Todo empezó en 2021 con un equipo liderado por Ben Mann, que construyó una extensión inicial para VS Code. Investigadores como Dawn Drain y Shauna Kravec trabajaban en una visión más ambiciosa: la *ingeniería de software autónoma*. Sin embargo, los desafíos técnicos, como crear un entorno seguro para ejecutar código, fueron una pesadilla, y el proyecto quedó temporalmente en el olvido. Para 2022-2023, el equipo interno desarrolló *clide*, una herramienta de línea de comandos donde los usuarios podían "chatear" con Claude para editar código. Era potente pero demasiado adelantada a su tiempo: lenta, frágil e inestable. El punto de inflexión llegó en septiembre de 2024 con la incorporación de Boris Cherny. Con la misión de crear un sistema de "coding agéntico", Cherny construyó un prototipo de CLI. Un momento clave fue cuando copió un problema en *clide* y este escribió automáticamente un *pull request* completo de 5-10 líneas. La reacción fue de asombro: tenían todas las piezas, solo faltaba ensamblarlas. En diciembre, un pequeño equipo inició un sprint de dos semanas que culminó en el lanzamiento de Claude CLI en febrero d...

【Introducción】Desde que Ben Mann lideró el equipo para construir la primera extensión de VS Code en 2021, pasando por las iteraciones frenéticas de Boris Cherny en 2024, hasta que Claude Code irrumpió en 2025 y cambió radicalmente la forma de operar en Silicon Valley, toda la historia parece una epopeya. Sin embargo, el padre de Claude Code dice: "Solo hemos completado el 1%".

¡Claude Code solo ha completado el 1%!

Boris Cherny, desarrollador principal de Anthropic, reveló el origen, altamente contraintuitivo, de Claude Code: Claude Code nació de un proyecto interno de alineación de seguridad (Alignment) de Anthropic.

Y la parte más emocionante está en la segunda mitad:

Todavía hay mucho por hacer. Solo hemos completado el 1%.

Porque ese 1% de espacio significa que el 99% del futuro sigue completamente en blanco.

Al mismo tiempo, Claude reveló por primera vez la historia del origen de Claude Code:

La página oficial de Anthropic "The Making of Claude Code" se publicó simultáneamente.

Portal: https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

Claude Code casi fue completamente olvidado

La historia comienza en 2021.

Ben Mann, cofundador de Anthropic y líder del equipo Labs, recuerda:

Cuando fundamos Anthropic y finalmente decidimos construir un producto —una decisión bastante controvertida en ese momento— lo primero que hicimos fue construir un asistente de programación.

Dawn Drain, ingeniera de investigación, se unió recientemente a Anthropic. Su proyecto principal era: hacer que las capacidades de codificación del modelo al menos alcanzaran mi propio nivel.

En el mismo período, el equipo de aprendizaje por refuerzo de Shauna Kravec ya estaba pensando en algo más radical: la ingeniería de software autónoma. No querían construir un chatbot, sino que el modelo realmente "trabajara".

¿Por qué la programación? La respuesta de Shauna sigue siendo impactante:

Creemos que el camino hacia una IA transformadora debe pasar por la automatización del trabajo de ingeniería de software a gran escala.

A principios de 2022, ya estaban entrenando modelos con RL para escribir funciones simples y luego probar su corrección.

El resultado: inicialmente, el modelo se desempeñaba muy mal.

Mientras tanto, el equipo liderado por Ben Mann creó una extensión para VS Code: un asistente de programación temprano. Podía dar cuatro sugerencias diferentes. En la primavera de 2022, esta herramienta ya tenía alrededor de 100 usuarios externos.

Pero inmediatamente después, la realidad les dio un golpe contundente.

Surgió la pesadilla de la infraestructura.

Para lograr una codificación con agentes real, necesitas que el modelo ejecute código en un entorno seguro, lea y escriba archivos, maneje tiempos de espera, gestione fallos...

Estos problemas son casi idénticos a los que aún preocupan a todos hoy en día con los agentes.

Dawn y sus colegas tardaron mucho tiempo en lograr que el modelo tuviera un shell persistente en un contenedor, pudiera manejar entrada/salida en flujo y tratar elegantemente los tiempos de espera.

Luego, Ben Mann regresó de su licencia de paternidad y descubrió que básicamente "todos habían olvidado el asistente de programación".

Sin embargo, el lado de la investigación nunca se detuvo.

Siguieron perfeccionando las piezas centrales de la codificación con agentes: llamadas a funciones (function calling), búsqueda, herramientas bash... Lo que hoy parece obvio, en ese momento era una batalla cuesta arriba.

Anthropic "tan adelantada que era incómodo"

A finales de 2022 y en 2023, el equipo de Shauna logró un avance crucial: dotaron al modelo de herramientas bash, permitiéndole buscar libremente en bases de código.

Dawn Drain pasó "un tiempo embarazosamente largo" enseñándole a Claude a escribir diffs.

Finalmente crearon una herramienta interna de línea de comandos llamada clide.

Permitía chatear con Claude para editar código y completar tareas de desarrollo.

Ben Mann dijo: "Me encantó. Era realmente genial, pero podía ser mucho mejor".

El problema: era demasiado avanzada. Sid Bidasaria recordó más tarde: "Todo el mundo hablaba de clide, pero era torpe y lenta".

Adam Wolff, el primer ingeniero de Claude Code, le añadió capacidades de agente rudimentarias: podía inferir la intención del usuario a partir de cambios parciales.

En su primer éxito, "bailó en la cocina".

Pero clide siempre fue un juguete del lado de la investigación.

Era demasiado frágil, lenta e inestable.

Hasta septiembre de 2024, cuando una nueva persona se unió al equipo Labs.

Claude Code despega

En septiembre de 2024, Boris Cherny se unió a Anthropic Labs.

Ben Mann le asignó la tarea de "codificación con agentes", con la instrucción: "No construyas para los modelos de hoy, construye para los modelos de dentro de seis meses".

No fue asignado directamente a un producto de codificación, sino que primero se familiarizó con la API de Anthropic y rápidamente, en dos días, construyó un prototipo minimalista de terminal (CLI).

En el demo, podía capturar una pantalla de Apple Music y decirte qué canción estabas escuchando.

Lo publicó en Slack y solo recibió dos o tres 'me gusta'.

Nadie lo entendió. Ni él mismo lo entendía completamente.

Pero Boris no pudo detenerse. Sus amigos lo llamaban para salir, él rechazaba. Se encerró en casa los fines de semana, inmerso en esta cosa.

Un día, escribió una solicitud de extracción (pull request), Adam la rechazó y le sugirió probar con clide.

Boris copió y pegó el problema en clide, y escribió directamente la solicitud de extracción completa de cinco a diez líneas.

Boris recordó más tarde:

Nunca había visto algo así. Fue demasiado impactante. Se sentía como el futuro.

Ben Mann dijo que la expresión de Boris en ese momento era de "Holy shit".

Ya tenían todas las piezas, solo faltaba ensamblarlas.

En diciembre, el equipo Labs finalmente dio luz verde al proyecto.

De repente, de un equipo mínimo compuesto solo por Boris, Sid Bidasaria y Ben, llegaron seis o siete personas más.

Comenzaron la última carrera de dos semanas.

En esas dos semanas, casi todas las funciones centrales se completaron: informes de errores (bug reporting), flujo de inicio de sesión, actualizaciones automáticas (auto-updates), excelentes métricas de uso...

Sin límites en las solicitudes de extracción, sin procesos de revisión, las correcciones podían desplegarse en cinco minutos.

Del 10% al 100%, y el "1%" completado

En febrero de 2025, se lanzó públicamente Claude CLI, rebautizado oficialmente como Claude Code.

El logotipo de Claude Code con caracteres ASCII en mayúsculas se convirtió en un diseño icónico de la programación con IA.

La retroalimentación inicial no fue entusiasta. Muchos pensaron que "la idea es genial, pero tiene demasiados errores".

Pero los modelos mejoraban. Cuando se lanzó la serie de modelos Claude 4, todo cambió.

Boris Cherny estaba sentado en la última fila de la conferencia Code with Claude. Cuando se lanzó Sonnet 4, bajó la cabeza para programar y de repente se dio cuenta:

"Vaya, esto realmente se volvió más potente."

Esto cambió radicalmente la forma de operar en Silicon Valley: el responsable técnico de Ramp fue completamente conquistado en cinco minutos; el fundador de Bun lo utilizó para descifrar instantáneamente un complejo código de protocolo de red.

Para el invierno de 2025, había llegado un nuevo mundo irreversible.

Boris Cherny, responsable de Claude Code, que antes se quemaba las pestañas programando, descubrió que ya no escribía ni una sola línea de código manualmente: el 100% del trabajo lo realizaba Claude Code silenciosamente en el terminal de fondo.

Incluso usó Claude Code todo un día para escribir código, realizó 88 confirmaciones (commits), mientras su esposa y su perro lo acompañaban cómodamente en el sofá, todo relajado y agradable.

Cat Wu dijo que lo que más le conmovió fue el cambio en las solicitudes de permisos:

Al principio, todos leían cuidadosamente cada solicitud de permiso. Ahora, una gran parte de los usuarios las acepta automáticamente (auto-accept).

Se está construyendo confianza.

Y Boris sigue diciendo esa frase: Solo hemos completado el 1%.

Porque las verdaderas capacidades de autonomía a largo plazo, memoria persistente, gestión de contextos complejos, planificación en mundos abiertos... estas habilidades aún están lejos de llegar.

El rol del ingeniero humano está migrando de "arquitecto de código" a "administrador de IA".

La programación ya no es un privilegio críptico y difícil para geeks, y esto es solo el comienzo del camino de los agentes de IA hacia el mundo real, para resolver los problemas últimos de la humanidad.

Referencias: https://www.anthropic.com/features/making-of-claude-code

Este artículo proviene del WeChat Public Account "新智元" (Nueva Era de la Inteligencia Artificial), autor: ASI启示录; editor: David

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Questions liées

Q¿Cuál es el origen poco convencional de Claude Code según Boris Cherny?

AClaude Code se originó a partir de un proyecto interno de alineación de seguridad (Alignment) de Anthropic.

Q¿Qué problema fundamental enfrentó el equipo de Anthropic al desarrollar un asistente de programación 'agéntico' en 2022?

AEnfrentaron una 'pesadilla de infraestructura' relacionada con la ejecución segura de código, lectura/escritura de archivos, manejo de tiempos de espera y fallos en un entorno controlado.

Q¿Qué herramienta interna de línea de comandos (CLI) creó el equipo de investigación de Anthropic antes de Claude Code, y cuál era su principal problema?

ACrearon una herramienta CLI interna llamada 'clide'. Su principal problema era que era 'demasiado avanzada para su tiempo', siendo torpe, lenta e inestable.

Q¿Qué momento clave hizo que Boris Cherny se diera cuenta del potencial revolucionario del prototipo que estaba desarrollando?

AEl momento clave fue cuando pegó un problema (issue) en 'clide' y este escribió por completo una solicitud de extracción (pull request) de 5 a 10 líneas de código funcional. Esto le hizo sentir que estaba viendo 'el futuro'.

Q¿Por qué Boris Cherny insiste en que Claude Code solo ha completado el 1% de su desarrollo potencial?

APorque cree que capacidades fundamentales como la autonomía de larga duración, memoria persistente, gestión de contextos complejos y planificación en mundos abiertos aún están muy lejos de realizarse, lo que deja un 99% de futuro por explorar.

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130 vues totalesPublié le 2024.12.17Mis à jour le 2024.12.17

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Agent S : L'avenir de l'interaction autonome dans Web3 Introduction Dans le paysage en constante évolution de Web3 et des cryptomonnaies, les innovations redéfinissent constamment la manière dont les individus interagissent avec les plateformes numériques. Un projet pionnier, Agent S, promet de révolutionner l'interaction homme-machine grâce à son cadre agentique ouvert. En ouvrant la voie à des interactions autonomes, Agent S vise à simplifier des tâches complexes, offrant des applications transformantes dans l'intelligence artificielle (IA). Cette exploration détaillée plongera dans les subtilités du projet, ses caractéristiques uniques et les implications pour le domaine des cryptomonnaies. Qu'est-ce qu'Agent S ? Agent S se présente comme un cadre agentique ouvert révolutionnaire, spécifiquement conçu pour relever trois défis fondamentaux dans l'automatisation des tâches informatiques : Acquisition de connaissances spécifiques au domaine : Le cadre apprend intelligemment à partir de diverses sources de connaissances externes et d'expériences internes. Cette approche double lui permet de construire un riche répertoire de connaissances spécifiques au domaine, améliorant ainsi sa performance dans l'exécution des tâches. Planification sur de longs horizons de tâches : Agent S utilise une planification hiérarchique augmentée par l'expérience, une approche stratégique qui facilite la décomposition et l'exécution efficaces de tâches complexes. Cette fonctionnalité améliore considérablement sa capacité à gérer plusieurs sous-tâches de manière efficace et efficiente. Gestion d'interfaces dynamiques et non uniformes : Le projet introduit l'Interface Agent-Ordinateur (ACI), une solution innovante qui améliore l'interaction entre les agents et les utilisateurs. En utilisant des Modèles de Langage Multimodaux de Grande Taille (MLLMs), Agent S peut naviguer et manipuler sans effort diverses interfaces graphiques. Grâce à ces fonctionnalités pionnières, Agent S fournit un cadre robuste qui aborde les complexités impliquées dans l'automatisation de l'interaction humaine avec les machines, préparant le terrain pour d'innombrables applications en IA et au-delà. Qui est le créateur d'Agent S ? Bien que le concept d'Agent S soit fondamentalement innovant, des informations spécifiques sur son créateur restent insaisissables. Le créateur est actuellement inconnu, ce qui souligne soit le stade naissant du projet, soit le choix stratégique de garder les membres fondateurs sous le radar. Quoi qu'il en soit, l'accent reste mis sur les capacités et le potentiel du cadre. Qui sont les investisseurs d'Agent S ? Étant donné qu'Agent S est relativement nouveau dans l'écosystème cryptographique, des informations détaillées concernant ses investisseurs et soutiens financiers ne sont pas explicitement documentées. Le manque d'aperçus publiquement disponibles sur les fondations d'investissement ou les organisations soutenant le projet soulève des questions sur sa structure de financement et sa feuille de route de développement. Comprendre le soutien est crucial pour évaluer la durabilité du projet et son impact potentiel sur le marché. Comment fonctionne Agent S ? Au cœur d'Agent S se trouve une technologie de pointe qui lui permet de fonctionner efficacement dans divers environnements. Son modèle opérationnel est construit autour de plusieurs caractéristiques clés : Interaction homme-ordinateur semblable à l'humain : Le cadre offre une planification IA avancée, s'efforçant de rendre les interactions avec les ordinateurs plus intuitives. En imitant le comportement humain dans l'exécution des tâches, il promet d'élever l'expérience utilisateur. Mémoire narrative : Utilisée pour tirer parti des expériences de haut niveau, Agent S utilise la mémoire narrative pour suivre les historiques de tâches, améliorant ainsi ses processus de prise de décision. Mémoire épisodique : Cette fonctionnalité fournit aux utilisateurs un accompagnement étape par étape, permettant au cadre d'offrir un soutien contextuel au fur et à mesure que les tâches se déroulent. Support pour OpenACI : Avec la capacité de fonctionner localement, Agent S permet aux utilisateurs de garder le contrôle sur leurs interactions et flux de travail, s'alignant avec l'éthique décentralisée de Web3. Intégration facile avec des API externes : Sa polyvalence et sa compatibilité avec diverses plateformes IA garantissent qu'Agent S peut s'intégrer sans effort dans des écosystèmes technologiques existants, en faisant un choix attrayant pour les développeurs et les organisations. Ces fonctionnalités contribuent collectivement à la position unique d'Agent S dans l'espace crypto, alors qu'il automatise des tâches complexes en plusieurs étapes avec un minimum d'intervention humaine. À mesure que le projet évolue, ses applications potentielles dans Web3 pourraient redéfinir la manière dont les interactions numériques se déroulent. Chronologie d'Agent S Le développement et les jalons d'Agent S peuvent être encapsulés dans une chronologie qui met en évidence ses événements significatifs : 27 septembre 2024 : Le concept d'Agent S a été lancé dans un document de recherche complet intitulé “Un cadre agentique ouvert qui utilise les ordinateurs comme un humain”, présentant les bases du projet. 10 octobre 2024 : Le document de recherche a été rendu publiquement disponible sur arXiv, offrant une exploration approfondie du cadre et de son évaluation de performance basée sur le benchmark OSWorld. 12 octobre 2024 : Une présentation vidéo a été publiée, fournissant un aperçu visuel des capacités et des caractéristiques d'Agent S, engageant davantage les utilisateurs et investisseurs potentiels. Ces jalons dans la chronologie illustrent non seulement les progrès d'Agent S, mais indiquent également son engagement envers la transparence et l'engagement communautaire. Points clés sur Agent S Alors que le cadre Agent S continue d'évoluer, plusieurs attributs clés se distinguent, soulignant sa nature innovante et son potentiel : Cadre innovant : Conçu pour offrir une utilisation intuitive des ordinateurs semblable à l'interaction humaine, Agent S propose une approche nouvelle de l'automatisation des tâches. Interaction autonome : La capacité d'interagir de manière autonome avec les ordinateurs via une interface graphique signifie un bond vers des solutions informatiques plus intelligentes et efficaces. Automatisation des tâches complexes : Avec sa méthodologie robuste, il peut automatiser des tâches complexes en plusieurs étapes, rendant les processus plus rapides et moins sujets aux erreurs. Amélioration continue : Les mécanismes d'apprentissage permettent à Agent S de s'améliorer grâce à ses expériences passées, améliorant continuellement sa performance et son efficacité. Polyvalence : Son adaptabilité à travers différents environnements d'exploitation comme OSWorld et WindowsAgentArena garantit qu'il peut servir un large éventail d'applications. Alors qu'Agent S se positionne dans le paysage Web3 et crypto, son potentiel à améliorer les capacités d'interaction et à automatiser les processus représente une avancée significative dans les technologies IA. Grâce à son cadre innovant, Agent S incarne l'avenir des interactions numériques, promettant une expérience plus fluide et efficace pour les utilisateurs à travers divers secteurs. Conclusion Agent S représente un saut audacieux en avant dans le mariage de l'IA et de Web3, avec la capacité de redéfinir notre interaction avec la technologie. Bien qu'il soit encore à ses débuts, les possibilités de son application sont vastes et convaincantes. Grâce à son cadre complet abordant des défis critiques, Agent S vise à mettre les interactions autonomes au premier plan de l'expérience numérique. 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893 vues totalesPublié le 2025.01.14Mis à jour le 2025.01.14

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