Claude Code: programar y ejecutar tareas desde la web

 (code.claude.com)
7 puntos por GN⁺ 2026-03-29 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • La función de programación en la nube automatiza tareas repetitivas y puede ejecutarse en segundo plano incluso si la computadora está apagada
  • Hay tres modos de programación: Cloud, Desktop y /loop, con diferencias en el lugar de ejecución y la unidad para configurar la frecuencia
  • Se pueden crear tareas programadas desde la web, la app de escritorio y la CLI definiendo nombre de la tarea, repositorio, entorno, frecuencia y conectores
  • Con conversión automática de zona horaria, frecuencias personalizadas e integración con conectores MCP, puede conectarse con Slack, Linear y Google Drive
  • Los desarrolladores pueden usar esto para crear flujos de automatización continuos para revisión de código, análisis de CI, sincronización de documentación y más

Ejecutar tareas programadas desde la web

  • Las tareas programadas basadas en la nube permiten automatizar trabajos repetitivos
    • Se ejecutan en infraestructura administrada por Anthropic, por lo que siguen funcionando aunque la computadora del usuario esté apagada
    • Algunos ejemplos son revisar Pull Requests cada mañana, analizar fallos de CI por la noche, sincronizar documentación y hacer auditorías semanales de dependencias
    • Está disponible para todos los usuarios de Claude Code on the web (Pro, Max, Team, Enterprise)

Comparación de opciones de programación

  • Claude Code admite tres formas de ejecución programada: Cloud, Desktop y /loop
    • Cloud se ejecuta en la nube de Anthropic, así que funciona incluso con la computadora apagada
    • Desktop y /loop se ejecutan en la máquina local, y difieren en la persistencia de la sesión y los permisos de acceso a archivos
  • Las tareas de Cloud permiten un intervalo mínimo de 1 hora, mientras que Desktop y /loop permiten configurar intervalos de 1 minuto
  • Cloud se ejecuta automáticamente y funciona sin solicitudes de permisos, mientras que Desktop permite configurar permisos por tarea

Proceso para crear una tarea programada

  • Las tareas programadas pueden crearse desde la web, la app de escritorio y la CLI
    • Web: haz clic en New scheduled task en claude.ai/code/scheduled
    • Escritorio: selecciona New remote task en la página Schedule
    • CLI: usa el comando /schedule para configuración interactiva o indícalo directamente como en /schedule daily PR review at 9am
  • Pasos de creación
    • Escribir el nombre de la tarea y el prompt: como se ejecuta de forma autónoma, se necesita un prompt claro y completo
    • Seleccionar el repositorio: agrega un repositorio de GitHub; se clona desde la rama principal y los cambios se envían a una rama con prefijo claude/
    • Seleccionar el entorno: define el entorno en la nube, incluido acceso a red, variables de entorno y scripts de instalación
    • Seleccionar la frecuencia: por defecto es todos los días a las 9:00 AM en hora local; en la CLI se puede ajustar con más detalle usando /schedule update
    • Revisar los conectores: elige si incluir conectores MCP como Slack, Linear y Google Drive
    • Finalizar la creación: una vez creada, aparecerá en la lista y se ejecutará automáticamente en la próxima hora programada, o se puede ejecutar de inmediato con Run now

Opciones de frecuencia de ejecución

  • La frecuencia programada admite conversión automática de zona horaria y se ejecuta a la hora local especificada
  • La ejecución puede retrasarse algunos minutos, pero mantiene un desplazamiento constante para cada tarea
  • Frecuencias disponibles por defecto
    • Hourly: se ejecuta cada hora
    • Daily: una vez al día, por defecto a las 9:00 AM
    • Weekdays: se ejecuta solo en días hábiles
    • Weekly: se ejecuta una vez por semana en el día y la hora indicados
  • Las frecuencias personalizadas, como cada 2 horas o el día 1 de cada mes, pueden configurarse con /schedule update en la CLI

Permisos de repositorio y ramas

  • En cada ejecución se vuelve a clonar el repositorio y se comienza desde la rama principal
  • Por defecto, solo se puede hacer push a ramas con prefijo claude/
  • Si es necesario modificar ramas protegidas, se puede quitar la restricción con la opción Allow unrestricted branch pushes

Conectores

  • Las tareas programadas pueden interactuar con servicios externos mediante conectores MCP
    • Por ejemplo, leer solicitudes de soporte en un canal de Slack y crear un issue en Linear
  • Por defecto se incluyen todos los conectores vinculados, y se pueden quitar los que no sean necesarios
  • Los conectores se pueden administrar desde el formulario de creación de tareas, Settings > Connectors y la CLI con /schedule update

Configuración del entorno

  • Cada tarea se ejecuta en un entorno en la nube, donde se controla el acceso a red, las variables de entorno y los scripts de instalación
  • Se requiere configuración previa para acceso a API, instalación de dependencias, restricciones de red y otros ajustes
  • Además del entorno predeterminado (Default), se pueden crear entornos personalizados

Administración de tareas programadas

  • Al hacer clic en una tarea dentro de la lista Scheduled, se abre su página de detalles
    • Se pueden revisar el repositorio, los conectores, el prompt, la frecuencia y el historial de ejecuciones

  • Ver historial de ejecuciones e interactuar

    • Al hacer clic en cada ejecución (run), se abre la sesión completa
    • Se puede revisar lo que hizo Claude, los cambios realizados, crear un Pull Request y continuar la conversación
    • Desde el menú desplegable junto al título de la sesión se puede cambiar el nombre, archivar o eliminar

  • Editar y controlar tareas

    • Ejecutar de inmediato con Run now
    • Pausar o reanudar con el interruptor Repeats
    • Modificar nombre, prompt, frecuencia, repositorio, entorno y conectores con el ícono de edición
    • Eliminar la tarea con el ícono de borrado (las sesiones existentes se conservan)
    • También se puede administrar desde la CLI con los comandos /schedule list, /schedule update y /schedule run

Recursos relacionados

Lecturas relacionadas

1 comentarios

 
GN⁺ 2026-03-29
Comentarios de Hacker News

  • Es interesante que en el sitio oficial anuncien el lanzamiento de la función, mientras que las limitaciones de uso se comuniquen desde la cuenta de Twitter de un miembro del equipo
    Cuando antes anunciaron el doble de uso, hubo quien predijo que vendría algo así como este "rug pull" (tuit relacionado)

    • Me parece un enfoque razonable. En vez de subirle el precio a todo el mundo, buscan inducir cierto comportamiento. Es como un peaje con tarifa variable según la hora
    • Por la política de precios de Anthropic, últimamente uso más GLM-5. No está al nivel de Opus, pero rinde bastante bien. Tuve la suerte de alcanzar a contratar el plan barato de Alibaba Coding Model, aunque ya desapareció
    • Si usas un proveedor en la nube, tienes que aceptar este tipo de restricciones. Si quieres estabilidad, es mejor comprar equipo local como un Mac Studio o Strix Halo y montar tu propio entorno de inferencia
    • Si ves las respuestas del segundo tuit, un ingeniero de Claude Code de Anthropic aclara que eso no era cierto. Fue un caso de desinformación que se difundió

  • Cada vez estamos más cerca de un mundo donde el desarrollo iterativo de software basado en IA sea lo normal
    Un usuario confiable da feedback, una IA lo organiza en tickets, otra IA arma el PR, y después de revisarlo se despliega
    Parece que ya casi estamos en ese punto

    • Antes yo también creía en esa dirección, pero ahora soy escéptico. En cada etapa la tasa de error es demasiado alta, y hasta los sistemas que intentan reducirla generan nuevos errores
      La IA no escribe código mantenible y, de hecho, termina ralentizando todo. Al final, la programación asistida por IA es mucho más eficiente
      La razón por la que FAANG paga 300 dólares por línea no es la velocidad, sino la precisión y la estructura
    • Me gusta esa dirección, pero el costo de inferencia es demasiado alto. El costo de entrenamiento está bien, pero si baja el costo de inferencia desaparece el incentivo para publicar modelos
      Si Taalas logra grabar el modelo directamente en hardware sería un gran avance, pero al final solo estaría trasladando el problema al cuello de botella del hardware
      Tal vez algún día lleguemos a una época en la que insertes modelos como si fueran cartuchos de Game Boy
    • Desde la perspectiva del usuario, ya existe demasiada distancia respecto al software hecho por humanos, así que a nadie le importa quién lo hizo
      Incluso leer un post en Hacker News ya es el resultado de pasar por varias capas de sistemas automatizados
    • Incluso dentro de varias décadas, seguirá siendo difícil lograr que los usuarios escriban tickets decentes
    • Ese tipo de bucle de retroalimentación al final solo amplifica exponencialmente el garbage-in → garbage-out. Es como la fantasía de que “los robots se arreglan solos”

  • Antes configuré algo parecido a ChatGPT con la instrucción “avísame solo cuando haya tráfico pesado en mi trayecto al trabajo a las 8 a. m. todos los días”, pero me llegaba una notificación diaria incluso cuando no había congestión

    • La mayoría de los sistemas de agentes intenta resolver esto simplemente con cron, pero ignoran el concepto de prospective memory
      Para más contexto, ver The Missing Memory Type
    • Al final hay que escribir mejor el prompt. Como en el chiste de programadores, si defines mal la condición, obtienes cualquier cosa
    • Los agentes ejecutan herramientas dentro de un bucle. Si quieres resultados repetibles, tienes que definir “congestión” claramente mediante una herramienta
      Yo tengo este sistema conectado a clima, horarios de trenes, calendario de trabajo y una herramienta de notificaciones por Telegram
      La verdad es que también se podría implementar solo con cron
    • También puedes definir los criterios de evaluación tú mismo usando algo como pi-mono (enlace de GitHub)
    • A mí me pasó exactamente lo mismo. El sistema no solo notificaba los true positive, también avisaba todos los false positive. Demasiado tonto

  • Mucha gente y muchas empresas querían automatización web, pero los operadores de los sitios la bloqueaban
    Sin embargo, le pones IA en el nombre y ahora parece que sí se permite

  • Hace poco me cambié de GitHub Copilot Pro a Claude Code Max (20x)
    Claude sobresale en varios aspectos, pero la parte de agentes remotos/en la nube es débil
    Intenté configurar “Claude on the web” en un proyecto de Elixir, pero falló por un problema de firewall de red
    Además, los logs solo muestran la parte final, así que depurar es difícil
    En cambio, los “Coding Agents” de Copilot usan la infraestructura de GitHub Actions y son mucho más estables
    Como “Schedule task on the web” tiene la misma estructura, me preocupa que termine teniendo problemas similares

  • Creo que la gente al final intentará hacer con IA muchas cosas para las que la automatización simple basada en reglas ya es suficiente
    En la empresa también se escucha mucho eso de “resolvamos X con IA”, pero en muchos casos en realidad no hace falta

    • Da la impresión de que en toda la industria están bloqueando deliberadamente automatizaciones básicas como ejecutar tareas con cron
      La IA puede ayudar con la parte del “then”, pero con manejar bien la condición del “if” ya sería suficientemente útil
    • En mi empresa pasa algo parecido. Estamos en medio de una fusión o adquisición y los inversionistas presionan con que “hay que usar más IA para no quedarse atrás en la competencia”
      El problema es cuando adoptar IA se vuelve el objetivo en sí mismo
    • Este tipo de sistemas encaja mejor con tareas intuitivas y flexibles como “revisa si hoy hay una buena oferta”
    • Si el usuario puede expresar claramente su intención, está bien.
      Yo escribí un texto para ayudar a la gente a entender las habilidades de los agentes
      Building Agent Evals
      Y también tengo otro texto sobre el problema de la no determinación
      Error Compounding
    • Para el usuario común, escribir la parte del “then” es difícil. Al final, una IA que pueda explicar la intención en lenguaje natural reduce esa barrera

  • Tengo el plan Claude Code Max 20x, pero aun así las tareas programadas en la nube están limitadas a 3
    Aun así, la función como tal está muy buena. En local era molesto por temas de permisos, pero en el sandbox de la nube se puede ejecutar
    Estas son las tres tareas que configuré

    1. Cada lunes ejecutar pnpm audit y pnpm outdated, y luego redactar un reporte de seguridad/actualizaciones
    2. En días hábiles, analizar los logs y métricas de Sentry para generar un reporte de nuevos incidentes
    3. Revisar los commits del día anterior en la rama develop para detectar bugs, problemas de seguridad o documentación faltante
      Suena útil correr esto automáticamente todos los días o cada semana. El conector de Sentry de Claude Code fue bastante preciso
      Más adelante pienso intentar que cree issues o incluso envíe PRs automáticamente
    • En realidad eso se resuelve con una sola línea de cron
      0 7 * * 1-5 ANTHROPIC_API_KEY=sk-... /path/to/claude-cron.sh /path/to/repo >> ~/claude-reports.md 2>&1

  • Sorprende la velocidad de Claude.
    Grok ya ofrecía esta función y recién ahora otros se están poniendo al día
    Este tipo de funciones genera mucho lock-in de usuario. Grok ofrece 10 tareas concurrentes gratis
    Yo lo uso para extraer noticias de varias fuentes cada mañana

  • Esta función es algo limitada. No puedes tomar capturas de pantalla ni enviar solicitudes curl a dominios arbitrarios
    Por eso hice un servicio en la nube llamado Cronbox
    Lo presenté como “Show HN: Cronbox – Schedule AI Agents” y
    también hay una tarea de ejemplo en Pelican Rides a Bicycle

  • Siento que se les escapó algo básico. Entiendo que esto ejecuta prompts sobre un repositorio git, pero ¿a dónde van los resultados?
    Me pregunto si le das permisos de commit para que aplique cambios directamente, o si funciona mediante herramientas MCP

    • Está estructurado para ofrecerse mediante MCP bundling. Es un enfoque bastante elegante
    • Nosotros ejecutábamos una auditoría de seguridad automática cada semana y publicábamos los resultados en Slack