Claude Code Routines se presenta oficialmente

 (code.claude.com)
13 puntos por GN⁺ 15 일 전 | 1 comentarios | Compartir por WhatsApp
  • Función de automatización de código basada en la nube que se ejecuta automáticamente según horarios, llamadas API y eventos de GitHub, y funciona sobre la infraestructura de Anthropic
  • Las rutinas se componen de prompt, repositorio, conectores y disparadores, y siguen ejecutándose aunque la laptop esté apagada
  • Los disparadores admiten tres tipos: horario, API y eventos de GitHub, y se pueden combinar varios en una sola rutina
  • Se pueden crear y administrar desde web, CLI y app de escritorio, y realizar tareas mediante conectores de servicios externos como GitHub, Slack y Linear
  • Está disponible en los planes Pro o superiores y actualmente se encuentra en fase de research preview, por lo que las funciones y la especificación de la API pueden cambiar

Automatizar tareas con rutinas

  • Claude Code Routines es una configuración de código guardada que se ejecuta automáticamente según horarios, llamadas API y eventos de GitHub, y funciona en infraestructura en la nube administrada por Anthropic
  • Las rutinas se componen de un conjunto de prompt, repositorio y conectores, y siguen ejecutándose aunque la laptop esté apagada
  • Los tipos de disparadores son tres: horario, API y eventos de GitHub, y es posible combinar varios disparadores en una sola rutina
  • Las rutinas están disponibles en los planes Pro, Max, Team y Enterprise, y se pueden crear y administrar desde la web o la CLI (/schedule)
  • Actualmente se encuentra en fase de research preview, por lo que el comportamiento y la especificación de la API pueden cambiar

Principales casos de uso de las rutinas

  • Mantenimiento del backlog: un disparador programado revisa cada noche el rastreador de issues para agregar etiquetas, asignar responsables y publicar un resumen en Slack
  • Clasificación de alertas: una herramienta de monitoreo llama a un disparador API cuando ocurre un error, y la rutina analiza el stack trace y luego crea un PR de corrección
  • Revisión de código personalizada: un disparador de GitHub se ejecuta al crear un PR y agrega automáticamente comentarios de revisión sobre seguridad, rendimiento y estilo
  • Verificación de despliegues: un pipeline de CD llama a un disparador API después del despliegue, y la rutina ejecuta pruebas de humo y revisa logs
  • Sincronización de documentación: un disparador programado semanal escanea los PR fusionados y crea un PR para actualizar la documentación relacionada con APIs que haya cambiado
  • Portabilidad de librerías: cuando se fusiona un PR, un disparador de GitHub lleva los cambios a un SDK en otro lenguaje

Cómo crear una rutina

  • Las rutinas se pueden crear desde la web, la app de escritorio y la CLI, y todas las interfaces se conectan a la misma cuenta en la nube
  • Al crear una rutina se configuran estos elementos: prompt, repositorio, entorno, conectores y disparadores
  • Una rutina es una sesión de ejecución automática, por lo que puede ejecutar comandos e invocar conectores sin aprobación de permisos
  • Las rutinas pertenecen a cuentas personales y no se comparten con el equipo. La cantidad de ejecuciones cuenta dentro del límite diario de la cuenta
  • Todas las acciones realizadas mediante conectores como GitHub, Slack y Linear aparecen como hechas desde la cuenta conectada del usuario

  • Crear desde la web

    • Haz clic en New routine en claude.ai/code/routines
    • Escribe el nombre de la rutina y el prompt, y elige el modelo
    • Selecciona el repositorio: agrega un repositorio de GitHub y usa ramas con prefijo claude/
    • Selecciona el entorno: configura acceso a red, variables de entorno y scripts de instalación
    • Selecciona los disparadores: elige o combina horario, evento de GitHub y API
    • Revisa los conectores y elimina los que no necesites
    • Al hacer clic en Create, la rutina se crea y puede ejecutarse de inmediato

  • Crear desde la CLI

    • Se puede hacer una creación interactiva con el comando /schedule (/schedule daily PR review at 9am)
    • En la CLI solo se pueden crear disparadores programados; los disparadores API y GitHub se agregan desde la web
    • Se puede administrar con /schedule list, /schedule update y /schedule run

  • Crear desde la app de escritorio

    • En la página Schedule, selecciona New remote task
    • Se muestran juntas las tareas programadas locales y las rutinas

Configuración de disparadores

  • Una rutina puede tener uno o más disparadores programados, API o de GitHub
  • Los disparadores se pueden agregar o eliminar en cualquier momento

  • Disparador programado

    • Se ejecuta por hora, diariamente, entre semana o semanalmente según la zona horaria
    • El intervalo mínimo de ejecución es de 1 hora
    • En la CLI se puede configurar una expresión cron con /schedule update

  • Disparador API

    • Se proporciona un endpoint HTTP por rutina, con autenticación mediante Bearer token
    • Una solicitud POST crea una nueva sesión y devuelve una URL
    • Se puede pasar el contexto de ejecución mediante el campo text en el cuerpo de la solicitud
    • El token solo se muestra una vez, y puede volver a emitirse o revocarse
    • El endpoint /fire requiere el encabezado beta experimental-cc-routine-2026-04-01

  • Disparador de GitHub

    • Se ejecuta automáticamente cuando ocurren eventos en el repositorio conectado
    • Requiere instalar Claude GitHub App
    • Solo se puede configurar desde la interfaz web
    • Si se exceden los eventos, se aplica un límite por hora

    • Eventos compatibles

      • Admite unas 20 clases de eventos de GitHub, como Pull request, Push, Release, Issues y Discussion
      • Cada evento puede responder a acciones específicas (opened, closed, edited, etc.)

    • Filtrado de PR

      • Permite filtrar por autor, título, cuerpo, rama, etiquetas, si fue fusionado y si proviene de un fork, entre otros criterios
      • Ejemplo: is draft=false → ejecuta solo PR listos para revisión, labels include needs-backport → dispara solo cuando existe una etiqueta específica

    • Mapeo de sesiones

      • Cada evento se ejecuta como una sesión independiente, y no es posible reutilizar sesiones entre eventos

Administración de rutinas

  • Al hacer clic en una rutina dentro de la lista, se muestra su página de detalles
  • Se pueden revisar el repositorio, los conectores, el prompt, los disparadores y el historial de ejecuciones

  • Ver ejecuciones e interactuar

    • Cada ejecución se abre como una sesión, donde se pueden revisar cambios, crear PR y continuar la conversación
    • En el menú de la sesión se puede cambiar el nombre, archivar o eliminar

  • Edición y control

    • Run now permite ejecutar de inmediato
    • El interruptor Repeats permite pausar o reanudar
    • En Edit routine se pueden modificar el nombre, el prompt, el repositorio, el entorno y los disparadores
    • Al eliminar una rutina, las sesiones anteriores se conservan

Permisos de repositorio y ramas

  • Las rutinas requieren autenticación con GitHub, y la conexión se configura con /web-setup
  • De forma predeterminada, solo pueden hacer push a ramas con prefijo claude/
  • La opción Allow unrestricted branch pushes permite quitar esa restricción

Conectores

  • Las rutinas acceden a servicios externos como Slack, Linear y Google Drive mediante conectores MCP
  • De forma predeterminada se incluyen todos los conectores conectados, y se recomienda quitar los que no sean necesarios
  • Se pueden administrar desde Settings > Connectors o con /schedule update

Configuración del entorno

  • Cada rutina se ejecuta en un entorno en la nube
  • El entorno controla el acceso a red, las variables de entorno y los scripts de instalación
  • Se puede preconfigurar el acceso a APIs, la instalación de dependencias y las restricciones de red

Uso y límites

  • La ejecución de rutinas descuenta uso de la suscripción igual que una sesión normal
  • Existe un límite diario de ejecuciones por cuenta
  • Si se permite el uso excedente, son posibles ejecuciones extra con cobro
  • El uso se puede consultar en claude.ai/settings/usage

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Lecturas relacionadas

1 comentarios

 
GN⁺ 15 일 전
Opiniones en Hacker News

  • Los LLM y sus proveedores siguen siendo una caja negra gigantesca
    Obtengo mucho valor de ellos, pero no me inspiran confianza las funciones nuevas que saca Anthropic
    Es difícil confiar tanto en la posibilidad de que las funciones sean nerfeadas o desaparezcan como en la supervivencia a largo plazo de la empresa
    Por eso no pienso montar un negocio ni un flujo de desarrollo sobre esa plataforma
    Solo quiero usarlo hasta el nivel de Claude Code y mantener el lock-in al mínimo para poder pasarme a OpenCode o Codex si surge algún problema

    • Pienso igual. En las últimas semanas vi que mi dependencia de Claude Code estaba aumentando y empecé a bajar su uso
      La función de "Memory" fue decisiva. Solo guarda los datos de aprendizaje en una ruta local, así que no quedan en git
      Además, como los nuevos términos prohíben usar otros CLI, se bloqueó el agente de depuración automática que estábamos probando en la empresa
      Al final fue un “so long Claude”
    • Yo también intenté mantenerme independiente del modelo, pero la estrategia de lock-in de Anthropic se está volviendo tan explícita que es difícil evitarla
      Solo uso funciones portables como MCP o Skills
      Al ver repetirse esta estrategia de moat al estilo Silicon Valley, no quiero volver a caer en eso
    • Más bien, ellos nerfean funciones apenas tienen la oportunidad
    • Yo veo la preocupación por el lock-in como un legado del pasado. Hoy la migración de agentes es fácil, así que moverse entre proveedores puede hacerse en cuestión de horas
      Como los principales proveedores de LLM copian mutuamente sus funciones, al final todos se mueven sobre estándares comunes
      Si aparece un problema, creo que será fácil hacer un lift-and-shift y cambiarse rápido
    • Esta discusión me recuerda a la vieja estrategia multicloud
      En ese momento también había mucha preocupación por el lock-in, pero en la práctica no fue tan grave como se predecía en lugares como AWS
      Creo que con los LLM va a pasar algo parecido, así que no me preocupa demasiado

  • Los ToS son confusos. ¿Correr claude -p desde cron está bien, pero meterlo en un bot de Telegram sería una infracción?
    La función Routines también funciona con suscripción y tiene callbacks de API, así que no entiendo si una cuenta sería suspendida si un bot llama a la API

    • Como Anthropic no aclara esto, hay mucha confusión. Cada documento dice algo distinto y eso frustra bastante
    • Parece una ambigüedad intencional. Como con las licencias por volumen de Microsoft, sería una estrategia para asustar a los usuarios y evitar que expriman demasiado la suscripción
    • La confusión del último mes fue así
      • El SDK permitió autenticación OAuth
      • Luego la documentación se corrigió a “no usen OAuth”
      • Después un empleado tuiteó que “para uso personal está bien”
      • Más tarde enviaron un correo general diciendo “no lo usen nunca”
        Enlaces relacionados: documentación del SDK, actualización en Reddit, aviso en HN
    • No entiendo eso de que claude -p no se pueda usar junto con otras herramientas
      Quiero integrar ClaudeCode en un IDE, pero no tengo idea de hasta dónde llega eso de “3rd party harness”

  • Últimamente la caída de rendimiento de Claude ha sido tan fuerte que no me quedó otra que pasarme a otros modelos
    Hasta scripts básicos de Python se vuelven a ejecutar por errores de sintaxis
    Antes la computadora siempre hacía lo que se le ordenaba, pero ahora ya no

    • Vale la pena revisar el rastreador de rendimiento de Claude Code de marginlab.ai
    • Estoy usando Codex 5.4 xhigh. Se comunica mal, pero hace el trabajo
    • Yo tampoco creía eso de que “el modelo se volvió más tonto”, pero esta semana no me queda más que admitirlo. Opus la está pasando peor que Sonnet

  • Da la impresión de que Anthropic saca casi todas las semanas la misma función con otro nombre

    • La dirección canceló todos los proyectos de la semana pasada y ahora está empujando Routines
      DevOps anunció que centralizará el Routines Hub. El que no siga el ritmo será reemplazado
    • Ya hasta hacen chistes con que “en 7 días se sale de la ventana de contexto...”
    • Quizá esta sea la definición de vibecoding a través de varias sesiones
    • La próxima semana seguramente aparecerán en GitHub issues otras funciones que se rompieron silenciosamente
      Hoy Sonnet 4.6 dio respuestas completamente fuera de lugar y me decepcionó. Voy a volver a probar Opus 4.6
    • Incluso ya hubo casos en que se superpone con nombres de funciones que yo mismo hice. Debí registrar la marca “dispatch”

  • Hay rumores de una reciente reducción de límites de uso de Claude Code
    (enlace relacionado)
    Con este tipo de restricciones, me pregunto si las herramientas autónomas realmente podrán funcionar bien

    • Hablando con amigos, parece que la raíz del problema fue la introducción de la ventana de contexto de 1M tokens
      Al principio dio resultados impresionantes, pero luego la carga aumentó y desde entonces la siguen ajustando
      El modo “High” en la práctica pasó a ser el antiguo “Medium”, y el verdadero alto rendimiento solo puede usarse con configuraciones ocultas
      Creo que deberían permitir que el usuario ajuste directamente el tamaño de la ventana de contexto
      Enlaces relacionados: discusión en HN, solución bajando de versión
    • La competencia actual en IA parece un juego de deuda. Al final alguien va a pagar el costo
    • Ahora los comentarios parecen haberse restaurado
    • Sí, los límites son reales: artículo de ghacks.net

  • Si faltan recursos de cómputo, resulta raro que sigan lanzando más funciones de automatización

    • Probablemente intentan inducir el uso de scheduling para predecir la carga. Tal vez quieren distribuirla con ejecuciones nocturnas
    • Pero en el fondo se trata de reforzar el lock-in. Es una estrategia para empujar integraciones difíciles de deshacer
    • La cuenta Max incluye 15 ejecuciones por día y lo que pase de eso se cobra aparte
    • Parece que más que el volumen simple de uso, quieren inducir patrones estratégicos de uso. Los logs de escritura de código valen mucho más
    • En definitiva, es una forma de mantener a los usuarios atados a su ecosistema

  • Creo que este es justo el comienzo de la era del AI cloud
    La tendencia es montar servicios avanzados encima del modelo y asegurar ingresos mediante lock-in

  • Antes automatizaba revisiones de PR con la GitHub Action claude-code-action
    Pero no funcionaba en repositorios forkeados, así que tuve que modificarlo yo mismo
    Parece que la función Routines podría resolver este problema
    Aun así, el límite de 15 ejecuciones automáticas por día es demasiado bajo. En el proyecto OpenWrt aparecen 20 PR al día, así que sería difícil correrlo para todos
    También hace falta una función de volver a revisar después de una corrección
    Estaría bien tener más ejecuciones diarias o una función de arrastre por 7 días
    Además, ya me pasó dos veces un bug en el que la ventana se cerraba mientras editaba una rutina

  • Se puede correr Claude Code en modo piloto automático.
    La idea es definir rutinas para que respondan a horarios, triggers de API y eventos de GitHub
    ¿Cómo habría que llamar a eso? ¿“ingeniería de software”? ¿“programación”?

    • No es más que configuración de agentes, no alcanza para llamarlo programación
    • “openclawing” le queda mejor
    • También salió la palabra “promptramming”
    • “vibe coding” también suena como buen candidato
    • Hay quienes dicen que simplemente habría que llamarlo “gramming”

  • Llevo bastante tiempo usando una función que antes se llamaba “Scheduled”
    Tenía bugs, pero ahora es estable
    Estos son algunos casos en que la usé

    1. Monitorear un canal de feedback en Slack, crear issues automáticamente y, en los casos simples, corregirlos directamente y responder con el enlace al PR
    2. Para trabajo no relacionado con código, generar un reporte diario que resume la actividad de GitHub, Slack y correo
      También lo probé con CoWork, pero el conector de GitHub de Claude Code fue mucho más preciso
      Si funciona bien, es una herramienta de automatización bastante útil