Planning with Files: cómo resolver el problema de contexto en agentes de IA al estilo Manus

• Planteamiento del problema

  • Los agentes de IA (Claude Code, Cursor, etc.) pierden el objetivo en trabajos de larga duración por las limitaciones de la ventana de contexto
  • Olvidan las instrucciones iniciales y repiten los mismos errores (el contexto = RAM volátil)
  • Esto puede resolverse usando el sistema de archivos como memoria permanente, como si fuera un disco

• La clave del éxito de Manus (ingeniería inversa)

  • En 8 meses alcanzó ingresos por 100 millones de dólares → adquisición por Meta por 2 mil millones de dólares
  • La clave: usar archivos Markdown como el cerebro externo de la IA
  • Manipulación de la atención (attention manipulation) + conservación del historial de errores → evita repetir fallos
  • La capacidad de recuperación ante errores es el principal indicador del desempeño de un agente

• Patrón de 3 archivos (núcleo de Planning with Files)

  • task_plan.md
    → Plan paso a paso + gestión del avance con casillas de verificación
    → El archivo más importante para recordarle constantemente el objetivo
  • findings.md
    → Guarda resultados de investigación, información descubierta y análisis
  • progress.md
    → Registra lo que realmente se intentó hacer + resultados + todos los errores

• 4 reglas principales de uso

  • Siempre comenzar escribiendo primero el plan en task_plan.md
  • Si se consulta el mismo tema 2 veces o más → organizarlo y guardarlo en findings.md
  • Todos los errores que ocurran deben registrarse obligatoriamente en progress.md
  • Prohibido repetir el mismo fracaso de la misma manera → cambiar el enfoque y volver a intentar

• Cómo aplicarlo en la práctica

  • Instalar el plugin en Claude Code: /plugin marketplace add OthmanAdi/planning-with-files
  • Ejecutarlo automática o manualmente en tareas complejas (más de 3 pasos, o cuando se necesite investigación o refactorización) con /planning-with-files
  • Efecto: la IA no olvida el objetivo y disminuye notablemente la repetición de errores

• Idea clave y conclusión

  • Para mejorar el desempeño de los agentes de IA, una gestión de memoria efectiva es mucho más importante que un modelo más grande
  • Incluso con solo 3 archivos Markdown se puede elevar mucho el nivel de ingeniería de contexto
  • El plugin Planning with Files → implementación open source del método de Manus → cualquiera puede usarlo de inmediato

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task_plan.md es básicamente igual al método que estaba usando ahora mismo. Sería mucho más cómodo si se hiciera automáticamente.