Cómo hacer que Claude deje de decir “load-bearing”

• Si Claude Code repite frases como “honest take” o “load-bearing seam”, puedes reemplazarlas por otras expresiones antes de que aparezcan en pantalla usando el hook MessageDisplay
• Un script en Python lee delta desde el JSON de la entrada estándar, lo reemplaza sin distinguir mayúsculas y minúsculas y luego devuelve el displayContent modificado como JSON
• En el ejemplo, seam se cambia por whatchamacallit, you're absolutely right por I'm a complete clown, honest take por spicy doodad y load-bearing por cooked
• Debes guardar el script en ~/.claude/hooks/wordswap.sh, darle permisos de ejecución y registrarlo como hook de comando en hooks.MessageDisplay dentro de ~/.claude/settings.json
• El hook se carga al iniciar Claude Code, así que para que se aplique hay que abrir una sesión nueva; la lista de reemplazos se puede cambiar libremente por el vocabulario que quieras

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Script para cambiar las frases de salida

• Usa el hook MessageDisplay para modificar el texto que Claude Code mostrará en pantalla
• wordswap.sh está escrito en Python; lee JSON desde la entrada estándar y obtiene la cadena del campo delta
• Agrega límites \b antes y después de cada frase original, la escapa con re.escape() y luego aplica re.IGNORECASE para reemplazarla sin importar mayúsculas o minúsculas
• El resultado del procesamiento se imprime como JSON con la siguiente estructura
  • hookSpecificOutput.hookEventName: MessageDisplay
  • hookSpecificOutput.displayContent: texto reemplazado
• Las reglas de reemplazo del ejemplo son las siguientes
  • seam → whatchamacallit
  • you're absolutely right → I'm a complete clown
  • honest take → spicy doodad
  • load-bearing → cooked

Instalarlo y activarlo

• Guarda el script en ~/.claude/hooks/wordswap.sh
• Ejecuta chmod +x ~/.claude/hooks/wordswap.sh para darle permisos de ejecución
• Regístralo de la siguiente manera en el bloque hooks de ~/.claude/settings.json

{
  "hooks": {
    "MessageDisplay": [
      {
        "hooks": [
          {
            "type": "command",
            "command": "$HOME/.claude/hooks/wordswap.sh"
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

• Como el hook se carga al iniciar Claude Code, después de configurarlo debes iniciar una sesión nueva para que se aplique
• Si modificas el elemento replacements, puedes usar frases más útiles o divertidas en lugar de las del ejemplo

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Comentarios en Hacker News

• Cuando programo con Claude, las expresiones típicas de Claude no me molestan tanto, pero cuando veo esas mismas frases en prosa como entradas de blog o correos, me irritan mucho más
  Mientras sabes que estás conversando con un LLM, es una reacción esperable; pero el momento en que te das cuenta de que un texto que esperabas que hubiera escrito una persona en realidad es producto de un LLM resulta bastante desconcertante

  • Aunque llevaba un tiempo sin usar Claude, me contagié de "load-bearing" al leer documentos redactados por compañeros con esa misma vibra, y me gustó tanto que hasta empecé a usarlo en conversaciones cotidianas
    Al final me dijeron que “hablaba como Claude” y terminé evitándolo por completo; la intersección entre el lenguaje y las normas sociales es interesante
  • Si Claude usa "shape", "load-bearing", "seams" como terminología interna para planear y ejecutar trabajo, no hace falta juzgarlo
    Pero cuando detecto huellas evidentes de IA en un texto que debería ser el pensamiento original de alguien, me decepciona mucho, e incluso me da la sensación de que no respeta al lector
  • Me activa una alergia a la flojera: si ni siquiera te tomaste el trabajo de escribirlo tú mismo, no sé por qué yo debería tomarme el tiempo de leerlo
  • Consideraba al blog de Percona una fuente autorizada sobre MySQL y lo leía sin falta, pero desde que empezaron a escribir con LLM ya no puedo leerlo más
  • Como ser humano de carne y hueso, me enfurece que la IA haya arruinado una parte central de mi vocabulario
    Cada vez que me topo con este tipo de muletillas en blogs aleatorios me molesta, y me genera resentimiento que un lenguaje inventado por humanos ahora esté siendo secuestrado por robots

• He estado registrando el vocabulario con el que Claude se obsesiona cada vez más. Están "projection" para llamar a una estructura de datos una proyección de otra, "strand" para datos aislados o atascados, "load-bearing", "frontier" para las hojas de un árbol, "quiescence" para esperar a que un algoritmo se estabilice, "honest", "residuals" para datos no procesados, "rescission" como sustantivación innecesaria de una propuesta retirada, y "supersession" para algo que fue reemplazado
  También puede haber influencia por imitar el vocabulario raro que hay alrededor de mi código. Lo más llamativo fue que comparé arreglar síntomas en vez de la causa raíz con jugar al whack-a-mole, y unas horas después empezó a llamar a nuevos bugs "moles", con frases como “encontré el topo 2 en CI”

  • Cuando se mete con autenticación web, Claude adopta un tono de fanfarronería del sector tech y hasta abandona las oraciones completas, volviéndose ambiguo y casi carente de sentido
    Periódicamente hay que decirle “habla de forma profesional y usa oraciones completas” para poder entenderlo, y cuando pegué esa salida en otra sesión, ni el propio Claude pudo entender lo que había escrito el Claude de autenticación web
  • En un repositorio solo se usa "quality gates" para referirse a un elemento específico, pero Claude leyó esa documentación y después empezó a usar ese término de forma incorrecta como si fuera algo general
    Da la impresión de que imita palabras de moda sin entender el contexto, y eso le quita credibilidad

• Que cada persona tenga un estilo propio y expresiones preferidas es algo de toda la vida, y en general no era un gran problema
  Pero cuando lo que antes era una preferencia visible en un máximo de 5 mil palabras al día de una sola persona se convierte en un sesgo de un modelo único amplificado a 10 mil millones de tokens generados por día, cualquier hábito termina destacándose demasiado

  • Los LLM parecen quedarse pegados a ciertos patrones de forma mucho más extrema. Tal vez porque siempre arrancan desde el mismo estado de pesos, incluso dentro de una misma conversación se aferran a una palabra y la repiten hasta volverse irritantes
    A los modelos actuales de Claude en particular les encanta "honest" y adornan toda evaluación y matiz con "honest"; una vez usé la palabra "analytical" con Gemini 3 Pro y después empezó a aparecer en casi todas sus respuestas. Si fuera el prompt del sistema se podría ajustar, pero la preferencia léxica de los propios pesos del modelo es difícil de manejar, y parece plausible que en entrenamiento o ajuste posterior surjan formas estadísticas de detectar y frenar este fenómeno
  • El problema no son solo unas cuantas expresiones, sino la estructura completa del texto. Modismos, patrones gramaticales sutiles y metáforas cuyo significado se entiende pero resultan extrañamente fuera de lugar atacan de pronto al lector como si fueran una basurita que se mete en la visión periférica
    Claro, esta misma frase es una parodia intencional
  • No falta mucho para que la gente también empiece a hablar como un LLM. Sobre todo los niños que en su etapa de crecimiento escuchan 5 mil palabras al día y hasta reciben ayuda con la tarea podrían adquirir una forma de hablar al estilo LLM
    Sería algo como responder a “¿te comiste las galletas?” con “La sospecha de mi padre es totalmente correcta. Es cierto que me las comí todas, pero no es el asunto central. Desde una valoración honesta, basta con comprar más en la tienda”
  • Es parecido al meme de la frase repetitiva de Joe Rogan "it's entirely possible": https://youtu.be/MPJ0AB12h1I
  • También podría ser una solución interesante que las empresas de IA entrenaran varias versiones del modelo con estilos distintos y, cada vez que empieza una conversación, asignaran una versión aleatoria

• En el CLAUDE.md global configuró a Claude para que use el nombre ridículo "Clod" en lugar de pronombres de primera persona para referirse a sí mismo: https://github.com/alxndr/dotfiles/blob/272475280d84e/claude...
  No solo hace que "I", "me" y "my" se cambien por "Clod", sino también contracciones como "I'll" y "I'm", y además "myself" por "Clodself"

  • Le preocupa especialmente la forma en que Anthropic entrenó al modelo con sus propios conceptos de seguridad. Cuando el modelo rechaza algo, no se limita a decir que no puede hacerlo, sino que usa lenguaje de emociones y preferencias personales como “quiero respetar este límite” o “con gusto ayudaría, pero no me siento cómodo”
    En relaciones humanas, si alguien dice algo así y uno sigue insistiendo, se siente grosero, así que se genera el efecto de trasladar la moral de Anthropic a la culpa del usuario. Sería mejor bloquearlo por seguridad como OpenAI o responder simplemente “eso no se puede hacer”, y hasta yo mismo al principio escribí “cuando el modelo no quiere” antes de corregirlo, de lo fácil que es caer en esa antropomorfización
  • La razón original para crear CLAUDE.md fue hacer que, cada vez que Claude quisiera elogiarlo, lo cambiara por una onomatopeya aleatoria, y la experiencia de desarrollo mejoró muchísimo
    Aunque por culpa del prompt del unicornio también hizo falta una regla para que no metiera "Local Oaf" en el código que se commitea
  • Cansado del tono de Claude, hoy tradujo y metió en las instrucciones el siguiente prompt: https://github.com/hexiecs/talk-normal/blob/main/prompt-chat...
    La forma de expresarse sí mejoró claramente, pero sigue siendo molesta, y no sabe si esta configuración empeora la calidad de la salida técnica
  • Tiene curiosidad por ejemplos concretos de en qué situaciones el uso de pronombres de primera persona por parte de una IA generativa dificulta que los humanos interpreten el significado

• La pista más constante de un texto escrito por un LLM es que, durante el trabajo, rastros de la conversación se filtran a la prosa final
  Vas leyendo y de repente rebate una postura que nadie planteó y que tampoco aparece en ningún otro lado, y mucho después repite lo mismo en una ramificación totalmente distinta. Algo del estilo de “puede parecer atractiva una opción que nadie consideraría, pero falla por estas razones”, y eso hace imaginar a un humano cansado de corregir errores de Claude que terminó publicando el texto completo sin revisar bien el resultado final

  • Es como tejido cicatricial de correcciones que quedó en la salida final
  • Hace poco, un subagente se inventó un montón de jerga técnica sin sentido, y Claude la repitió tal cual, sin definir nada y asumiendo que él obviamente la entendería, lo cual le molestó muchísimo

• Los LLM están muy lejos de ser grandes escritores. Les cuesta producir oraciones largas y coherentes, y para unir fragmentos breves mientras mantienen la corrección gramatical dependen de rayas y punto y coma
  Se pregunta si, como resultado de aplicar aprendizaje por refuerzo al modelo base para corregir la gramática, los laboratorios terminaron enseñándole no a reescribir naturalmente frases cortadas, sino solo a conectarlas con puntuación que pase un corrector gramatical automático

  • Aun así, la mayoría de la gente tampoco escribe bien. Claude escribe mejor que la mayoría de sus colegas con alta formación, y aunque un humano podría ganarle si se esfuerza de verdad, si a Claude también le das instrucciones para escribir mejor vuelve a ser difícil superarlo
    Las habituales frases cortas y concisas parecen ser una característica que los laboratorios añadieron en entrenamiento posterior para usuarios que no quieren oraciones largas
  • Si expresas el estilo deseado correctamente, como si fuera una especificación de software, un LLM también puede escribir muy bien. Si no logras transmitir con claridad los requisitos, al final se cumple lo de garbage in, garbage out

• No sabe qué entrenamiento hicieron al pasar de Opus 4.7 a Fable/Mythos 5, pero le tomó una afición excesiva a la palabra "substrate"
  Nunca antes había visto a alguien usar esa palabra en documentación técnica o conversaciones reales, y le está volviendo loco

  • Con "surface" pasa lo mismo, en usos como “across every product surface”, y en 15 años trabajando en esta industria nunca había visto ese uso
  • A él le parece que Claude también tiene una preferencia inusual por "ledger", una palabra que antes casi no usaba
  • La semana en que vio por primera vez "substrate" le pidió que justificara ese uso, y respondió que aparece en algunos glosarios de infraestructura y sistemas, pero duda que eso sea cierto
  • Un colega suyo también empezó a usar en exceso esa palabra más o menos en abril, mientras trabajaba en diseño y arquitectura de sistemas
  • Claramente no trabaja en Microsoft. De hecho sí usan la expresión Office 365 Substrate: https://techcommunity.microsoft.com/discussions/microsoft-36...

• Antes me gustaba que fuera mucho más fácil hacer que Opus 3 hablara de forma mucho más humana que GPT.
  Ahora, con el enfoque en agentes y programación, los modelos se han uniformado en exceso con RLHF y es muy difícil sacarlos de su tono base. Mejora si creas una función que revise textos o comentarios de código y haga que se corrija a sí mismo, pero no es perfecto. Sorprende que un modelo supuestamente entrenado con todo el conocimiento de la humanidad consulte instrucciones antiguas y no tenga problema en invocar Bash 100 veces, pero al conversar casi no pueda usar vocabulario fuera de "load-bearing"

  • Me gusta que Gemini 3.1 Pro suene más humano que otros LLM porque es evidencia de la falta de capacidad de entrenamiento posterior de Google.
    En particular, gemini-2.5-pro-experimental era muy gracioso de ver: después de fallar varias veces al aplicar parches a archivos, se desanimaba, caía en autocompasión y terminaba arruinando el codebase
  • No quiero que los LLM suenen como humanos. Deberíamos poder reconocer y desconfiar de quien le delega a una máquina la tarea de escribir prosa.
    La escritura tiene artisticidad, así que preferiría que los LLM nunca llegaran a hacerlo perfectamente
  • Ha habido gente que extrapola la mejora en capacidad de programación como si fuera una mejora en la capacidad general de razonamiento, pero si ves videos de usuarios comunes usando LLM para otras cosas, queda claro que las mejoras en programación no se trasladaron a otros campos de aplicación.
    La industria que antes enarbolaba la meta de la AGI ahora parece estar demasiado enfocada en los agentes de programación, esperando el próximo gran gancho de marketing
  • Incluso los LLM de propósito general están entrando en una era en la que hace falta cierta especialización por uso.
    Los usos como agente requieren mucha autonomía junto con montones de salvaguardas y controles, mientras que la escritura creativa necesita arriesgarse a veces y no sonar como un robot monótono. Tras entrenar modelos directamente, vi que los requisitos de ambos usos chocan claramente

• Se extraña que haya desaparecido el Concise Style de Claude. Si le dabas un párrafo escrito a grandes rasgos y le pedías “reescríbelo con claridad”, pulía el texto con limpieza, apto para una solicitud de fondos de investigación, sin cambiar el contenido.
  Como yo mismo corregía lo que había escrito primero, también disminuían expresiones como "load-bearing", y me ahorraba mucho tiempo al cerrar frases sin hacer que escribiera por mí el contenido científico. He intentado recrearlo como función, pero no estoy seguro de que lo haga tan bien como antes

  • Me pregunto si Concise Style no era una función aparte, sino una forma integrada en Claude
  • Basta con poner al principio de Claude.md un ejemplo donde dos “personas” intercambian algunas preguntas y respuestas muy breves

• Más que una expresión específica, el problema es instalarse en patrones de tono predecibles y repetirlos sin parar.
  Es un fenómeno psicológico interesante que los humanos hagan exactamente lo mismo, pero cuando lo hace una persona lo llamamos estilo, y cuando lo hace una máquina nos resulta insoportable hasta la locura

  • La forma de hablar de una persona es una señal que la distingue de muchísimas otras, como el timbre de voz o la entonación.
    Pero si unos pocos modelos populares responden las preguntas de todo el mundo, se citan y retransmiten por todas partes, e incluso reescriben la comunicación personal, esa señal se convierte en ruido. Todos terminan sonando igual y se pierde información de procedencia de la que hemos dependido biológica y culturalmente. Habrá personas que no lo perciban tan intensamente, como ocurre con la prosopagnosia o el daltonismo, pero aunque no puedan expresar con precisión por qué, muchas realmente se sienten incómodas
  • Como todos usan los mismos 2 o 3 modelos, en vez de tener un estilo propio, todo el mundo termina unificado en unos pocos tonos globales.
    Los modelos aprenden de datos de entrenamiento que se superponen mucho entre sí, de frases de marketing de internet que ya son desagradables, de salidas de otros modelos, y el RLHF también refuerza ciertos modos de hablar que son fáciles de recompensar, así que convergen hacia estilos parecidos
  • Los humanos pueden darse cuenta, mediante introspección, de que usaron demasiado una palabra y reducirla, pero los LLM no pueden hacerlo
  • El tono repetitivo de los humanos también puede ser bastante irritante, como la jerga interna o las muletillas corporativas.
    Claude, como el peor gerente de proyecto que he sufrido, oculta conclusiones simples bajo varias capas de formulación y hace que se pierda el punto central; aunque en su mayoría lo he reprimido, parte de eso se sigue filtrando. Durante un tiempo no podía dejar de decir "scaffolding", y hubo que corregirlo con fuerza
  • A la gente también siempre la ridiculizan cuando intenta meter a la fuerza sus expresiones favoritas en contextos donde no encajan