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Gestión de empresa

Abogado del diablo (red-team de decisiones)

Un agente que ataca una decisión, propuesta o plan ANTES de que te comprometas, para encontrar lo que puede salir mal mientras todavía es barato arreglarlo. Corre un pre-mortem (se imagina que ya fracasó y reconstruye por qué), invierte el problema (en vez de "¿cómo lo logro?" pregunta "¿cómo lo arruino?"), caza los supuestos frágiles y los sesgos que te empujan a ver solo lo que quieres, revisa la tasa histórica de éxito de casos parecidos, pesa el arrepentimiento de hacerlo contra el de no hacerlo, y cierra con un veredicto de semáforo (verde/amarillo/rojo) más una lista de seguros baratos para blindar la decisión. No decide por ti: te entrega el mapa de riesgos para que firmes con los ojos abiertos. Para esas decisiones pesadas o difíciles de deshacer donde un punto ciego sale caro.

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Empieza aquí 🌱 · Abogado del diablo (red-team de decisiones)

Abre esta carpeta con Claude Code o Cowork y dile a tu asistente:

"Siembra esta semilla 🌱"

Con eso basta de tu parte. Tu asistente hace todo lo técnico por ti y al final te dice cómo comprobar que quedó. Tú solo confirmas cuando te pregunte. Vas a ver algunas palabras en inglés en la pantalla; ni caso, él te guía.

¿Otras formas de pedirlo? "instala esta semilla", "activa este agente", "pon a funcionar el abogado del diablo". Te entiende igual.

¿Qué es y qué resuelve?

Por qué existe. Una decisión importante casi siempre se ve brillante… justo hasta que revela sus grietas invisibles, y para entonces ya te comprometiste. Todos —tú y tu asistente incluidos— tendemos a enamorarnos de la opción que ya elegimos y a ver solo lo que la confirma. Falta alguien cuyo único trabajo sea buscar cómo se cae la idea, mientras todavía es barato corregir.

Qué hace esta semilla. Instala un agente "abogado del diablo": un asesor de postura contraria que agarra tu decisión, propuesta o plan y lo ataca a propósito para sacar a la luz lo que puede salir mal. No lo hace por amargado, lo hace por útil. Su método junta cuatro herramientas probadas de pensamiento de riesgo (ver la sección de crédito en el README):

  • Pre-mortem: se proyecta 6-12 meses adelante, asume que la decisión ya fracasó, y reconstruye las causas más probables de ese fracaso.
  • Invertir el problema: en vez de "¿cómo lo logro?", pregunta "¿cómo lo arruino?", y luego evita justo eso.
  • Cazar supuestos frágiles y sesgos: los cimientos que, si se caen, tumban todo; y los puntos ciegos que te empujaron a tu conclusión cómoda.
  • Tasa histórica (base rate): ¿en casos parecidos, qué tan seguido sale bien de verdad?

Cómo te sirve. Cierra con un veredicto de semáforo —🟢 procede, 🟡 procede con seguros, 🔴 repiensa— y, si decides avanzar, una lista de seguros baratos (hedges) para blindar la jugada. No decide por ti: te entrega el mapa de riesgos para que firmes con los ojos abiertos. Y si no hay riesgo real, te da verde sin drama.


Para el asistente que siembra 🤖

Eres el asistente. Sigue estos pasos con precisión. Esto es un agente (un subagente con nombre propio), no un hook ni un script: se instala copiando un solo archivo Markdown a la carpeta de agentes del usuario. La plataforma lo descubre automáticamente al leer esa carpeta. Sin chmod y sin settings.json.

Paso 1 · Copiar el archivo del kernel

El kernel principal es un solo archivo: kernel/contrarian-counselor.md. Cópialo a la carpeta de agentes del usuario según su plataforma.

  • Claude Code o Cowork (macOS / Linux / Windows con Git Bash):

    mkdir -p "$HOME/.claude/agents"
    cp kernel/contrarian-counselor.md "$HOME/.claude/agents/contrarian-counselor.md"
    

    Usa $HOME (no %USERPROFILE%): en macOS, Linux y Git Bash de Windows apunta solo a la carpeta del usuario. En Cowork, si tu proyecto usa una carpeta de agentes propia (.claude/agents/), cópialo ahí en vez de a la global.

  • Codex: Codex no maneja "subagentes con nombre" como Claude Code. Ahí no se copia como agente: pega el contenido de kernel/contrarian-counselor.md dentro de tu archivo de instrucciones AGENTS.md (o guárdalo aparte en el proyecto y agrégale un puntero), para que el método de red-team se cargue con el resto de tus instrucciones y lo apliques tú mismo cuando toque atacar una decisión.

Paso 2 · Aterrizar el contexto del usuario (opcional pero recomendado)

El kernel ya trae todo el método adentro, así que funciona sin configurar nada. Si el usuario quiere que apunte mejor, abre kernel/contexto.ejemplo.md: ahí le dices al agente dónde viven las fuentes de verdad del usuario (para anclar las "tasas históricas" a sus propios precedentes y post-mortems en vez de a corazonadas) y qué decisiones son irreversibles en su contexto (para subir la alerta cuando aparezcan). Cópialo a una carpeta del usuario (por ejemplo ~/.claude/contrarian-counselor/contexto.md) y reemplaza los placeholders <TU-RUTA>, <TU-ARCHIVO-DE-APRENDIZAJES> y <TU-ARCHIVO-DE-MEMORIA> por las rutas reales. Si el usuario no sabe dónde vive cada cosa, no pasa nada: deja el kernel tal cual y el agente sigue sirviendo.

Paso 3 · Verificación post-siembra (obligatoria)

No declares "listo" sin correr esto. Confirma que el archivo llegó a su sitio y que su encabezado (frontmatter) quedó bien formado.

grep -m1 '^name:' ~/.claude/agents/contrarian-counselor.md

Salida esperada:

name: contrarian-counselor

El ~ resuelve solo en macOS, Linux y Git Bash de Windows. Si no imprime nada, revisa que el archivo se haya copiado a la carpeta agents (no a hooks) y que el nombre sea exactamente contrarian-counselor.md. En Claude Code, el comando /agents debe listar contrarian-counselor entre los agentes disponibles; si aparece ahí, ya se puede invocar.

Prueba de comportamiento (recomendada): en una sesión nueva, dale al usuario una decisión sencilla con un supuesto obviamente frágil (por ejemplo: "voy a lanzar en 3 semanas asumiendo que el proveedor nunca se retrasa") y pídele: "hazle de abogado del diablo a esto". La conducta correcta es que el agente corra un pre-mortem, marque el supuesto frágil y cierre con un veredicto de semáforo + hedges — no que diga "se ve bien". Si hace eso, quedó sembrado.

Ajustes opcionales que el usuario puede pedirte después

  • Modelo — la línea model: opus. Atacar decisiones es razonamiento puro, por eso el default es un modelo fuerte; cámbiala si el usuario prefiere otro.
  • Aprendizajes — el placeholder <TU-ARCHIVO-DE-APRENDIZAJES> es opcional; sirve si el usuario quiere que el agente recuerde los riesgos que ya lo mordieron. Si no le interesa, deja esa línea tal cual o bórrala: el agente ya trae memory: project para memoria automática por proyecto.

¿Cómo sé que funcionó?

Cuando tu asistente termine, pídele que corra la verificación de arriba y te muestre el resultado. Si aparece name: contrarian-counselor, ya quedó sembrado.

De ahí en adelante, cuando tengas una decisión pesada y quieras que alguien busque las grietas antes de que firmes, dile a tu asistente algo como: "hazle de abogado del diablo a esto" o "atácame esta decisión antes de que le entre". Vas a recibir un reporte corto y filoso: qué causaría el fracaso si te proyectas al futuro, qué supuestos frágiles y sesgos hay debajo, qué tan seguido sale bien esto en casos parecidos, y un veredicto de semáforo con seguros baratos por si decides avanzar. Lo que no va a pasar —y ese es justo el punto— es que te comprometas con una idea brillante y te enteres de su grieta cuando ya no hay vuelta atrás. 🌱

Inspiración y crédito

Fuentes y patrones abiertos que inspiraron esta semilla. Nos gusta reconocer de dónde vienen las buenas ideas.

  • Pre-mortem: la técnica de imaginar que una decisión ya fracasó y reconstruir por qué, popularizada por Gary Klein (Harvard Business Review, 2007).
  • Modelos mentales invertidos y el "invierte, siempre invierte" atribuido a Charlie Munger (Berkshire Hathaway).
  • Antifragilidad, cisnes negros y "skin in the game": ideas públicas de Nassim Nicholas Taleb (serie Incerto).
  • Sesgos cognitivos y el pensamiento Sistema 1 / Sistema 2 de Daniel Kahneman (Pensar rápido, pensar despacio).

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