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Gestión de empresa

Asesor de puntos ciegos

Un agente red-team que, ante una decisión o propuesta ya construida, pregunta "¿estás viendo todo lo que hay para ver?". Detecta visión de túnel y puntos ciegos, propone la opción N+1 que nadie consideró, y hace un barrido de horizonte cross-industria, cross-generación y cross-geografía. Cierra con un veredicto verde/amarillo/rojo y una recomendación concreta de qué incorporar antes de firmar. Vive en un contexto separado del que armó la propuesta, para ver lo que el autor no puede ver.

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Empieza aquí 🌱 · Asesor de puntos ciegos

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 funcionando. Vas a ver algunas palabras en inglés en la pantalla; ni caso, él te guía. Tú solo confirmas cuando te pregunte.

¿Otras formas de pedirlo? "instala esta semilla", "activa este agente", "pon el asesor de puntos ciegos a funcionar". Te entiende igual.

¿Qué es y qué resuelve?

Por qué existe. Cuando decides algo importante, tu peor enemigo no es la opción equivocada: es la opción que ni siquiera consideraste. La mente humana asume que lo que ve es todo lo que hay —los psicólogos lo llaman WYSIATI—, y por eso te enamoras de tus tres opciones y no ves la cuarta que estaba de lado. Peor aún: quien arma una propuesta es pésimo para encontrarle los huecos, porque está adentro de su propio marco.

Qué hace esta semilla. Instala un agente asesor con una sola obsesión: lo que no está en la mesa. Vive en un contexto aparte del que armó la propuesta —justo para ver lo que el autor no puede ver— y ataca tu decisión desde afuera. Te busca los puntos ciegos (lo que se quedó fuera), te propone la opción N+1 que nadie consideró, y hace un barrido de horizonte: ¿cómo resolvieron este mismo problema en otra industria, en otra generación, en otra parte del mundo? Cierra con un veredicto de semáforo (🟢 vas bien / 🟡 falta afinar / 🔴 reencuadra antes de decidir) y una recomendación concreta.

Cómo te ahorra dolores. No es un agorero que dice "todo puede salir mal". Es un explorador que ensancha el mapa antes de que firmes. Su regla de oro: si de verdad no hay mucho que expandir, te lo dice (🟢) en vez de inventar problemas para justificarse.

En qué se apoya. Es una destilación de métodos públicos de pensamiento estratégico (Annie Duke, Daniel Kahneman, John Boyd, Edward de Bono, Carlota Perez y otros). El crédito completo está en el README, sección "Inspiración y crédito".


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/expansionist-counselor.md. Cópialo a la carpeta de agentes del usuario según su plataforma.

  • macOS / Linux (Claude Code o Cowork):

    mkdir -p ~/.claude/agents
    cp kernel/expansionist-counselor.md ~/.claude/agents/expansionist-counselor.md
    
  • Windows (Claude Code o Cowork):

    mkdir -p "$USERPROFILE/.claude/agents"
    cp kernel/expansionist-counselor.md "$USERPROFILE/.claude/agents/expansionist-counselor.md"
    
  • Codex: Codex no maneja "subagentes con nombre" como Claude Code. Ahí no se copia como agente: pega el contenido de kernel/expansionist-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 buscar puntos ciegos se cargue con el resto de tus instrucciones y lo apliques tú mismo cuando toque estresar 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. Pero el barrido de horizonte rinde mucho más si sabe cuál es el mundo del usuario. Abre kernel/contexto.ejemplo.md: ahí el usuario dice cuál es su industria, sus mercados análogos, su público y sus referentes 10x, y dónde viven sus notas de decisión. Llénalo con él (reemplazando los placeholders <TU-INDUSTRIA>, <TU-PUBLICO>, <TU-RUTA>, etc.) y guárdalo donde el agente lo pueda leer al convocarlo. Si el usuario no quiere personalizarlo, no pasa nada: deja el kernel base y el agente sigue sirviendo, solo con analogías más genéricas.

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/expansionist-counselor.md

Salida esperada:

name: expansionist-counselor

En Windows, cambia ~ por "$USERPROFILE". Si no imprime nada, revisa que el archivo se haya copiado a la carpeta agents (no a hooks) y que el nombre sea exactamente expansionist-counselor.md. En Claude Code, el comando /agents debe listar expansionist-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 dos o tres opciones y pídele: "red-team esta decisión, ¿qué no estoy viendo?". La conducta correcta es que el agente proponga al menos una opción N+1 que no estaba en la lista y cierre con un veredicto 🟢/🟡/🔴 — no que solo repita las opciones que ya tenías. Si hace eso, quedó sembrado.

Ajustes opcionales que el usuario puede pedirte después

  • Modelo — la línea model: opus. Buscar puntos ciegos es una tarea de razonamiento, por eso el default es un modelo fuerte; cámbiala si el usuario prefiere otro.
  • Búsqueda web — el agente trae WebSearch entre sus herramientas para anclar las señales del horizonte a fuentes reales. Si la plataforma del usuario no la tiene, el agente simplemente razona desde su conocimiento y marca esas señales como hipótesis a verificar; puedes quitar esa línea de tools sin romper nada.
  • Aprendizajes — el placeholder <TU-ARCHIVO-DE-APRENDIZAJES> es opcional; sirve si el usuario quiere que el agente acumule los puntos ciegos ya detectados en un archivo propio. Si no le interesa, déjalo tal cual o borra esa línea: 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: expansionist-counselor, ya quedó sembrado.

De ahí en adelante, cuando tengas una decisión pesada y quieras asegurarte de no estar viendo las cosas con anteojeras, dile a tu asistente algo como: "antes de decidir, que el asesor de puntos ciegos ataque esto". Vas a recibir un reporte corto: los ángulos muertos que se te escaparon, una o dos opciones que ni habías puesto sobre la mesa, cómo lo resolvieron en otros lados, y un semáforo honesto. Lo que no va a pasar —y ese es justo el punto— es que firmes una decisión cara creyendo que ya lo pensaste todo, cuando faltaba la mitad del mapa. 🌱

Inspiración y crédito

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

  • Thinking in Bets (Annie Duke): tratar cada decisión como una apuesta y enumerar los desenlaces posibles, no solo el esperado.
  • WYSIATI y el Sistema 1/2 (Daniel Kahneman, "Thinking, Fast and Slow"): el sesgo de asumir que "lo que vemos es todo lo que hay".
  • OODA Loop (John Boyd): con foco en profundizar la fase de observar antes de decidir.
  • Six Thinking Hats y Lateral Thinking (Edward de Bono): los seis modos de pensamiento y el movimiento lateral en el espacio de soluciones.
  • Paradigmas tecno-económicos (Carlota Perez) y otros marcos públicos de decisión (Cynefin de Dave Snowden, la matriz de unknown unknowns, Positive Deviance, Scenario Planning y el zoom-out de Tim Urban).

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