🌱 Empieza aquí · Estaciones con puerta de calidad

¿Alguna vez le encargaste a tu asistente un trabajo grande —una campaña completa, un lanzamiento, una investigación por partes— y tuviste que estar encima de él, revisando cada paso a mano? Esta semilla resuelve justo eso.

Le enseña a tu asistente a correr un trabajo grande por etapas ("estaciones"), solo, con un inspector de calidad entre etapa y etapa. En cada estación lanza varios ayudantes en paralelo, junta lo que hicieron en un mismo registro, y al cierre un juez califica el lote. Con esa nota decide él mismo: si pasó, avanza; si algo quedó flojo, manda a rehacer solo esa parte; y si tras un par de intentos sigue sin dar el ancho, se detiene y te pregunta con opciones claras. Tú solo entras cuando de verdad hace falta.

Piénsalo como una línea de producción con inspectores: cada estación tiene su cuadrilla, su banda donde se juntan las piezas, y un inspector al final que decide si el lote pasa a la siguiente estación o se re-trabaja.

Para instalarla

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 demás 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.

¿Otras formas de pedírselo? "instala esta semilla", "pon a funcionar el orquestador por estaciones", "haz el setup de esto". Te entiende igual.

Para el asistente que siembra 🤖

Este componente es un skill (una habilidad que el asistente carga y ejecuta), no un hook ni un programa con dependencias externas. Se "siembra" colocando el skill donde tu plataforma lo descubra, y —opcionalmente pero muy recomendado— aterrizando la configuración de estaciones al trabajo real de la persona.

1. Copia el skill donde tu plataforma lo cargue

El kernel trae dos archivos:

• kernel/SKILL.md — el skill en sí (el orquestador y su protocolo de 5 fases).
• kernel/estaciones.ejemplo.md — una plantilla para declarar las etapas reales de esta persona.

Coloca el skill en la carpeta de skills de la plataforma:

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

mkdir -p "$HOME/.claude/skills/headless-station-orchestrator"
cp kernel/SKILL.md "$HOME/.claude/skills/headless-station-orchestrator/SKILL.md"

Los skills dentro de ~/.claude/skills/<nombre>/SKILL.md se descubren solos: el asistente los activa cuando la conversación coincide con su descripción.

Cowork: usa la carpeta de skills de tu proyecto si la soporta (.claude/skills/headless-station-orchestrator/SKILL.md). Si no, coloca SKILL.md dentro del proyecto y agrega en el archivo de instrucciones (el CLAUDE.md) una línea que apunte a él: "Cuando el trabajo sea grande y por etapas con puerta de calidad, usa el método de SKILL.md (Estaciones con puerta de calidad)."

Codex: este skill no está pensado para Codex. Se apoya en el mecanismo de lanzar varios subagentes en paralelo (fan-out), que Codex no ofrece de la misma forma; sin eso, el corazón del método (varios agentes por estación a la vez) no aplica. Si aun así lo quieres como método manual, copia el contenido de SKILL.md dentro de AGENTS.md y corre las estaciones una tarea a la vez; pero perderás el paralelismo.

2. Aterriza las estaciones a ESTE trabajo (muy recomendado)

Abre kernel/estaciones.ejemplo.md. Con la persona (o detectándolo tú), llena la tabla con las etapas reales de su trabajo, reemplazando los placeholders:

• <NOMBRE-ETAPA-N> → el nombre de cada etapa de su trabajo grande (ej. "investigación", "borradores", "revisión final").
• <agente-x> → los subagentes que trabajan en cada etapa.
• El umbral de cada puerta (cuánto hay que sacar para pasar) y quién es el evaluador (una rúbrica propia, un agente juez, o un auto-grado).

Guarda esa configuración como estaciones.md en uno de estos dos lugares —que son donde el orquestador la busca en su pre-flight, en este orden— : (1) la carpeta del trabajo o proyecto donde vas a correr las estaciones, o (2) junto al skill, en $HOME/.claude/skills/headless-station-orchestrator/estaciones.md. Si la persona todavía no sabe cómo partir su trabajo, no pasa nada: si no encuentra el archivo en ninguno de los dos, el método corre con una sola estación y un umbral por defecto, y crece cuando ella declare sus etapas.

3. Verificación post-siembra (obligatoria)

a) El skill quedó colocado (ejemplo Claude Code):

ls -la "$HOME/.claude/skills/headless-station-orchestrator/SKILL.md"; echo "exit=$?"

Salida esperada: una línea que lista el archivo (con su tamaño) y exit=0. Si sale No such file or directory, la copia no se hizo; repite el paso 1.

b) El método se activa (prueba de comportamiento, en una conversación nueva): Pídele a la persona que abra una sesión nueva y diga algo como "corre la estación 1 de [su trabajo]" o "orquesta este trabajo por etapas con puerta de calidad". La conducta correcta es que el asistente haga su pre-flight (lea la config, abra el registro compartido), lance los agentes de esa estación en paralelo, junte sus resultados, y al cierre pase por el juez antes de avanzar. Si en vez de eso hace todo de corrido sin puerta de calidad, el skill no se cargó: revisa que SKILL.md esté en la carpeta de skills.

Cuando ambas partes pasen, avísale a la persona en una línea qué gana con esto.

✅ ¿Cómo sé que funcionó?

De ahora en adelante, cuando le encargues a tu asistente un trabajo grande por etapas, va a correrlo como una línea de producción con inspectores: cada etapa con su cuadrilla de agentes en paralelo, su registro donde se juntan las piezas, y un juez al final que decide si el lote avanza. Vas a notar tres cosas:

• Te suelta la correa. El trabajo avanza solo de etapa en etapa sin que lo estés cuidando.
• No arrastra errores. Ninguna etapa avanza sin pasar por el juez; si algo salió flojo, se rehace solo esa parte, no todo.
• Te llama solo cuando toca. Si tras un par de re-trabajos algo sigue sin dar el ancho, se detiene y te pregunta con opciones concretas, en vez de seguir a ciegas o quedarse en un bucle infinito.

Eso es todo. Le das el trabajo grande, y él lo lleva por estaciones hasta la meta. 🌱