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Micare
Productividad

Convertir errores en aprendizajes permanentes

Un método (workflow) que le da a tu asistente el reflejo de convertir cada error en un aprendizaje permanente: diagnostica la causa raíz, guarda una nota citable y una copia en su memoria, y te propone un arreglo de fondo para que no se repita.

WorkflowPremiumProductividadmemoria y contexto

🌱 Empieza aquí · Convertir errores en aprendizajes permanentes

Esta semilla le enseña a tu asistente un buen hábito: cuando se equivoca —o tú se lo señalas— no se queda en el "perdón". Averigua por qué pasó, escribe la lección en un lugar fijo, deja una copia en su memoria, y te propone un arreglo de fondo para que ese error no se repita. Con el tiempo, tu asistente tropieza menos con las mismas piedras.

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 hábito de aprender de los errores", "haz el setup de esto". Te entiende igual.


Para el asistente que siembra 🤖

Este componente es un workflow (método de trabajo), no un programa ejecutable. No es un hook (gancho de automatización): no lleva chmod, no lleva entrada en settings.json y no ejecuta ningún script. Se "siembra" colocando el método donde tú, el asistente, lo leas de forma automática al arrancar cada conversación, para aplicar el reflejo por tu cuenta cuando cometas o detectes un error.

1. Copia el método donde lo leas siempre

El kernel trae dos archivos:

  • kernel/captura-de-aprendizajes.md — el método en sí (el reflejo que vas a seguir).
  • kernel/aprendizaje.ejemplo.md — la plantilla de una nota de aprendizaje (el molde de cinco secciones que llenarás cada vez que documentes una lección).

Coloca captura-de-aprendizajes.md en el lugar que tu plataforma carga automáticamente como instrucción permanente:

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

mkdir -p "$HOME/.claude/rules"
cp kernel/captura-de-aprendizajes.md "$HOME/.claude/rules/captura-de-aprendizajes.md"

Windows (PowerShell):

New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$HOME\.claude\rules" | Out-Null
Copy-Item "kernel\captura-de-aprendizajes.md" "$HOME\.claude\rules\captura-de-aprendizajes.md"

Los archivos dentro de ~/.claude/rules/ se cargan solos al inicio de cada sesión. Copia ahí solo captura-de-aprendizajes.md. La plantilla de aprendizaje NO va en esa carpeta (no es una regla, es un molde que usas en el paso 2 y cada vez que documentes).

Cowork: usa la misma carpeta de reglas si tu proyecto la soporta (.claude/rules/captura-de-aprendizajes.md). Si no, coloca captura-de-aprendizajes.md dentro del proyecto y agrega una línea que apunte a él en el archivo de instrucciones del proyecto (el CLAUDE.md), por ejemplo: "Aplica siempre el método de captura-de-aprendizajes.md: convierte cada error en un aprendizaje permanente."

Codex: Codex lee su archivo de instrucciones AGENTS.md. Copia el contenido de captura-de-aprendizajes.md dentro de AGENTS.md (o agrégale un puntero al archivo si lo guardas aparte en el proyecto), para que el método se cargue con el resto de tus instrucciones.

2. Aterriza los lugares donde viven los aprendizajes (recomendado)

El método usa tres placeholders. Reemplázalos —con la persona o detectándolos tú— por las rutas reales de su equipo, editando el archivo captura-de-aprendizajes.md que copiaste:

  • <TU-BASE-DE-CONOCIMIENTO> → la carpeta donde guardará las notas de aprendizaje (por ejemplo una carpeta de "aprendizajes" o de notas de conocimiento).
  • <TU-CARPETA-DE-MEMORIA> → el archivo de memoria persistente de tu plataforma (en Claude Code y Cowork suele ser ~/.claude/memory/MEMORY.md o una carpeta de memoria junto a él).
  • <TU-CAPA-UNIVERSAL> → un archivo transversal para lecciones que aplican a cualquier área (opcional; si no lo tienes, deja el método sin él y funciona igual).

Si la persona todavía no sabe dónde vivirá cada cosa, no pasa nada: deja los placeholders como categorías genéricas y el método sigue funcionando; se aterrizan después.

3. Verificación post-siembra (obligatoria)

Como es un método (texto), la verificación tiene dos partes: que el archivo quedó en su lugar, y que el reflejo se aplica de verdad.

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

ls -la "$HOME/.claude/rules/captura-de-aprendizajes.md"; echo "exit=$?"

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 reflejo se aplica (prueba de comportamiento, en una conversación nueva): Pídele a la persona que abra una sesión nueva y te corrija un error pequeño a propósito (por ejemplo: "te equivocaste, esa ruta no era"). La conducta correcta es que no te quedes en la disculpa: reconoces el error sin excusas, clasificas la causa (¿fue olvido o faltaba una instrucción?), propones escribir la lección como nota atómica con su copia en memoria, y —si hace falta cambiar una instrucción— pides su firma antes de tocar nada. Si en vez de eso solo dices "perdón" y sigues, el método no se cargó: revisa que captura-de-aprendizajes.md esté en la carpeta de reglas (o dentro de AGENTS.md en Codex).

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


✅ ¿Cómo sé que funcionó?

De ahora en adelante, cuando tu asistente se equivoque, en vez de solo disculparse va a dejar la lección por escrito y a proponerte cómo evitar que se repita. Vas a notar dos cosas: los mismos errores dejan de volver, y cuando algo se rompe, tu asistente ya llega con el "esto pasó, esta fue la causa, así lo blindo".

No tienes que hacer nada especial en el día a día. Solo vas a notar que tu asistente mejora solo, corrección tras corrección. Eso es todo. 🌱

Inspiración y crédito

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

  • Método Zettelkasten de Niklas Luhmann (notas atómicas enlazadas) como arquitectura de cada aprendizaje
  • Análisis de causa raíz (root cause analysis) para clasificar el origen del error
  • Fase RED del Test-Driven Development (capturar la falla antes de proponer el arreglo)

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