Skills, instrucciones, agentes y MCP: cuál necesitas
Si ya usas Claude, Codex o Copilot, es fácil acabar con reglas, skills y agentes que repiten la misma petición. Antes de añadir otra configuración, identifica qué te impide terminar la tarea actual.
Usaremos un anuncio de taller ficticio para decidirlo. El objetivo es elegir una configuración que puedas explicar y comprobar, sin necesitar conocimientos de programación para seguir el ejemplo.
Qué necesitas según el problema
Punto de partida recomendado: añade cada componente por una necesidad concreta
| Lo que necesitas | Empieza por… | Qué queda por resolver |
|---|---|---|
| Revisar un documento una sola vez | Prompt con el documento y su referencia | Comprobar la respuesta antes de aceptarla |
| Mantener el mismo tono o criterio en un proyecto | Instrucción persistente | Confirmar su alcance y que se haya cargado |
| Repetir una revisión con los mismos pasos y formato | Skill | Aportar las fuentes de cada encargo y revisar el resultado |
| Separar una revisión que puede devolver sus propios hallazgos | Subagente, si el cliente lo permite | Delimitar el trabajo y consolidar su entrega |
| Reutilizar un rol con instrucciones y herramientas propias | Agente personalizado | Decidir si lo usarás tú o lo invocará otra ejecución |
| Consultar un sistema al que el asistente aún no accede | Conexión disponible; MCP si encaja | Configurar acceso, permisos y una consulta verificable |
Esta tabla es una recomendación editorial para decidir, no una clasificación de rendimiento. La documentación de extensiones de Claude Code distingue funciones complementarias: contexto persistente, procedimientos, trabajo delegado y conexiones. Sus nombres de archivo y reglas de carga pertenecen a ese producto; no los traslades automáticamente a otro.
Un documento, dos problemas y un dato que hay que conservar
Imagina que recibes estos dos textos. Son un ejemplo ficticio preparado para esta guía, no material de un taller real ni respuestas obtenidas al comparar modelos.
Ficha de referencia (fragmento)
Taller de documentación. Fecha: 5 de noviembre de 2026. Horario: 10:00–11:30. Cupo: 12 personas.
Borrador del anuncio
El Taller de documentación será el 6 de noviembre de 2026, de 10:00 a 11:30. Hay 12 plazas disponibles. Todas las personas terminarán el taller con documentos sin ningún error.
Una revisión útil debe encontrar la fecha incompatible y la promesa que la ficha no respalda. También debe conservar las 12 plazas y el horario, que sí coinciden. «Mejorar el anuncio» es una petición demasiado abierta para saber si se hizo esa comprobación.
Para esta única revisión puedes empezar con lo siguiente, adjuntando ambos textos:
Compara el borrador con la ficha de referencia. Señala cada discrepancia y cada afirmación que no esté respaldada. Conserva los datos correctos. Devuelve los hallazgos con su evidencia y una propuesta corregida. Si falta información, indícalo sin completarla por tu cuenta.
El criterio de aceptación está en los documentos: fecha del día 5, ninguna garantía de «cero errores», horario y cupo conservados. Es un resultado esperado del ejemplo, no una promesa de que cualquier modelo lo producirá siempre.
Ahora cambia una condición del trabajo. Ahí aparece la razón para añadir algo más.
Instrucción o skill: qué quieres mantener y qué quieres repetir
Si preparas varios anuncios de este proyecto y siempre quieres español claro, fechas completas y ausencia de superlativos publicitarios, guarda esa convención como instrucción en el alcance adecuado. Evitas tener que escribirla en cada petición.
Por ejemplo:
En los anuncios de este proyecto, usa español claro y fechas completas. No añadas promesas de resultados que no figuren en la referencia.
Si lo que repites es la revisión completa, una skill puede reunir el procedimiento: leer referencia y borrador, comparar datos, identificar afirmaciones sin respaldo y devolver hallazgos más propuesta corregida. OpenAI describe las skills como paquetes de instrucciones, recursos y scripts opcionales para tareas reutilizables en su guía de creación de skills.
La diferencia práctica es qué mantienes. Cambiar el tono del proyecto debería ser sencillo sin reescribir toda la revisión. Cambiar el formato de los hallazgos debería quedar en el procedimiento, sin convertir cada conversación del proyecto en una auditoría.
No es una frontera absoluta: una skill también puede aportar referencias o criterios, y algunas herramientas permiten limitar instrucciones a ciertas rutas. Claude Code documenta esa separación de carga y alcance en su comparación de instrucciones, reglas y skills. Revisa cómo lo implementa tu cliente antes de copiar archivos entre herramientas.
Para este caso, guarda la fecha y el cupo en la ficha de cada taller. No conviertas los datos variables del evento en una regla permanente. Si tu duda es dónde conservar el material de una iniciativa en ChatGPT, consulta proyectos, memoria e instrucciones según su alcance.
Agente personalizado y subagente: un rol no es una ejecución
Un agente personalizado puede reunir el rol de «revisor editorial», sus instrucciones y las herramientas que puede usar. En VS Code, la documentación de custom agents diferencia esa configuración reutilizable de su posible uso como subagente.
Seleccionar el rol de revisor para tu conversación y delegar una revisión a otro hilo son acciones distintas. Un archivo con el nombre «revisor» no demuestra que haya trabajado una segunda ejecución.
En el ejemplo, considera un subagente si la revisión puede tener una entrega separada: recibe la ficha y el borrador, devuelve solo incidencias con evidencia y deja la redacción final a quien coordina. Ese límite permite saber qué hizo cada parte. Pedir que dos agentes reescriban el mismo anuncio al mismo tiempo añade un conflicto que después tendrás que resolver.
Una tarea delegada podría ser:
Revisa la correspondencia entre la ficha y el anuncio. Devuelve únicamente discrepancias y afirmaciones sin respaldo, con el fragmento que las justifica. No modifiques el borrador. La tarea termina con esa lista.
La revisión por un subagente tampoco garantiza independencia de criterio ni ausencia de errores. Debes contrastar sus hallazgos con la referencia. La guía de subagentes de OpenAI explica además que cada uno realiza trabajo de modelo y herramientas: no conviene asumir ahorro de tokens al repartir una tarea.
Para este anuncio de dos frases, empieza por una sola revisión. La delegación tendría más sentido si creciera hasta requerir análisis separables de varias fuentes o documentos. Si tu decisión es automatizar un proceso de negocio completo, la guía de agentes de IA frente a chatbots trata esa elección más amplia.
Cuándo necesitas MCP y cuándo ya tienes la información
Mientras la ficha y el borrador estén disponibles para el asistente, este ejemplo no requiere añadir MCP. Una conexión nueva no aporta la fecha correcta si ya está en la referencia accesible.
La situación cambia si la fecha vigente solo está en el sistema de reservas y debes consultarla cada vez. Primero comprueba si tu cliente ya dispone de una integración o herramienta adecuada. MCP es una opción para conectar herramientas y contexto, siempre que el cliente y el servidor correspondiente la admitan.
La arquitectura de Model Context Protocol separa la aplicación que coordina el trabajo, el cliente que mantiene la conexión y el servidor que proporciona contexto. El servidor puede ejecutarse localmente o de forma remota. El protocolo no determina cómo razona la aplicación con lo recibido.
En ese escenario, la conexión permitiría obtener la ficha; la skill podría explicar cómo compararla con el anuncio. Son responsabilidades distintas que pueden combinarse. Conectar el sistema tampoco concede automáticamente acceso a todos sus datos ni elimina sus requisitos de autenticación.
Comprueba también desde dónde harás la consulta. La guía de MCP de OpenAI distingue los servidores configurados en un host de Codex de las herramientas de plugins alojadas. Configurar una conexión en tu equipo no demuestra que una sesión web tenga ese mismo acceso.
Aquí no se conectó un sistema de reservas ni se ejecutó un servidor MCP. Ese cambio de escenario sirve para identificar una necesidad de acceso; no es una integración probada.
Qué comprobar antes de conservar la configuración
Prueba la elección con una tarea pequeña y una respuesta que puedas verificar. Para el taller bastan estas comprobaciones:
- Entrada: están disponibles la ficha vigente y el borrador que quieres revisar.
- Resultado: se identifica el día 6 como discrepancia, se cuestiona la promesa de cero errores y se conservan horario y cupo.
- Alcance: la regla de anuncios no se aplica por accidente a otros proyectos.
- Carga o ejecución: puedes comprobar qué instrucción o skill se utilizó y, si hubo delegación, localizar su entrega.
- Acceso: si falta una fuente, queda registrado qué dato no pudo comprobarse, en lugar de inventarlo.
Antes de reutilizar la configuración en otro cliente, comprueba sus ubicaciones admitidas, forma de activación, herramientas disponibles y permisos. Compartir conceptos no garantiza que los mismos archivos produzcan el mismo comportamiento en Claude Code, Codex y Copilot.
Empieza con el prompt y los dos documentos del ejemplo. Si repites la convención, guárdala; si repites el procedimiento, conviértelo en una skill. Añade delegación o una conexión cuando puedas señalar exactamente qué parte del encargo la necesita.
Documentación consultada el 4 de octubre de 2026. La comparación es documental y el taller es ficticio. No se midió calidad, velocidad ni consumo entre productos, ni se ensayó una misma configuración en varios clientes.