Cómo optimizar tu setup de Claude Code: de Gemini a Anthoropic CLI con un sistema de tres IAs

El sistema de tres inteligencias artificiales para desarrollo de software

Construir un flujo de trabajo eficiente con herramientas de inteligencia artificial no se trata de usar una sola IA para todo, sino de asignar a cada modelo el rol en el que realmente destaca. Después de mucha experimentación, el setup que mayor rendimiento ha demostrado para el desarrollo y creación de aplicaciones se basa en tres IAs con roles claramente diferenciados:

• Claude Code como orquestador: dirige el proceso general, toma decisiones de arquitectura y ejecuta las tareas principales de programación.
• Codex como revisor de código: analiza, valida y corrige el código generado por Claude Code, actuando como una segunda capa de calidad.
• Gemini (próximamente reemplazado) como procesador de grandes volúmenes de información: gracias a su ventana de contexto de un millón de tokens, resulta ideal para leer documentos extensos, procesar videos de YouTube, Google Docs y servicios nativos de Google.

Este enfoque, denominado arquitectura Three Brains, permite sacarle el máximo provecho a cada modelo sin sobrecargar ninguno de ellos ni disparar los costos de tokens innecesariamente.

Por qué migrar de Gemini CLI a Anthoropic CLI

El cambio más importante en esta evolución del setup es la sustitución de Gemini por Anthoropic CLI (AGI). La razón es directa: Gemini CLI será descontinuado, lo que hace necesario encontrar un reemplazo robusto que ocupe ese tercer rol en la arquitectura.

Anthoropic CLI se ejecuta con el comando agi desde la terminal y está pensado para integrarse con flujos de trabajo de desarrollo de forma nativa. Sin embargo, es importante tener en cuenta que, al momento de escribir esto, la herramienta tiene apenas semana y media de haber sido lanzada, por lo que aún presenta algunos errores en peticiones y acciones concretas que el equipo está resolviendo activamente.

Si ya tienes un setup funcional con Gemini y el cambio no es urgente, lo más recomendable es esperar a que Anthoropic CLI madure un poco más antes de migrar. Si decides hacerlo ahora, ve con paciencia y espera errores puntuales.

Limpieza y optimización del comportamiento de Claude Code

Antes de incorporar la nueva herramienta, el proceso de mejora del setup incluyó una auditoría completa de las skills (habilidades) configuradas en Claude Code. Con el tiempo, es fácil acumular skills que ya no se usan, y cada una de ellas consume tokens de contexto innecesariamente, encareciendo el uso del modelo.

Inventario de skills: qué conservar y qué eliminar

Se realizó un inventario completo que reveló 40 skills globales activas. Tras el análisis, muchas resultaron ser residuos de proyectos antiguos o experimentales que nunca llegaron a producción. El criterio de limpieza fue simple: si una skill no se usa de forma regular, se elimina. Las que sí se mantuvieron son aquellas directamente relacionadas con los proyectos activos:

• Hicksfield
• Fine skill
• Gaze App
• Skill Creator
• Onboard
• Hyperframes (especialmente útil para flujos de edición)

Además, se instalaron las dos skills oficiales de Supabase para Claude Code, reemplazando configuraciones personalizadas previas que intentaban imitar ese comportamiento. Usar las skills validadas por el equipo oficial siempre es preferible a mantener versiones propias sin soporte.

Gestión del índice global de proyectos

Otro ajuste relevante fue la forma en que el archivo CLAUDE.md global referencia los subproyectos. El objetivo es que, en cualquier conversación, Claude pueda localizar rápidamente proyectos anteriores sin tener que explorar todo el árbol de directorios. Para ello, se evaluaron dos formatos posibles para el índice:

• Opción mínima: nombre del proyecto + ruta al archivo memory.md.
• Opción con contexto: nombre, ruta y una línea descriptiva de para qué sirve el proyecto.

Dado que se eliminaron varios proyectos obsoletos durante la limpieza, por el momento no fue necesario agregar un índice extenso. Con menos proyectos activos, la referencia directa resulta suficiente.

El papel de Codex como editor de comportamiento de otras IAs

Uno de los usos menos evidentes pero más poderosos de Codex en este setup es su capacidad para editar y ajustar el comportamiento de otras inteligencias artificiales. No solo revisa el código generado por Claude Code, sino que también fue usado para configurar el comportamiento de Mistral, otro modelo de IA de origen francés conocido por su velocidad en la recuperación de información.

En ese caso, se entrenó a Mistral para:

• Replicar el comportamiento general de Claude Code.
• Usar Codex como su revisor de código.
• Prescindir de Gemini, ya que Mistral es suficientemente rápido obteniendo información por sí mismo.

El principal desafío fue que Mistral fue entrenado principalmente en entornos Linux, lo que dificulta la ejecución de comandos en Windows. Con trabajo conjunto entre Codex y ajustes manuales, se logró un comportamiento funcional para tareas cotidianas como creación de presentaciones y proyectos pequeños.

Prueba del nuevo setup con Anthoropic CLI

Para validar la integración, se realizó una prueba práctica: clonar un repositorio público de GitHub (el marketplace oficial de plugins de Claude Code) y analizarlo usando Anthoropic CLI directamente desde Claude Code.

El proceso fue el siguiente:

• Claude Code detectó que el directorio local estaba vacío y procedió a clonar el repositorio automáticamente.
• Identificó el proyecto como un marketplace de plugins.
• Lanzó el comando agi para enviar el análisis a Anthoropic CLI.
• Esperó la respuesta del modelo externo para continuar el flujo.

La integración presentó algunos roces iniciales, principalmente relacionados con la forma en que Claude Code invoca comandos externos desde la terminal. Después de 21 minutos de trabajo autónomo, Codex logró resolver todos los conflictos y completar la instalación correcta de AGI en el entorno. El proceso llevó al modelo hasta su límite de capacidad, pero el objetivo fue alcanzado.

Conclusión: un setup vivo que se mejora constantemente

La clave de un buen setup de Claude Code no está en configurarlo una vez y olvidarse, sino en mantenerlo limpio, actualizado y coherente con los proyectos reales que se están desarrollando. Eliminar skills que no se usan, adoptar herramientas oficiales bien validadas y reemplazar integraciones obsoletas son acciones que se traducen directamente en menos consumo de tokens, respuestas más precisas y menor costo operativo.

La migración de Gemini a Anthoropic CLI es el próximo paso natural en esta arquitectura Three Brains. Si ya tienes el setup anterior funcionando, no hay apuro: espera a que la herramienta alcance mayor estabilidad. Pero si quieres empezar a explorar la integración ahora, el camino ya está trazado y la comunidad está activa documentando los primeros errores y sus soluciones.