Vladimir Koptsev

qué es

Antes de delegar, cada tarea recibe una clase (A mecánica, B cálculo pesado, C cerrada o abierta, D criterio, voz, dinero, salida) y un modelo. Fable planifica y acepta el trabajo clave, Opus revisa y ejecuta las tareas abiertas, Sonnet ejecuta, Haiku se ocupa de pequeños trabajos mecánicos. Un script asigna la clase y el modelo a partir de una tabla de reglas sin llamar a ningún modelo, así que enrutar cuesta cero tokens.

cómo funciona

El script de enrutamiento (task-router.py) tiene los comandos route, outcome, solo, consult, calibrate y status. Aprende de los veredictos: dos fallos seguidos suben un tipo de tarea un peldaño en la escalera. Bajar solo se permite para las clases A y B tras cinco aceptaciones limpias, y una reversión congela la regla durante 30 días. Registro de rutas: 1965 entradas.

en una empresa

Las reglas eligen el modelo de cada tarea para mantener bajo control la factura de tokens. El modelo caro fija la tarea y acepta el resultado; los más baratos hacen el trabajo.

control humano

Yo o un revisor Opus aceptamos cada resultado de subagente; el veredicto va al registro y cambia las rutas futuras.

resultado

Semana hasta el 12 de octubre: 161 delegaciones (Sonnet 81, Opus 75, sesión principal 5), 130 aceptadas, 2 devueltas para repetir, 1 escalada, 3 fallos, 23 consultas al modelo sénior. Porcentaje de orquestación: 96%.

ladder: haiku -> sonnet -> opus -> fable; classes: A=sonnet, B=sonnet, C1=sonnet, C2=opus, D=session
learned rules: 4
last 7 days: 161 delegations (opus:75, session:5, sonnet:81); verdicts: {'ok': 130, 'retask': 2, 'escalated': 1, 'failed': 3}; rule changes: 1
orchestration share: 96% (5 solo); consultations with the senior model: 23

qué es

Ningún correo, mensaje ni solicitud de empleo sale de mi sistema sin un ticket. Un script emite el ticket cuando se cumplen las condiciones: el destinatario es conocido, el texto no contiene dinero ni datos de terceros sin verificar, y yo he dicho "ok".

cómo funciona

Hay tres tipos de ticket. El rojo cubre un destinatario durante 30 minutos y exige mi "ok" citado palabra por palabra. El de lote (batch) dura 6 horas y solo sirve para una lista fija de direcciones. El verde dura 60 minutos y necesita uno de tres motivos: una plantilla aprobada, una respuesta en un hilo activo o una respuesta de servicio breve. El semáforo de riesgo (risk-gate.py) es rojo por defecto y decide con reglas, sin ningún modelo. Aprende de veredictos e incidentes, y un incidente congela el motivo por el que se coló. Mapa de afirmaciones: el script rechaza un ticket rojo hasta que cada nombre y cada cifra de terceros en el correo tenga una línea que diga de dónde viene y quién la confirmó. Antes de redactar, el agente relee el archivo del destinatario: lo que ya le escribimos, lo que prometimos, lo que rechazamos. Se prohíben las correcciones posteriores: una vez enviado un correo, nadie lo enmienda ni lo retira.

en una empresa

Correos de venta a clientes: el agente redacta, un script comprueba al destinatario y las cifras, un empleado pulsa "enviar".

control humano

Cualquier marca de dinero en el texto detiene el envío hasta que un modelo sénior lo ha revisado y yo he dado un "ok" palabra por palabra.

resultado

Selftest del semáforo de riesgo: 15 de 15; 867 decisiones del semáforo en el registro; 235 afirmaciones verificadas (nombres, importes, fechas) en los archivos de destinatarios. Un envío cuenta como hecho solo cuando lo muestra el lado receptor (la carpeta de enviados, el propio canal).

[PASS] service reply, green: exit 0 (expected 0)
[PASS] plain amount of money: exit 2 (expected 2)
[PASS] masked amount (NBSP+ZW): exit 2 (expected 2)
[PASS] red marker "EUR sign": exit 2 (expected 2)
[PASS] red domain from the government list: exit 2 (expected 2)
[PASS] red address in cc: exit 2 (expected 2)
[PASS] service reply with two recipients: exit 2 (expected 2)
[PASS] thread with no history: exit 2 (expected 2)
[PASS] thread with clean history: exit 0 (expected 0)
[PASS] thread with red history (any_red): exit 2 (expected 2)
[PASS] unregistered template: exit 2 (expected 2)
[PASS] telegram channel: exit 2 (expected 2)
[PASS] long service reply: exit 2 (expected 2)
[PASS] attachment in a service reply: exit 2 (expected 2)
[PASS] daily limit: 20 green, the next one exits 2 (expected 2)

SELFTEST PASS: 15 scenarios, live state untouched

qué es

Comprobaciones que el entorno ejecuta antes y después de las acciones del agente. Un hook se dispara antes de una llamada a una herramienta y la bloquea si no se cumple una condición.

cómo funciona

Salida. El hook bloquea un correo sin ticket reciente. También bloquea publicar, editar o borrar una publicación en redes sociales y Telegram sin ticket. outbound-guard, publish-guard

Presupuesto de tokens. Un subagente recibe un aviso en su llamada 60 y pierde las herramientas en la 100. Los subagentes pasan a segundo plano solo cuando se les indica. Las capturas se reducen a 1568 px, y los PDF se leen como texto, no como imágenes. subagent-step-limit, agent-foreground-default, shrink-image, pdf-to-md

Aprender de las correcciones. Si el mensaje del propietario lleva un marcador de corrección ("otra vez", "ya te lo dije", "actualiza la skill"), el agente recibe una instrucción: corregir, anotar la lección y proponer un cambio en la skill. La lección anotada recuerda a qué skill pertenece, y el cambio en la skill se aplica solo después de volver a ejecutar la versión antigua y la nueva con tareas reales. correction-detect, lesson-to-skill

Mantenimiento. El agente no crea archivos "para que los lea el propietario"; el contenido va al chat. Cada turno recibe una marca de hora exacta. Una skill modificada dispara un aviso de registro, y la base de conocimiento se sincroniza tras cada sesión. Antes de actuar en el navegador, el agente declara el perfil y la dirección de la cuenta, y un script comprueba la pareja con el mapa de perfiles. Una respuesta con un archivo no puede terminar sin un enlace clicable. reader-guard, now-stamp, registro de skills, sincronización de la base de conocimiento, chrome-profile-guard, links-check

en una empresa

Las restricciones del agente viven en la configuración del entorno y se ejecutan antes de cada acción: un agente de ventas no puede enviar un correo sin un permiso emitido.

control humano

El hook devuelve un rechazo que indica qué conseguir (un ticket, un "ok" citado), y el turno vuelve a mí.

resultado

Sin ticket, el hook bloquea la llamada a la herramienta de envío. Lección de la auditoría del 19 de septiembre de 2026: una línea no válida en settings.json desactivó en silencio todo el archivo junto con sus hooks. Desde entonces un script (claude doctor) comprueba los hooks tras cada edición de la configuración.

PreToolUse ['pdf-to-md-guard.sh', 'shrink-image-hook.sh', 'publish-guard.py', 'outbound-guard.py', 'reader-guard.py', 'subagent-step-limit.sh', 'agent-foreground-default.py', 'chrome-profile-guard.py']
PostToolUse: reminder to register a changed skill, 'lesson-to-skill.sh'
Stop ['claude-obsidian-sync.sh', 'links-check.py']
UserPromptSubmit ['now-stamp.sh', 'correction-detect.py']

Varios modelos leen cada decisión importante y cada texto de salida antes de que yo lo acepte. El consejo interno sigue el esquema DMAD: cinco subagentes asesores con roles distintos, un abogado del diablo y un presidente, y puede recibir material confidencial. Los paneles externos reciben trabajo no confidencial: seis familias de modelos en NVIDIA NIM y seis modelos en OpenRouter, con Codex como segundo agente a través de un puente MCP que escribí yo. Una prueba de humo mensual comprueba que los modelos siguen respondiendo. Consejo de imágenes (desde el 26 de octubre de 2026): cada imagen que verá la gente (una diapositiva, un sitio web, una publicación, un cartel) la puntúan tres revisores independientes con visión, cada uno de un modelo distinto, en seis ejes - adecuación, gusto del autor, composición, originalidad, atractivo y claridad en su contexto. La evaluación se hace sobre el render, tal como lo verá el espectador. Tienen veto una espalda como objeto principal, una cara cortada por el borde y un fragmento sin contexto. El umbral es una media de al menos 4 sobre 5 y ninguna nota por debajo de 3. La síntesis la escribo yo y la decisión es mía. Un consejo de 12 agentes que escribió 15 reglas en una skill tardó 15 minutos (medido), y una copia del panel funciona en el servidor para Hermes.

qué es

Herramienta de código abierto que permite a Claude Code o Codex trabajar dentro de un programa de montaje como ayudante de montaje. La construí para mi productora y publiqué el código.

cómo funciona

Servidor MCP en Node con diez herramientas pr_*: estado, proyecto, secuencia, línea de tiempo, selección, cabezal de reproducción, marcadores, exportación a Adobe Media Encoder, ExtendScript arbitrario. Núcleo en Python de 25 módulos: búsqueda de silencios y de los mejores momentos, mezcla de audio con ducking, subtítulos y comprobación de transcripciones, control de color y control técnico de archivos, variantes de montaje y revisiones sobre un montaje hecho a mano, traspaso por XML. Adaptadores para Premiere, DaVinci Resolve (API de Python de Studio) y FCPXML. Paquete para Claude Desktop y server.json para el registro de MCP.

en una empresa

Un montador deja en manos del agente el trabajo rutinario dentro de su propio programa: registrar el material, encontrar pausas, comprobar un archivo antes de entregarlo. El sentido y el ritmo siguen en manos del montador.

control humano

El director decide el sentido y el ritmo del montaje. Cada error de un trabajo real se convierte en una comprobación de código con su test.

resultado

28 suites de tests, 707 comprobaciones, TODO EN VERDE el 12 de octubre de 2026; probado con material real: 108 archivos de origen, 4,4 GB.

xml_handoff: 11 passed, 0 failed

ALL GREEN

Un agente que trabaja las 24 horas y sigue funcionando cuando mi portátil está apagado: responde a la gente en bots de soporte, lleva las cuentas de la familia y envía resúmenes matinales. Funciona como un usuario aparte sin root, con un único wrapper acotado como única vía hacia sudo. El modo de aprobación está en smart, el modo sin confirmación está prohibido y las claves de correo no están en su entorno. Nueve perfiles aislados se reparten el trabajo, todos con modelos gratuitos a través de NVIDIA NIM (Nemotron 3 Ultra, con DeepSeek y Gemini Flash como respaldo). Un script puente en mi Mac (hermes-task.sh) le pasa tareas sin gastar tokens de la sesión principal, y él me pasa las preguntas difíciles en un chat de equipo. El servidor cuesta unos 7 euros al mes a precio de lista. Un perfil, Kassa, es un agente de contabilidad familiar: dos modelos leen cada recibo de forma independiente.

qué es

Un solo panel gestiona mi canal de Telegram, VK, Instagram y LinkedIn. El panel no tiene botón de "publicar": un script publica cuando hay un ticket y mi "ok".

cómo funciona

Panel de FastAPI y SQLite en el servidor, con planificador integrado, un calendario y una versión de texto para cada plataforma. Solo yo puedo aprobar una publicación, con un toque en el bot de Telegram, una palabra en el chat del agente o el botón "Aprobar" de la página de la publicación; cualquier cambio en el texto, la imagen o la lista de plataformas retira la aprobación. Antes de redactar, el agente ejecuta una comprobación de repetición TF-IDF contra todas las publicaciones del canal y el mapa de temas. Antes de publicar, un script revisa el texto (text-gate.py: lista personal de palabras vetadas, límites de cada plataforma, marcado) y emite un ticket de 30 minutos. Después de publicar, un script de comprobación (tg-verify.py) mira la publicación realmente renderizada, porque un "ok" de la API no cuenta como prueba. El guardián del feed (tg-scan.py) vuelve a leer todo el feed a los 2 y a los 15 minutos, y un duplicado significa parar y avisar. Una publicación larga con imagen sale desde mi propia cuenta a través de Telethon (un cliente de Telegram de cuenta de usuario), solo con ticket y mi "ok". Un trabajo nocturno guarda las visualizaciones y una ficha matinal resume el canal.

en una empresa

Un equipo de contenidos donde una sola persona tiene el botón: los agentes preparan las publicaciones de cada plataforma y solo el responsable las libera.

control humano

El agente me envía el texto completo de la publicación por chat. Lo leo entero y escribo "ok" para plataformas concretas. Entonces el script emite un ticket y el flujo publica.

resultado

Importado el historial de 621 publicaciones (146 de Telegram, 475 de VK); 212 publicaciones en la base de comprobación de repeticiones. Descarté el detector estilométrico después de que una auditoría mostrara un 18-20% de falsos positivos en mis propios textos, y lo sustituí por la comprobación de repeticiones y el mapa de temas.

qué es

El agente escribe en ruso con mi voz, y mido la aceptación por la supervivencia del borrador: la parte del borrador que queda tras mi edición. Es del 84% en los últimos diez textos, frente a un objetivo del 90%.

cómo funciona

Corpus de 25 textos míos confirmados (unas 6400 palabras) con un mapa de procedencia que separa mi propia voz del habla de personajes y de las citas. Registro cada edición como un par con fecha, "frase del agente, mi frase", y de los pares salen las clases de error: 6 clases de cosas que recorto, 12 clases de cosas que corrijo. Una clase necesita al menos dos ejemplos, y el agente anota qué significa una edición solo después de una entrevista breve conmigo. Lista de palabras vetadas: 15 reglas duras y 12 avisos, todos de mis prohibiciones directas. Antes de mostrar un borrador, el agente hace una "prueba del extraño": un contexto nuevo revisa cada par verbo-complemento con tres preguntas.

en una empresa

Cartas y publicaciones en nombre de un directivo: el agente escribe con su voz, y el porcentaje de ediciones muestra cuánto se acerca.

control humano

Yo edito y el sistema aprende de los pares; un borrador completo nunca se convierte en texto de referencia.

resultado

47 pares con fecha en el registro. Supervivencia del borrador: objetivo 90%, ahora 84%, registro abierto.

average over the last 10 drafts: 84% (target >= 90%)