Resumen práctico: a medida que una conversación se extiende, la calidad de las respuestas puede degradarse mucho antes del límite duro de contexto; para mí la degradación empieza alrededor del 30 por ciento del límite. La solución preventiva es mantener dos documentos vivos que el modelo pueda refrescar bajo demanda: README.md para la visión holística y HANDOFF.md para que una instancia nueva continúe sin fricción.

Cuándo activar el refresco: cuando detectes omisiones o contradicciones, latencias extrañas, rutas o versiones inventadas, o simplemente señales de deriva de contexto. No esperes a un error por tokens, actúa al primer síntoma de degradación.

Qué mantener en README.md: propósito y alcance del proyecto, nota arquitectónica breve, stack con versiones exactas, comandos comunes para desarrollar y ejecutar, semillas o datos de ejemplo para pruebas reproducibles, y un registro reciente de decisiones clave estilo changelog-lite.

Qué incluir en HANDOFF.md: estado actual y resumen ejecutivo, issues abiertos con próximos pasos claros, rutas y artefactos importantes, datasets y esquemas de entrada/salida, resultados y logs de las pruebas más recientes, contratos y salidas esperadas, entorno exacto (venv/conda/poetry) con versiones de paquetes, y notas para evitar crear entornos duplicados o conflictos de dependencias.

Ejemplo de prompt one shot para refrescar ambos documentos: Por favor actualiza README.md y HANDOFF.md con nuestro trabajo y decisiones recientes. README.md debe contener vista holística, propósito, arquitectura breve, stack con versiones exactas, cómo ejecutar con comandos y seeds, y decisiones recientes. HANDOFF.md debe preparar a una instancia nueva sin contexto: estado actual, retos pendientes, próximos pasos, paths y artefactos, resultados de pruebas y logs, esquemas y salidas esperadas, entorno exacto y versiones de paquetes. Usa las versiones y configuraciones que hemos usado hasta ahora, no inventes herramientas ni actualices versiones salvo que lo solicite yo.

Beneficios: reduce la deriva de contexto mucho antes de los límites, facilita el intercambio de instancias o modelos, y convierte la conversación en memoria de proyecto persistente en lugar de preguntas efímeras.

Sobre nosotros: en Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software especializada en aplicaciones a medida y software a medida, con experiencia en inteligencia artificial para empresas, agentes IA, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Ofrecemos soluciones integrales que van desde el diseño e implementación de aplicaciones hasta la integración de servicios de inteligencia de negocio y visualización con power bi. Si buscas transformar una idea en producto robusto y seguro podemos ayudarte a diseñar y construir la solución más adecuada, incluyendo automatización de procesos y estrategias de seguridad.

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Consejo práctico final: automatiza la actualización de README.md y HANDOFF.md como parte del flujo de trabajo de la conversación o de la entrega de hitos. Un sistema simple que permita refrescar ambos documentos con un solo comando evita la deriva y mantiene a cualquier nueva instancia totalmente operativa.