Imagina estar en medio de un refactor y que Claude te ayude a entender la validación de tokens en auth.ts. Te sientes productivo y preguntas cómo se conecta eso con cache_service.ts. Claude vuelve a leer auth.ts desde la línea 1 como si nunca lo hubiera visto antes. Cada mensaje es un inicio nuevo. Cada archivo se vuelve a leer. Cada cambio de contexto borra la conversación. Es brillante razonando, pésimo recordando. No es un fallo, es la naturaleza de los modelos LLM: sin estado por diseño. Cada llamada a la API es independiente. Sin memoria, sin continuidad y sin un yo, ya lo vimos hace 5 minutos.

De esa frustración nació Super Claude Kit, una orquestación ligera que convierte a Claude Code en un compañero de desarrollo con memoria persistente. Pensado para que los agentes IA trabajen como residentes en tu código y no como turistas, Super Claude Kit añade memoria entre sesiones, inteligencia de dependencias del código, gestión de contexto eficiente que ahorra tokens y cero configuración para el usuario. Todo local, sin bases de datos ni servicios en la nube, construído con hooks de bash y un par de binarios en Go.

Principales ideas que resuelven la amnesia del código

Memoria persistente: cada sesión genera un diario legible que registra tareas, descubrimientos y archivos accedidos. Si vuelves en menos de 24 horas, el estado se restaura automáticamente y continúas exactamente donde lo dejaste. Eso elimina repetir explicaciones y lecturas redundantes.

Formato TOON: un formato token-orientado que reduce la sobrecarga sintáctica de JSON y deja más tokens para contexto real del código. Menos tokens consumidos significa más contexto útil y respuestas más precisas de los agentes IA.

Grafo de dependencias: un binario en Go usa tree-sitter para parsear el repositorio y construir un grafo dirigido. Detecta ciclos usando el algoritmo de Tarjan, identifica código muerto y responde preguntas como quién importa este archivo o qué se rompe si cambias el formato de token. Antes de tocar el código, Claude ya sabe qué puede romperse.

Lector progresivo: para archivos grandes se aplica chunking semántico con tree-sitter. En vez de leer por líneas, se leen unidades completas como clases o servicios. Lecturas inteligentes que preservan coherencia y ahorran 60 a 80 por ciento del contexto necesario.

Capa de supervisión: si Claude ignora el contexto, se fuerza el uso de herramientas especializadas mediante un enrutador de intenciones y una matriz de decisiones que recuerda mejores prácticas. Resultado: menos actualizaciones innecesarias del capsule, menos tokens y delegación a sub-agentes expertos cuando es apropiado.

Resultados prácticos: la misma tarea de análisis de dependencias que antes consumía decenas de miles de tokens y minutos se resuelve ahora con menos de mil tokens en segundos. Todo gracias a evitar lecturas redundantes, priorizar herramientas especializadas y mantener contexto entre mensajes y sesiones.

Cómo se integra esto con tu empresa Q2BSTUDIO. En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, inteligencia artificial para empresas, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure. Podemos replicar o adaptar una arquitectura como Super Claude Kit para tus equipos de desarrollo, integrándola con pipelines de CI, herramientas de gestión de código y soluciones de inteligencia de negocio como power bi. Si buscas llevar tus procesos de desarrollo hacia agentes IA que recuerden el contexto y reduzcan costes de cómputo, nosotros lo hacemos realidad.

Ejemplo de flujo de trabajo con memoria y eficiencia

Al iniciar la sesión el hook de SessionStart restaura el estado, carga el grafo de dependencias y prepara la cápsula de contexto. Antes de cada prompt se calcula un hash del estado y solo se actualiza si algo cambió, lo que reduce refrescos innecesarios. Si pides un análisis de impacto, el sistema consulta el grafo local y devuelve la lista de dependientes y el riesgo en segundos. Si quieres crear una incidencia en el repositorio, el enrutador de intenciones delega la tarea al sub-agente adecuado con todo el contexto ya empaquetado.

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