tranquia

Curso de Claude Code

Curso de Claude Code · Para tu trabajo

Claude Code para investigadores y equipos científicos

Buena parte de investigar es leer, anotar, limpiar datos y documentar lo que has hecho. Claude Code trabaja con tus PDF, tus CSV y tus scripts en tu ordenador, y deja cada paso apuntado. Cada cita y cada número se comprueban contra la fuente: así sabes que lo que firmas es real.

Empieza el curso con ejemplos de tu trabajo

Lo que puede hacer por ti

Claude Code trabaja con los archivos de tu ordenador: los lee, los crea y los cambia. Por eso sirve para tareas de verdad y no solo para charlar, y por eso conviene empezar en una carpeta de pruebas.

Empieza por estas tres

Paso 1

La tabla de la revisión

Pídeselo así

Quiero una tabla comparativa de los artículos que hay en la carpeta articulos. Guárdala en revision.csv con estas columnas: autores, año, título, pregunta de investigación, método, muestra, resultado principal y página de cada dato. Para comprobarlo, elige tres artículos al azar y enséñame la frase literal de la que sale cada resultado.

Lo explica la lección 4. Cómo pedir bien.

Paso 2

Las tablas de un artículo

Pídeselo así

Lee articulo.pdf y saca los datos de las tablas 2 y 3 a tabla2.csv y tabla3.csv. Apunta en una nota la página de cada una y avísame de cualquier valor que no se lea bien o que no cuadre con el texto. No redondees nada.

Lo explica la lección 6. Leer tus documentos.

Paso 3

Limpiar los datos del experimento

Pídeselo así

En datos-ensayo.csv están las medidas del experimento. Sin tocar el original, crea datos-limpios.csv: unifica unidades, marca los valores vacíos y los que estén fuera de rango (pregúntame cuál es) y apunta cada cambio en limpieza.md. Calcula media y desviación típica por grupo, y comprueba el número de filas y la suma total de dos formas, antes y después de limpiar.

Lo explica la lección 9. Analizar datos.

Tu CLAUDE.md

Guárdalo como CLAUDE.md en la carpeta donde trabajes con Claude Code. Lo lee cada vez que lo abres ahí, así que no tendrás que repetirle cómo trabajas. Cambia lo que va entre corchetes. Cómo funciona, en la lección del CLAUDE.md.

CLAUDE.md
# CLAUDE.md · Proyecto [nombre corto]

## Quién soy y en qué trabajo
Soy [tu nombre], [doctoranda / investigador / técnica] en [grupo o centro]. El proyecto estudia [tema en una frase].
Carpetas: datos-brutos (solo lectura), articulos (los PDF) y analisis (scripts y resultados).

## Formatos
- Análisis en scripts de [Python / R] con comentarios, que se puedan repetir de principio a fin.
- Referencias en estilo [APA / Vancouver], con DOI cuando lo haya.

## Reglas de calidad
- Cada dato o cita lleva su fuente: archivo y página, o DOI.
- Si no encuentras una referencia en mis PDF, dilo. Nunca la completes de memoria.
- Apunta en cuaderno.md qué has hecho, con fecha.

## Nunca
- Nunca modifiques datos-brutos.
- Nunca inventes referencias, DOI, resultados ni valores p.
- Nunca quites datos atípicos sin preguntarme.

## Cómo comprobar
- Tras cada cambio en los datos, compara filas y totales antes y después.
- Antes de darme un resultado, vuelve a ejecutar el script desde cero.

Una skill para tu trabajo: /comprobar-citas

Revisa las citas de un borrador y busca en tus PDF lo que respalda cada una, con archivo y página. Guárdala en .claude/skills/comprobar-citas/SKILL.md, dentro de tu carpeta de trabajo, y llámala escribiendo /comprobar-citas. Cómo se hacen, en la lección de las skills.

.claude/skills/comprobar-citas/SKILL.md
---
name: comprobar-citas
description: Revisa las citas de un borrador y busca en mis PDF la frase o el dato que respalda cada una. Úsala antes de enviar un artículo, un informe o un capítulo de tesis.
---

Comprueba las citas del borrador que indico: $ARGUMENTS. Si no indico ninguno, pregúntame cuál.

1. Lee el borrador y haz una lista de cada cita: la frase que la usa y la referencia.
2. Busca cada referencia en la carpeta articulos. Si no está, márcala como «no encontrada».
3. Si está, busca la frase o el dato que respalda lo que dice el borrador y apunta el archivo, la página y la cita literal.
4. Clasifica cada cita: respaldada, dudosa (el artículo dice algo parecido, pero no lo mismo) o no encontrada.
5. Revisa que cada referencia de la bibliografía se cite en el texto, y al revés.
6. Guarda la tabla en citas-revisadas.md y enséñame primero las dudosas y las no encontradas.

No inventes referencias, DOI, páginas ni frases. No cambies el borrador.

Más peticiones para tu día a día

Tu cuaderno de trabajo

Pídeselo así

En esta carpeta de pruebas, crea cuaderno.md con una plantilla para apuntar cada día de trabajo: fecha, qué hice, con qué datos, qué salió, qué falló y qué hago mañana. Rellena el primer día con lo que te cuente.

Lección 3. Tu primera tarea

El póster del congreso

Pídeselo así

Crea un póster en poster.html, imprimible en A0 vertical, con las secciones de mi resumen.md: título, autores, introducción, método, resultados con las figuras de la carpeta figuras, conclusiones y referencias. Solo con mi texto: no añadas resultados ni frases que no estén en el resumen.

Lección 7. Crear documentos

Los PDF de la bibliografía

Pídeselo así

En la carpeta pdf-articulos hay artículos con nombres como descarga(3).pdf. Propón renombrarlos como PrimerAutor_Año_PrimerasPalabrasDelTitulo.pdf según lo que pone en la primera página de cada uno. Enséñame la tabla de cambios sin tocar nada, guárdala en cambios.csv y espera a que te diga que sí.

Lección 8. Ordenar archivos

Las reglas del proyecto

Pídeselo así

Crea un CLAUDE.md en esta carpeta con estas reglas: los datos de la carpeta datos-brutos no se tocan nunca; cada análisis, en un script que se pueda repetir; cada cita, con una referencia real que esté en mis PDF o que yo pueda comprobar; si no encuentras una fuente, dilo en vez de inventarla; y apunta en cuaderno.md lo que hagas cada día.

Lección 11. Tu CLAUDE.md

Una revisión de la literatura

Pídeselo así

/plan Quiero hacer una revisión de la literatura sobre [tema] con los artículos de la carpeta articulos: criterios de inclusión, tabla de extracción, síntesis por temas y huecos de investigación. Hazme antes las preguntas que necesites sobre la pregunta de investigación y los criterios, y enséñame el plan antes de leer nada.

Lección 13. Plan, modelo y esfuerzo

Una skill para comprobar citas

Pídeselo así

Crea una skill personal llamada comprobar-citas en ~/.claude/skills/comprobar-citas/SKILL.md que lea un borrador, saque cada cita y busque en mis PDF la frase o el dato que la respalda, con archivo y página. Que me deje una tabla con las citas respaldadas, las dudosas y las que no encuentra, sin inventar ninguna referencia.

Lección 16. Skills: tus recetas

Tus notas de lectura en Notion

Pídeselo así

Busca en mi Notion la base de datos «Lecturas» y hazme una lista de los artículos que tengo marcados como pendientes de leer, con su tema y por qué los guardé. Solo lectura: no envíes ni cambies nada, y no crees páginas nuevas.

Lección 17. Conectar tus herramientas

Un lector de artículos

Pídeselo así

Crea un subagente llamado lector-articulos, de solo lectura, que lea un artículo en PDF y devuelva en cinco líneas la pregunta, el método, la muestra, el resultado principal y las limitaciones, con la página de cada dato. Después úsalo con todos los PDF de la carpeta articulos y junta las respuestas en lecturas.md.

Lección 18. Subagentes

Las lecturas de la semana

Pídeselo así

Crea una tarea programada en la app de escritorio que cada lunes a las 9:00 mire los PDF nuevos de la carpeta por-leer y añada a lecturas.md una ficha de cada uno: referencia, pregunta, método y resultado, con la página. Que no mueva, no borre ni renombre nada.

Lección 20. Automatizar tareas

La lista antes de enviar un artículo

Pídeselo así

Hazme una lista de comprobación en antes-de-enviar.html para revisar un artículo antes de mandarlo a una revista: formato, figuras, tablas, referencias, datos disponibles y carta al editor, con casillas que se puedan marcar. Antes de hacerla, pregúntame a qué revista va; te paso sus normas para autores en PDF para que saques de ahí cada punto, con su página.

Lección 21. Crear tus herramientas

Participantes con código

Pídeselo así

Antes de analizar entrevistas.csv, crea una copia en la carpeta seudonimo donde cada participante tenga un código (P01, P02...) y quita nombres, fechas de nacimiento, teléfonos, correos y lugares que permitan identificarle, también dentro de las respuestas abiertas. Enséñame cinco filas antes de seguir, no toques el original y trabaja solo con la copia.

Lección 22. Seguridad

Tu análisis, repetible

Pídeselo así

Quiero automatizar el análisis que repito cada vez que llegan datos nuevos: limpiar el CSV, calcular los descriptivos, hacer las tres figuras de siempre y dejar un informe con lo que ha cambiado. Hazme preguntas, de una en una, hasta que puedas escribir SPEC.md con los pasos, los archivos, las comprobaciones y lo que no debe hacer nunca. No escribas código hasta que apruebe SPEC.md.

Lección 24. Tu gran proyecto

Lo que debes cuidar

  • Comprueba cada referencia en la fuente: que el artículo exista, que diga lo que pones y en esa página. Nunca uses una cita que no hayas visto tú.
  • Los datos de participantes, seudonimizados antes de tocarlos y siempre dentro de lo que aprobó tu comité de ética y de lo que firmaron en el consentimiento.
  • Mira qué dicen tu universidad, tu financiador y la revista sobre el uso de la IA, y decláralo si te lo piden.
  • Datos originales en una carpeta de solo lectura y cada análisis en un script que se pueda repetir. Si no se puede repetir, no lo des por resultado.
  • Para datos de un proyecto con empresas o de terceros, lo correcto es un plan Team o Enterprise de tu institución, no una cuenta personal.

Lo general (qué datos no darle, textos trampa y permisos) está en la lección de seguridad.

Llévate el kit pro

Unas instrucciones globales listas para pegar, la configuración recomendada, 8 skills hechas y una plantilla de CLAUDE.md para cada profesión. Gratis.

Ver el kit

¿Conoces a alguien de tu gremio?

Otras profesiones: Administración y oficina · Abogacía y gestorías · Educación y formación · Salud y cuidados · Ventas y atención al cliente · Hostelería y restauración · Autónomos y pequeños negocios · Marketing y comunicación · Finanzas y contabilidad · Recursos humanos · Estudiantes · Diseño, escritura y vídeo · Ingeniería, arquitectura y oficios técnicos · Inmobiliaria