Curso de Claude Skills, Plugins y MCPs para Empresas

Comprender las diferencias de uso entre Claude web, Claude Desktop, Claude Code, Claude API y despliegues integrados en plataformas cloud.

Identificar qué capacidades pertenecen al usuario final, cuáles al entorno de desarrollo y cuáles a integraciones de plataforma.

Diferenciar Skills orientadas a trabajo de conocimiento, Skills técnicas, Skills documentales, Skills de desarrollo y Skills específicas de departamento.

Revisar cómo los conectores mediante remote MCP permiten integrar Claude con servicios externos en entornos web y desktop, según plan y disponibilidad.

Situar Claude Code como entorno donde plugins, MCP, hooks, subagents, permisos y configuración de proyecto tienen especial relevancia para equipos técnicos.

Entender que una misma empresa puede necesitar varias capas: Skills para procesos, MCP para datos y plugins para empaquetar soluciones completas.

Diseñar una arquitectura de adopción donde cada departamento no crea integraciones aisladas sin estándares ni revisión.

Identificar dependencias de plan, permisos, administración, disponibilidad regional y políticas internas antes de diseñar soluciones definitivas.

Crear un mapa de capacidades por perfil: usuario de negocio, analista, desarrollador, administrador, auditor, owner de datos y responsable de seguridad.

Definir una estrategia corporativa que conecte casos de uso, herramientas Anthropic, sistemas internos, gobierno y soporte.

Definir una Skill como un paquete de instrucciones, recursos y, cuando proceda, scripts o materiales de apoyo que Claude puede cargar bajo demanda.

Diseñar Skills alrededor de procesos concretos, no alrededor de departamentos genéricos o intenciones demasiado amplias.

Crear una estructura clara para `SKILL.md` con nombre, descripción, propósito, instrucciones, límites, ejemplos, entradas y salidas esperadas.

Redactar descripciones que ayuden a Claude a activar la Skill en el momento adecuado, sin provocar activaciones excesivas o ambiguas.

Incorporar recursos corporativos como plantillas, guías de marca, criterios de calidad, checklists, políticas o ejemplos aprobados.

Definir qué parte del conocimiento debe vivir dentro de la Skill y qué parte debe mantenerse como documentación externa versionada.

Evitar Skills demasiado grandes que intentan cubrir todas las necesidades de un área y terminan siendo difíciles de mantener.

Separar Skills por tarea: preparar propuesta, revisar contrato, resumir ticket, generar informe, validar tono, crear presentación o analizar datos.

Diseñar criterios de aceptación para saber si una Skill produce resultados consistentes, revisables y alineados con el proceso.

Construir una primera Skill corporativa de laboratorio con instrucciones, ejemplos, restricciones y material reutilizable.

Redactar instrucciones en `SKILL.md` con lenguaje claro, operativo y accionable, evitando guías vagas que no cambian el comportamiento de Claude.

Separar contexto, objetivo, pasos, criterios de calidad, restricciones, ejemplos y formato de salida para facilitar uso repetible.

Usar progressive disclosure cuando la Skill necesita recursos adicionales, evitando cargar todo el conocimiento desde el inicio.

Crear instrucciones que indiquen cuándo pedir aclaración, cuándo rechazar una acción y cuándo escalar a revisión humana.

Incluir ejemplos de entrada y salida que representen casos reales de empresa, con datos sintéticos y situaciones frecuentes.

Definir reglas de tono, marca, formato, nomenclatura, estilo documental o criterios técnicos cuando la Skill produce entregables externos.

Evitar meter secretos, datos personales, contratos reales, credenciales o información confidencial dentro del paquete de la Skill.

Diseñar una sección de límites para impedir que la Skill prometa acciones que no puede ejecutar sin herramientas o permisos.

Revisar instrucciones con negocio, legal, seguridad y usuarios finales cuando la Skill afecta a procesos sensibles.

Crear una plantilla corporativa de `SKILL.md` para que todos los equipos diseñen Skills con estructura homogénea.

Usar Skills para estandarizar creación de informes, propuestas, presentaciones, actas, resúmenes, análisis y documentación recurrente.

Diseñar plantillas corporativas para documentos que respeten tono, estructura, marca, tablas, apartados obligatorios y criterios de revisión.

Crear Skills para transformar información dispersa en documentos finales con formato consistente y menos retrabajo manual.

Automatizar generación de presentaciones a partir de briefs, propuestas, datos de proyecto, argumentarios o documentación técnica.

Diseñar Skills de Excel para análisis controlado, limpieza de datos, fórmulas, tablas, validaciones, dashboards y explicaciones de resultados.

Crear Skills de PDF para extracción, revisión, clasificación, resumen, comparación o generación de entregables cuando el flujo lo justifica.

Evitar que una Skill documental genere información no verificada, precios, compromisos legales o datos sensibles sin revisión humana.

Definir checklists de calidad para documentos generados: coherencia, formato, ortografía, confidencialidad, fuentes y validación final.

Integrar Skills documentales con procesos de aprobación, revisión por responsable y almacenamiento corporativo.

Construir una Skill de propuesta comercial o informe interno con plantilla, secciones obligatorias y control de calidad.

Diseñar Skills para RRHH orientadas a descripciones de puesto, comunicaciones internas, planes formativos, onboarding y revisión de políticas.

Crear Skills para ventas que generen emails, resúmenes de oportunidades, propuestas, argumentarios, objeciones y preparación de reuniones.

Diseñar Skills para marketing que adapten tono, campañas, briefs, calendario editorial, análisis de competencia y contenidos multicanal.

Crear Skills para legal y compliance que ayuden a revisar documentación, detectar cláusulas relevantes y preparar resúmenes no vinculantes.

Diseñar Skills para finanzas que estructuren informes, explicaciones de desviaciones, cierres, comentarios de control y análisis de datos.

Crear Skills para atención al cliente y soporte que clasifiquen casos, redacten respuestas, resuman incidencias y propongan próximos pasos.

Alinear cada Skill con límites claros para no sustituir decisiones profesionales, aprobaciones legales, validaciones financieras o criterios humanos.

Definir owner funcional por Skill para revisar contenido, actualizar instrucciones y validar calidad con ejemplos reales.

Evitar que varios departamentos creen Skills duplicadas para el mismo proceso con criterios contradictorios.

Construir un mapa de Skills de negocio priorizadas por impacto, riesgo, frecuencia de uso y facilidad de despliegue.

Crear Skills para revisión de pull requests, generación de documentación técnica, análisis de logs, runbooks, troubleshooting y gestión de incidentes.

Diseñar Skills para estandarizar respuestas de soporte interno con diagnóstico, preguntas mínimas, escalado y próximos pasos.

Crear Skills para equipos de desarrollo que respeten arquitectura, estilo, pruebas, seguridad y convenciones del repositorio.

Diseñar Skills para DevOps que guíen revisión de pipelines, despliegues, rollback, observabilidad y análisis de fallos.

Crear Skills para data teams que estructuren análisis de datasets, calidad de datos, documentación de métricas y revisión de pipelines.

Incluir comandos, snippets, checklists y criterios de validación cuando la Skill necesita guiar trabajo técnico repetible.

Evitar Skills que invitan a ejecutar comandos peligrosos sin revisión, especialmente sobre producción, credenciales o infraestructura.

Integrar Skills técnicas con repositorios, documentación y procesos existentes sin duplicar información que cambia continuamente.

Definir una política de revisión para Skills técnicas que puedan afectar seguridad, despliegues, código o datos.

Construir una Skill de diagnóstico técnico que guíe análisis de logs, síntomas, hipótesis, validación y resolución.

Comprender los plugins de Claude Code como paquetes que pueden reunir Skills, agentes, hooks, MCP servers y configuración para un flujo completo.

Diseñar plugins cuando una capacidad requiere varias piezas coordinadas y no basta con una Skill aislada.

Crear un plugin de equipo que incluya Skills de desarrollo, subagents especializados, hooks de validación y MCP servers autorizados.

Definir qué componentes debe incluir un plugin según su propósito: documentación, revisión, seguridad, testing, operaciones o integración.

Separar plugins por dominio, stack tecnológico, proyecto o tipo de tarea para evitar paquetes demasiado grandes y difíciles de mantener.

Versionar plugins como activos corporativos con changelog, owner, pruebas, compatibilidad y proceso de retirada.

Controlar permisos asociados a un plugin, especialmente si incluye servidores MCP, hooks que ejecutan comandos o agentes con acceso a herramientas.

Evitar instalar plugins de origen no verificado en entornos empresariales sin revisión técnica y de seguridad.

Crear documentación de instalación, uso, actualización, rollback y soporte para cada plugin aprobado.

Construir un plugin interno de laboratorio que empaquete una Skill, un hook de validación y un MCP server de solo lectura.

Comprender subagents como asistentes especializados para tareas concretas, con instrucciones, herramientas y contexto separado.

Diseñar subagents para revisión de seguridad, documentación, testing, arquitectura, análisis de datos o soporte técnico.

Usar hooks para ejecutar validaciones automáticas antes o después de acciones del agente, como revisar comandos, comprobar formato o bloquear riesgos.

Crear hooks de seguridad para impedir lectura de secretos, modificación de archivos sensibles o ejecución de comandos no aprobados.

Crear hooks de calidad para lanzar tests, linters, validaciones de documentación o comprobaciones de estructura antes de finalizar una tarea.

Diferenciar automatizaciones deterministas con scripts de validaciones contextuales que necesitan razonamiento del agente.

Evitar hooks demasiado agresivos que bloquean trabajo legítimo o generan falsos positivos constantes.

Documentar cada subagent y hook con propósito, permisos, eventos, owner, riesgos y pruebas realizadas.

Integrar subagents y hooks dentro de plugins cuando el equipo necesita distribuir un flujo completo.

Construir un flujo de revisión técnica con subagent especializado, hook de seguridad y artifact final revisable.

Comprender MCP como protocolo abierto que estandariza cómo una aplicación de IA accede a herramientas, contexto y datos externos.

Diferenciar cliente MCP, servidor MCP, tools, resources, prompts, autenticación, transporte y ciclo de llamada.

Identificar casos de uso empresariales: consultar tickets, leer documentación, inspeccionar repositorios, consultar datos, crear tareas o recuperar métricas.

Decidir cuándo un MCP server debe ser solo lectura y cuándo puede ejecutar acciones con aprobación explícita.

Diseñar MCP servers alrededor de capacidades concretas, evitando servidores enormes con acceso excesivo a múltiples sistemas.

Separar MCP para datos internos, herramientas SaaS, APIs propias, bases de datos, observabilidad y sistemas de gestión.

Definir esquemas de herramientas claros, con entradas tipadas, salidas estructuradas, errores controlados y paginación.

Evitar que MCP se convierta en un atajo para dar a Claude acceso indiscriminado a sistemas corporativos.

Documentar cada MCP server con propósito, permisos, owner, sistemas conectados, datos accesibles y límites de uso.

Construir un mapa de integraciones MCP prioritarias para una empresa, separando valor, riesgo y complejidad.

Diseñar un MCP server con herramientas pequeñas, explícitas y orientadas a tareas, no con endpoints genéricos difíciles de controlar.

Crear tools de solo lectura para empezar: búsqueda de documentación, consulta de tickets, recuperación de metadatos o lectura de catálogos.

Implementar tools de escritura solo cuando exista control de permisos, validación, registro de acciones y confirmación humana.

Definir resources para exponer contexto estable como documentación, esquemas, catálogos, manuales o información de referencia.

Diseñar prompts MCP reutilizables para guiar flujos frecuentes sin repetir instrucciones manuales.

Incorporar autenticación, autorización, scopes, rate limits, timeouts y límites de tamaño de respuesta.

Implementar logs de uso que permitan saber qué herramienta se invocó, con qué usuario, cuándo y con qué resultado.

Evitar devolver datos masivos sin filtros, porque aumenta coste, riesgo de fuga y ruido de contexto.

Preparar errores estructurados para que Claude pueda explicar fallos, pedir datos faltantes o sugerir acciones seguras.

Construir un MCP server de laboratorio para consultar un sistema interno simulado con permisos de solo lectura.

Usar remote MCP para conectar Claude con servicios externos sin depender siempre de un servidor local en el equipo del usuario.

Diseñar conectores personalizados cuando la empresa necesita integrar Claude con APIs internas o SaaS que no están cubiertos por conectores preconstruidos.

Revisar disponibilidad por plan, administración centralizada y habilitación de conectores antes de diseñar un despliegue empresarial.

Separar conectores de productividad, conectores de datos, conectores de desarrollo, conectores de soporte y conectores de negocio.

Implementar OAuth, tokens, scopes y rotación de credenciales según las capacidades del sistema integrado.

Definir quién puede añadir conectores, quién puede autorizarlos y qué usuarios pueden utilizarlos.

Evitar conectores personales a herramientas corporativas sin revisión de seguridad, porque dificultan auditoría y baja de accesos.

Crear políticas para entornos de prueba, datos sintéticos, conectores sandbox y validación antes de producción.

Documentar riesgos por conector: datos accesibles, acciones permitidas, logs, retención, terceros y cumplimiento.

Diseñar un conector remote MCP de laboratorio para un sistema de tickets, documentación o CRM simulado.

Usar el MCP connector de la API cuando una aplicación empresarial necesita acceder a MCP servers desde llamadas programáticas a Claude.

Diseñar aplicaciones internas que combinan Claude, tools MCP, políticas de negocio, logs, aprobaciones y experiencia de usuario propia.

Separar responsabilidades entre la aplicación, el modelo, el MCP server y los sistemas internos conectados.

Definir flujos con múltiples MCP servers cuando una tarea necesita combinar documentación, datos, tickets y acciones controladas.

Implementar trazabilidad de cada tool call para auditoría, soporte, coste y diagnóstico de errores.

Diseñar validaciones server-side en la aplicación para que el modelo no sea el único control antes de una acción sensible.

Gestionar autenticación de usuarios finales y propagación segura de permisos hacia herramientas internas.

Evitar que una aplicación propia use MCP con credenciales globales que no distinguen usuario, rol o finalidad.

Probar herramientas MCP con entradas válidas, inválidas, maliciosas, demasiado amplias y sin permisos.

Construir un prototipo de aplicación interna con Claude API y MCP para consultar información corporativa gobernada.

Clasificar riesgos por tipo de extensión: instrucciones peligrosas en Skills, plugins de origen dudoso, MCP con permisos excesivos y hooks mal diseñados.

Proteger secretos, tokens, claves API, credenciales, datos personales, contratos, información financiera y documentación confidencial.

Revisar Skills y plugins como artefactos de software, no como simples documentos inocuos.

Aplicar revisión de código a scripts incluidos en Skills, hooks de plugins y servidores MCP antes de permitir uso empresarial.

Evitar instalar capacidades descargadas de terceros sin verificación de origen, permisos, dependencias y comportamiento.

Diseñar entornos sandbox para probar Skills, plugins y MCP servers sin acceso a datos reales ni sistemas productivos.

Controlar salida de datos: qué puede resumir Claude, qué puede exportar, qué puede adjuntar y qué debe permanecer dentro del sistema.

Crear deny lists y allow lists de herramientas, comandos, rutas, dominios, archivos, conectores y acciones.

Definir procedimientos de revocación rápida si una Skill, plugin o MCP server se considera inseguro.

Construir una matriz de riesgos y controles para extensiones Claude en entornos empresariales.

Comprender cómo un documento, ticket, página web, issue, email o registro externo puede contener instrucciones maliciosas dirigidas al agente.

Diseñar MCP servers que distingan datos no confiables de instrucciones del sistema, evitando que el contenido externo gobierne el comportamiento.

Crear reglas para que Claude no ejecute instrucciones encontradas dentro de documentos, comentarios, registros o respuestas de APIs.

Sanitizar y contextualizar datos externos antes de devolverlos al modelo, indicando origen, nivel de confianza y limitaciones.

Aplicar confirmación humana para acciones sensibles derivadas de información externa, como crear tickets, enviar mensajes o modificar registros.

Revisar Skills que procesan contenido externo para evitar que sigan instrucciones embebidas en documentos del usuario o de terceros.

Crear pruebas de prompt injection con ejemplos maliciosos, ambiguos y realistas antes de publicar una integración.

Registrar detecciones o bloqueos de instrucciones sospechosas para mejorar controles y formación interna.

Educar a usuarios sobre límites de confianza cuando Claude analiza documentos, webs, correos o incidencias externas.

Construir un laboratorio de prompt injection contra una integración MCP simulada y aplicar controles de mitigación.

Definir owner funcional y owner técnico para cada Skill, plugin, MCP server, hook, subagent y conector corporativo.

Crear un proceso de alta que incluya caso de uso, valor esperado, datos implicados, permisos, riesgos, pruebas y aprobación.

Versionar todas las capacidades en repositorio con changelog, revisión por pares y política de compatibilidad.

Definir ambientes de desarrollo, prueba, piloto y producción para evitar publicar capacidades sin validación.

Crear un catálogo interno de capacidades aprobadas con descripción, owner, usuarios permitidos, fecha de revisión y estado.

Revisar periódicamente Skills y MCPs para detectar instrucciones obsoletas, APIs cambiadas, permisos excesivos o bajo uso.

Definir proceso de retirada segura cuando una capacidad queda obsoleta, insegura o sustituida por otra.

Establecer controles de excepción cuando un equipo necesita una integración urgente o experimental.

Crear métricas de gobierno: capacidades activas, owners, revisiones vencidas, incidencias, permisos y adopción.

Construir un modelo operativo completo para gestionar el ciclo de vida de extensiones Claude en la empresa.

Diseñar un catálogo donde los usuarios puedan descubrir capacidades aprobadas sin recurrir a soluciones no controladas.

Clasificar capacidades por departamento, tipo de tarea, datos usados, nivel de riesgo, owner, plan requerido y estado de soporte.

Incluir instrucciones claras de instalación, uso, limitaciones, ejemplos, canales de soporte y procedimiento de feedback.

Diferenciar capacidades en piloto, producción, deprecated, restringidas y retiradas.

Crear criterios para publicar una Skill o plugin: documentación, pruebas, revisión legal, seguridad, owner y métricas mínimas.

Evitar que el catálogo se convierta en un cementerio de capacidades duplicadas, obsoletas o sin uso real.

Incorporar rating interno, feedback cualitativo, incidencias y peticiones de mejora por parte de usuarios.

Conectar catálogo con repositorio de código, documentación, tickets y proceso de revisión.

Definir responsables de curación del catálogo para mantener calidad y evitar fragmentación.

Construir una propuesta de catálogo interno con fichas estándar para Skills, plugins, MCP servers y conectores.

Diseñar MCP servers de solo lectura para consultar catálogos de datos, diccionarios, métricas, modelos semánticos o dashboards.

Integrar Claude con bases de datos mediante capas controladas que limiten consultas, volumen, columnas sensibles y permisos por usuario.

Evitar que Claude acceda directamente a bases productivas sin límites de consulta, auditoría y protección de datos.

Crear Skills para interpretar métricas, explicar desviaciones, generar comentarios ejecutivos y documentar análisis recurrentes.

Diseñar prompts y tools que obliguen a citar origen, periodo, filtros, granularidad y limitaciones del dato.

Proteger datos personales mediante masking, agregación, minimización y restricciones de salida.

Integrar workflows de análisis con aprobación humana antes de enviar informes, decisiones o comunicaciones externas.

Registrar consultas, usuario, finalidad, herramientas invocadas y resultados relevantes para auditoría.

Crear pruebas de calidad para detectar respuestas analíticas sin datos suficientes o con interpretación incorrecta.

Construir una integración de laboratorio para consultar datos sintéticos y generar un informe gobernado.

Conectar Claude con repositorios, issues, documentación técnica, pipelines, observabilidad y sistemas de soporte mediante MCP o plugins.

Crear Skills para revisión de arquitectura, generación de documentación, análisis de logs, preparación de releases y postmortems.

Diseñar MCP servers de solo lectura para consultar issues, PRs, builds, errores, dashboards o catálogos de servicios.

Permitir acciones de escritura solo con aprobación explícita: crear ticket, comentar PR, abrir incidencia o generar propuesta de cambio.

Integrar Claude Code con MCP para que los equipos técnicos accedan a contexto relevante desde su entorno de trabajo.

Definir límites de autonomía para evitar que un agente modifique código, pipelines o infraestructura sin revisión.

Usar hooks para validar tests, formato, secretos y políticas antes de cerrar tareas técnicas.

Crear plugins por stack tecnológico que agrupen estándares, Skills técnicas, subagents y MCPs aprobados.

Documentar cada integración técnica con permisos, datos accesibles, actions permitidas, owner y procedimiento de soporte.

Construir un flujo técnico completo: leer issue, consultar documentación, analizar repo, generar resumen y proponer próximos pasos.

Identificar procesos repetitivos que pueden convertirse en Skills o workflows: actas, propuestas, resúmenes, informes, tickets y controles.

Diseñar automatizaciones human-in-the-loop donde Claude prepara, clasifica o propone, pero una persona aprueba decisiones sensibles.

Crear flujos que combinan Skill, MCP y plantilla de salida para pasar de datos internos a entregables corporativos consistentes.

Evitar automatizar procesos mal definidos, porque la IA amplifica ambigüedad, excepciones no documentadas y criterios contradictorios.

Documentar entradas, salidas, reglas, aprobadores, excepciones y métricas de cada proceso automatizado.

Diseñar controles para que Claude no envíe comunicaciones, cambie registros o actualice sistemas sin validación cuando hay impacto externo.

Integrar automatizaciones con sistemas existentes sin duplicar tareas ni crear un canal paralelo fuera de gobierno.

Medir ahorro real de tiempo, reducción de errores, satisfacción de usuarios y calidad de entregables.

Crear un plan de mejora continua basado en feedback, incidencias y cambios del proceso original.

Construir un caso completo de automatización interna con Skill, MCP, revisión humana y salida documentada.

Diseñar pruebas funcionales para validar que una Skill se activa cuando corresponde y no se activa en escenarios inapropiados.

Crear datasets sintéticos de entrada para probar tono, formato, precisión, cumplimiento, límites y consistencia de resultados.

Evaluar plugins instalados con escenarios de uso, permisos, compatibilidad, conflictos, errores y actualización.

Probar MCP servers con entradas válidas, inválidas, maliciosas, sin permisos, con grandes volúmenes y con timeouts.

Crear pruebas de seguridad para prompt injection, fuga de datos, escalado de permisos y ejecución de acciones no autorizadas.

Usar revisión humana experta para valorar calidad, utilidad y adecuación del resultado, no solo ejecución técnica.

Definir métricas de evaluación: tasa de éxito, precisión, retrabajo, incidencias, activación correcta y satisfacción de usuario.

Crear regresiones cuando se actualiza una Skill, plugin o MCP server para evitar romper casos ya validados.

Documentar resultados de pruebas antes de pasar una capacidad de piloto a producción.

Construir un plan de testing para un conjunto de Skills y un MCP server empresarial.

Diseñar pilotos con usuarios concretos, procesos acotados, datos sintéticos y objetivos medibles antes de despliegues amplios.

Definir grupos de usuarios por departamento, rol, nivel de acceso, sensibilidad de datos y madurez de uso de IA.

Habilitar capacidades de forma gradual, empezando por lectura y generación asistida antes de permitir acciones sobre sistemas.

Crear materiales de onboarding: qué puede hacer cada Skill, qué no puede hacer, cómo revisar resultados y cuándo escalar.

Establecer soporte de primer nivel para incidencias, dudas, errores de configuración y peticiones de mejora.

Gestionar cambios de versión comunicando mejoras, incompatibilidades, riesgos y acciones requeridas por usuarios.

Evitar despliegues masivos de Skills o conectores sin formación, owner y proceso de feedback.

Medir adopción real por uso útil, no por número de capacidades publicadas o usuarios activados.

Crear champions internos por área para recoger necesidades, validar casos y evitar duplicidades.

Diseñar un plan de despliegue de 30, 60 y 90 días para Claude extendido en una empresa.

Definir qué datos pueden introducirse en Claude, qué datos necesitan anonimización y qué datos no deben usarse nunca.

Alinear Skills, plugins y MCP con políticas internas de privacidad, confidencialidad, propiedad intelectual y protección de datos.

Crear controles específicos para datos personales, datos financieros, contratos, información médica, secretos comerciales y datos de clientes.

Incorporar revisión legal cuando una Skill afecta a contratos, reclamaciones, comunicaciones externas o decisiones reguladas.

Evitar que una integración MCP devuelva más información de la necesaria para la tarea solicitada.

Diseñar mensajes de salida que incluyan límites, necesidad de revisión humana o fuentes consultadas cuando el caso lo exige.

Documentar base legal, finalidad, minimización, retención y acceso cuando la automatización trata datos regulados.

Crear registros de auditoría sobre capacidades usadas, acciones realizadas, conectores invocados y excepciones aprobadas.

Formar a usuarios para entender que una salida generada por IA no sustituye criterio profesional ni responsabilidad corporativa.

Construir una política de uso responsable para Skills, plugins y MCP en entornos empresariales.

Monitorizar uso de Skills, plugins y MCP para detectar capacidades valiosas, capacidades ignoradas y flujos que generan incidencias.

Registrar errores frecuentes, latencias, timeouts, límites de herramientas, fallos de autenticación y respuestas incompletas.

Analizar costes asociados a uso intensivo de modelos, llamadas a herramientas, consultas grandes y automatizaciones frecuentes.

Optimizar MCP servers para paginar, filtrar y resumir resultados antes de devolver grandes volúmenes al modelo.

Definir alertas para fallos críticos en conectores, herramientas usadas fuera de patrón o accesos anómalos.

Mantener dashboards de adopción, ahorro estimado, calidad, incidentes, riesgos abiertos y revisiones pendientes.

Crear runbooks para problemas de conectores, Skills que no se activan, plugins incompatibles o servidores MCP caídos.

Revisar dependencia de terceros, disponibilidad del servicio, límites de plan y cambios de documentación oficial.

Incorporar feedback de usuarios para mejorar instrucciones, ejemplos, conectores y flujos automatizados.

Construir un modelo de operación continua para mantener el ecosistema Claude extendido a largo plazo.

Seleccionar un caso empresarial realista con varios departamentos, documentación interna, datos sintéticos, proceso repetitivo y necesidad de integración.

Diseñar una Skill corporativa con `SKILL.md`, recursos, ejemplos, límites, tono, criterios de calidad y pruebas de activación.

Crear una segunda Skill técnica o de negocio que reutilice una plantilla interna y produzca un entregable consistente.

Diseñar un MCP server de laboratorio para consultar un sistema simulado de tickets, documentación, CRM, catálogo de datos o base interna.

Definir permisos, autenticación, logs, límites de consulta, errores estructurados y salida segura del MCP server.

Empaquetar una capacidad técnica en plugin con Skill, hook, subagent o MCP server, según el caso elegido.

Aplicar controles de seguridad: datos prohibidos, prompt injection, revisión de scripts, sandbox, ownership y aprobación.

Crear catálogo interno con ficha de cada capacidad, owner, usuarios permitidos, riesgos, instrucciones y estado de despliegue.

Diseñar pruebas funcionales, pruebas de seguridad, evaluación de calidad, métricas de adopción y criterios de paso a producción.

Presentar el ecosistema final con arquitectura, gobierno, roadmap, runbooks, plan de adopción y métricas de impacto empresarial.