¿Para qué sirve Agents.md? Aprende a usar bien /init

TL;DR

1. Los ficheros de contexto generados con IA (/init) no mejoran el rendimiento de los agentes y pueden empeorarlo un 3%.
2. Los escritos por humanos aportan una mejora del 4%, pero solo si son breves y concretos.
3. El coste de inferencia sube más de un 20% en ambos casos, así que cada línea que añades tiene un precio.
4. Un índice comprimido de documentación en AGENTS.md llevó la tasa de acierto del 53% al 100% en las pruebas de Vercel con APIs de Next.js 16.
5. La mejor estrategia: un fichero mínimo con comandos de build/test, decisiones no obvias del proyecto y verificaciones deterministas (linters, hooks) para lo que no puedas confiar al texto libre.

Abres la terminal. Lanzas tu agente de IA favorito. Y lo primero que hace es leer ese fichero que preparaste con cariño, lleno de instrucciones sobre cómo funciona tu proyecto, qué convenciones usas, cómo ejecutar los tests y hasta cómo te gusta el café.

Pues resulta que ese fichero puede estar haciéndote perder tiempo y dinero.

Un estudio de la ETH de Zúrich ha puesto cifras a lo que muchos sospechábamos: los archivos de contexto para agentes de IA (AGENTS.md, CLAUDE.md, CURSOR.md y compañía) no son la bala de plata que nos habían vendido. Pero la historia tiene matices. Y los matices son lo que marca la diferencia entre un plato memorable y un desastre.

Vamos a desmenuzar qué dice la investigación, qué opinan los youtubers técnicos más influyentes, qué ha descubierto Vercel con sus propias pruebas y cómo puedes sacar partido real a estos ficheros.

Lo que vas a encontrar aquí ¶

1. Qué son los archivos de contexto para agentes y por qué se han popularizado tanto
2. Lo que dice el primer estudio riguroso sobre su eficacia
3. Por qué la comunidad de Hacker News no está de acuerdo con las conclusiones
4. Matt Pocock y Theo ponen el dedo en la llaga (con pruebas)
5. El experimento de Vercel que contradice (en parte) los resultados
6. Skills vs AGENTS.md: dos filosofías, un mismo problema
7. Recomendaciones prácticas para que tu fichero sirva de verdad

El fichero que tu agente lee antes que nada ¶

Si llevas un tiempo trabajando con Claude Code, Cursor, Codex o cualquier agente de IA para programar, sabrás de qué hablo. Cada herramienta tiene su variante: Claude Code usa CLAUDE.md, Codex prefiere AGENTS.md, Cursor tiene lo suyo. La idea es la misma: le das contexto al agente sobre tu repositorio. Le explicas cómo construir el proyecto, cómo lanzar los tests, qué convenciones de código sigues. Un onboarding para máquinas.

Más de 60.000 repositorios públicos en GitHub ya incluyen un fichero de este tipo. Las propias empresas que desarrollan los agentes (Anthropic, OpenAI, Google) lo recomiendan. Algunas hasta ofrecen un comando /init que genera el fichero de forma automática.

Pero que algo sea popular no significa que sea efectivo.

🔍 Dato clave: Un estudio académico ha medido por primera vez el impacto real de estos ficheros. Los resultados no son los que esperabas.

Lo que dice la ciencia: el estudio de la ETH de Zúrich ¶

El paper se titula “Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?” y es obra de investigadores de la ETH de Zúrich. Se publicó en febrero de 2026 y es el primer trabajo serio que analiza si estos ficheros mejoran la capacidad de los agentes para resolver tareas reales de ingeniería de software.

Para hacer la evaluación, el equipo construyó un benchmark propio llamado AGENTbench, con 138 tareas extraídas de 12 repositorios reales de Python que ya usaban ficheros de contexto escritos por sus desarrolladores. Lo combinaron con SWE-bench Lite para cubrir también repositorios más conocidos.

Probaron tres escenarios con varios agentes y modelos (Sonnet 4.5, GPT-5.2, Qwen3):

1. Sin fichero de contexto (línea base)
2. Fichero generado por la IA (siguiendo las recomendaciones de los propios desarrolladores de agentes)
3. Fichero escrito por humanos (el que ya existía en el repositorio)

Los resultados fueron estos:

• Los ficheros generados por IA redujeron la tasa de éxito un 3% de media
• Los ficheros escritos por humanos la mejoraron un 4% de media
• En ambos casos, el coste de inferencia subió más de un 20%

Leído así, parece demoledor. Un fichero que gastas tiempo en preparar y que encima puede empeorar el resultado. Pero hay que rascarse un poco más.

¿Por qué el agente rinde peor con más instrucciones? ¶

El análisis de las trazas de ejecución reveló algo fascinante. Los agentes sí leían y seguían las instrucciones del fichero. Eso no era el problema. El problema era que las instrucciones les hacían explorar más, testear más y razonar más. Suena bien sobre el papel, ¿verdad? Pues no tanto.

Cuando el fichero incluía guías de estilo, patrones arquitectónicos y convenciones detalladas, el agente invertía esfuerzo en cumplir requisitos que no eran necesarios para la tarea concreta. Era como pedirle a un fontanero que arregle un grifo pero exigiéndole que primero revise toda la instalación eléctrica de la casa.

Hay además un problema estructural que va más allá de este estudio: todo lo que metes en el fichero de contexto entra en el system prompt del agente, un espacio fijo que no se puede reducir una vez que arranca la sesión. Cada instrucción compite con las demás por la atención del modelo. Más contexto no siempre es más ayuda. A veces es más ruido. Si quieres entender a fondo cómo cada token afecta al rendimiento y al coste, en nuestra guía para ahorrar tokens en Claude Code cubrimos 21 técnicas para optimizar ese presupuesto.

⚠️ Atención: Los ficheros generados con /init o con la propia IA son, según este estudio, contraproducentes. No aportan valor y añaden coste.

La comunidad responde: “un momento, eso no cuadra” ¶

El paper aterrizó en Hacker News y provocó un debate intenso. Y la reacción mayoritaria fue: “los resultados son interesantes, pero las conclusiones no cuentan toda la historia”.

Uno de los comentarios más votados lo resumía así: un 4% de mejora con ficheros escritos por humanos, conseguido solo con un archivo markdown, es un resultado enorme. Pensar que un simple fichero de texto puede mover la aguja un 4% en resolución de tareas complejas de software es más argumento a favor que en contra.

Varios desarrolladores experimentados aportaron matices importantes. El valor real de un buen AGENTS.md no se mide solo en si resuelve o no una tarea puntual. Se mide en los errores estúpidos que evita y en el tiempo que ahorra al agente para entender cómo funciona tu proyecto.

Otro punto clave: el estudio se centra en repositorios pequeños y recientes, muchos de ellos “vibecodados” (escritos con ayuda de IA), donde el propio código ya contiene patrones que los modelos reconocen bien. En proyectos grandes, con código propietario y decisiones de producto que no se infieren del código, el fichero de contexto puede ser indispensable. Lo mejor para poner en un AGENTS.md son cosas que el agente no puede deducir del repositorio: decisiones de producto, convenciones no obvias, respuestas al “¿esto es intencional?”. Conocimiento tribal que ni un humano nuevo en el equipo sabría sin que alguien se lo explique.

El enfoque iterativo que funciona en la práctica ¶

Varios desarrolladores coincidían en una metodología que vale la pena destacar:

1. Empezar sin fichero de contexto o con uno mínimo
2. Cuando el agente falla en una tarea, analizar por qué
3. Añadir al fichero solo la información que habría evitado ese fallo
4. Revertir los cambios y repetir la tarea para verificar la mejora
5. Si no mejora, borrar lo que has añadido

Es un proceso de depuración progresiva. No se trata de volcar todo lo que sabes sobre el proyecto en un fichero. Se trata de ir destilando lo esencial.

💡 Filosofía práctica: Escribe tu AGENTS.md como escribirías un buen mensaje de error. Breve, concreto y con la información justa para resolver el problema.

Matt Pocock y Theo ponen el dedo en la llaga ¶

El paper académico encendió la mecha, pero fueron dos creadores de contenido técnico los que llevaron el debate a la calle con demostraciones en vivo. Matt Pocock publicó un vídeo titulado “Never Run claude /init” y Theo (t3.gg) respondió con “Delete your CLAUDE.md (and your AGENT.md too)”. Ambos llegaron a conclusiones similares por caminos distintos.

El presupuesto de instrucciones (Matt Pocock) ¶

Matt plantea un modelo mental muy útil para entender el problema. La ventana de contexto de un agente se reparte en cuatro bloques: el system prompt (que incluye todo lo de tu CLAUDE.md), la exploración del código, la implementación y el testing/debugging.

De esos cuatro bloques, tres son flexibles. Si la tarea es sencilla, la implementación ocupa poco. Si no hay bugs, el testing es mínimo. Pero el system prompt es fijo e inamovible desde el momento en que el agente arranca. Todo lo que metas ahí reduce el espacio disponible para el trabajo real.

Y aquí viene el dato que duele: los LLMs tienen un presupuesto realista de unas 300 a 400 instrucciones que pueden seguir a la vez. Con modelos más grandes llegas a 500. Si tu CLAUDE.md tiene 80 instrucciones y solo 5 son relevantes para la tarea actual, estás malgastando un 15% de ese presupuesto en ruido.

Matt ejecutó /init en su repositorio de trabajo (una aplicación React Router con backend Effect) y analizó el resultado línea por línea. Su veredicto fue demoledor: casi todo lo que generó el comando era información que el agente descubre solo al explorar el código. Los scripts están en el package.json. La arquitectura se deduce del sistema de ficheros. Las dependencias están en los imports. Y lo peor: las referencias a ficheros concretos se quedan obsoletas en cuanto cambias una implementación.

¿Y su propio CLAUDE.md? Seis palabras: “You are on WSL on Windows”. Nada más. Solo la información que el agente no puede inferir por sí mismo.

🎯 La regla de Matt Pocock: Si la información está en el código y el agente puede encontrarla, no la dupliques en tu fichero de contexto. Duplicar información es pagar dos veces por lo mismo.

El experimento en directo (Theo) ¶

Theo fue un paso más allá y midió tiempos. Generó un CLAUDE.md con /init para su proyecto Lawn (una alternativa a Frame.io) y lanzó la misma pregunta al agente con y sin el fichero.

Sin CLAUDE.md: 1 minuto y 11 segundos.
Con CLAUDE.md: 1 minuto y 29 segundos.

El agente fue más lento con el fichero de contexto. Un 25% más de tiempo para la misma tarea. Y el resultado fue esencialmente el mismo, porque en ambos casos el agente hizo su propia exploración del código.

Pero lo más interesante de Theo no es la demolición, sino la reconstrucción. Su filosofía de uso del fichero se basa en tres ideas provocadoras.

Primera: el fichero no describe el proyecto, corrige al agente. Solo añades algo cuando detectas un comportamiento incorrecto que se repite. Si el agente usa npm en vez de pnpm de forma consistente, eso sí va al fichero. Si usa un patrón que no quieres en React, también.

Segunda: miente al agente (con intención). Theo confiesa que a veces escribe cosas como “este proyecto es greenfield, no hay usuarios reales, cambia el schema si quieres” aunque el proyecto ya esté en producción. ¿Por qué? Porque así evita que el agente pierda tiempo con patrones de migración de datos cuando lo que necesita es iterar rápido sobre la estructura. Es una técnica de steering que funciona sorprendentemente bien.

Tercera: usa el fichero como trampa para diagnosticar. Theo añade una instrucción que dice al agente: “si encuentras algo que te sorprende en el proyecto, anótalo en el fichero”. El agente rara vez produce anotaciones útiles, pero el intento de escribirlas revela dónde se confunde. Theo usa esa información para mejorar el código base, no el fichero. El AGENTS.md se convierte así en una herramienta de diagnóstico, no de documentación.

La coincidencia que no es casualidad ¶

Ambos llegan al mismo sitio sin haberse coordinado: el valor del fichero no está en describir lo que ya existe, sino en corregir lo que el agente no puede deducir solo. Y ambos coinciden en que la mejor inversión de tu tiempo no es escribir un CLAUDE.md más completo, sino hacer que tu código sea más legible para los agentes. Mejores tests, mejor estructura de directorios, mejor nomenclatura. Es la misma filosofía que defiende Boris Cherny, creador de Claude Code, cuyo CLAUDE.md tiene solo 2 líneas.

Vercel entra en escena: AGENTS.md gana por goleada (pero con truco) ¶

Mientras el mundo académico publicaba resultados tibios, el equipo de Vercel estaba haciendo sus propias pruebas con un enfoque diferente. Y los resultados fueron radicalmente distintos.

Jude Gao, ingeniero de software del equipo de Next.js, construyó un conjunto de evaluaciones centrado en APIs de Next.js 16 que no están en los datos de entrenamiento de los modelos actuales: 'use cache', connection(), forbidden() y otras.

El razonamiento era claro: los agentes fallan cuando trabajan con APIs que no conocen. Si les das acceso a documentación actualizada, deberían hacerlo mejor. La pregunta era cómo darles ese acceso.

Probaron dos enfoques. Por un lado, las Skills: paquetes de conocimiento que el agente puede invocar bajo demanda cuando detecta que los necesita. Por otro, un índice de documentación comprimido incrustado directamente en el AGENTS.md.

Los resultados fueron contundentes:

Configuración	Tasa de acierto
Sin documentación (línea base)	53%
Skill (comportamiento por defecto)	53%
Skill con instrucciones explícitas	79%
Índice en AGENTS.md	100%

Sí, has leído bien. 100% de acierto con el enfoque de AGENTS.md frente al 53% de la línea base.

¿Por qué funciona tan bien aquí y no en el estudio académico? ¶

La diferencia está en qué se pone en el fichero y cómo.

Vercel no metió todo el contenido de la documentación. Comprimió un índice de 40KB a 8KB usando un formato de delimitadores que apuntaba a los archivos correctos. El agente sabía dónde buscar sin cargar todo el contenido.

# Ejemplo de índice comprimido en AGENTS.md
[Next.js Docs Index]|root: ./.next-docs
|IMPORTANT: Prefer retrieval-led reasoning over pre-training-led reasoning
|01-app/01-getting-started:{01-installation.mdx,02-project-structure.mdx,...}
|01-app/02-building-your-application/01-routing:{01-defining-routes.mdx,...}

Además, con AGENTS.md no hay un “momento de decisión” donde el agente tiene que elegir si consulta la documentación o no. La información está ahí desde el primer turno. Con las Skills, el agente decidía no usarlas en el 56% de los casos.

Y la instrucción clave era una sola línea que cambiaba el comportamiento del modelo de forma radical:

IMPORTANT: Prefer retrieval-led reasoning over pre-training-led reasoning

Una frase que le dice al agente: “no te fíes de lo que crees saber, consulta la documentación”.

🏆 La lección de Vercel: No metas toda la información en el fichero. Crea un mapa que guíe al agente hacia los archivos correctos. Menos peso, más precisión.

Skills vs AGENTS.md: dos filosofías para el mismo problema ¶

Las Skills y los ficheros AGENTS.md atacan el mismo problema desde ángulos opuestos. Los ficheros de contexto son pasivos: la información está siempre ahí, disponible desde el minuto cero. Las Skills son activas: el agente las invoca cuando las necesita.

Si has leído la guía de Skills para programadores, sabrás que el concepto de Progressive Disclosure es la clave. Solo se carga lo necesario en cada momento. Primero los metadatos (100 tokens por Skill), luego las instrucciones completas cuando son relevantes y después los recursos adicionales bajo demanda.

En teoría, las Skills son más eficientes con el contexto. En la práctica, según los datos de Vercel, los agentes no las usan de forma fiable. Matt Pocock coincide: la información de steering debería vivir en Skills para no quemar el presupuesto de instrucciones del system prompt. Pero de momento, la fiabilidad de activación no está resuelta.

Cuándo usar cada enfoque ¶

AGENTS.md funciona mejor para instrucciones de build y test, convenciones críticas que no se infieren del código, índices de documentación comprimida e información que debe estar disponible desde el primer momento.

Las Skills funcionan mejor para flujos de trabajo verticales y específicos (migraciones, upgrades, refactorizaciones), conocimiento de dominio relevante solo para ciertos tipos de tarea e instrucciones complejas que ocuparían mucho espacio en el fichero de contexto.

La combinación de ambos parece ser la estrategia más sólida. Un AGENTS.md breve con lo esencial y Skills especializadas para flujos de trabajo concretos.

Cómo escribir un AGENTS.md que funcione de verdad ¶

Después de revisar el estudio académico, la discusión en Hacker News y los resultados de Vercel, hay un patrón claro sobre lo que funciona y lo que no. Vamos a las recomendaciones prácticas.

Lo que sí deberías incluir ¶

1. Comandos de build y test

Es lo más básico y lo más útil. Sin esto, el agente pierde tiempo explorando el repositorio para descubrir cómo construir y testear.

# Build
npm install && npm run build

# Test
npm test                        # Todos los tests
npm test -- --grep "pattern"    # Tests específicos

# Lint (obligatorio antes de cada commit)
npm run lint

2. Decisiones de producto no obvias

Cosas que un desarrollador nuevo (humano o máquina) no podría deducir leyendo el código. Pero cuidado con cómo las formulas: Theo descubrió que mencionar TRPC en su AGENTS.md hacía que el agente priorizara esa tecnología sobre Convex, que era la que debería usar en la mayoría de casos. Mencionar algo en el fichero es como ponerlo en un cartel luminoso: el agente irá hacia ello aunque no sea lo correcto.

## Decisiones importantes

- La autenticación usa sesiones en servidor, NO JWT. Esto es intencional.
- El endpoint /api/legacy existe por compatibilidad con clientes v1. No eliminar.
- Los precios se almacenan en céntimos (enteros), no en decimales.

3. Herramientas específicas del proyecto

## Migraciones de base de datos
# Usamos Prisma, no SQL directo
npx prisma migrate dev --name "descripcion"

## Generación de tipos
npm run codegen  # Ejecutar después de cambios en el schema GraphQL

4. Índices de documentación (cuando aplique)

Si tu proyecto usa un framework con APIs recientes que pueden no estar en los datos de entrenamiento, crea un índice comprimido apuntando a los ficheros de documentación local.

Lo que no deberías incluir ¶

Como bien demostró Matt Pocock al desmenuzar el fichero generado por /init, la mayor parte de lo que estos comandos producen es información que el agente descubre solo en su fase de exploración. Si está en el package.json, en los imports o en la estructura de directorios, no lo dupliques.

• Listados de scripts del package.json (el agente los lee directamente)
• Guías de estilo extensas (para eso están los linters)
• Explicaciones detalladas de la arquitectura (el agente puede leer el código)
• Referencias a ficheros concretos que pueden cambiar de nombre y dejar el fichero obsoleto
• Convenciones obvias que cualquier desarrollador seguiría
• Historiales de decisiones técnicas (salvo que afecten a la tarea directa)
• Contenido autogenerado con /init o similares

Ficheros anidados: divide y vencerás ¶

En lugar de meter todo en un solo fichero en la raíz, crea ficheros más pequeños en las carpetas relevantes.

proyecto/
├── AGENTS.md               # Solo lo esencial (build, test, lint)
├── src/
│   ├── auth/
│   │   └── AGENTS.md       # "La autenticación usa sesiones, no JWT"
│   ├── payments/
│   │   └── AGENTS.md       # "Precios en céntimos. Stripe en modo test usa..."
│   └── api/
│       └── AGENTS.md       # "El endpoint /legacy no se puede eliminar"

El agente carga cada fichero solo cuando toca archivos de ese directorio, reduciendo el ruido. Y la capa de atención del modelo da más peso a la información que aparece cerca del contexto relevante. Si usas Claude Code, este enfoque de ficheros anidados encaja a la perfección con su sistema de reglas modulares y auto memory.

Addy Osmani lo resumió con una claridad que merece ser citada: un solo AGENTS.md en la raíz de tu repositorio no es suficiente para cualquier proyecto con complejidad real. Lo que necesitas es una jerarquía de ficheros colocados a nivel de directorio o módulo, donde cada agente recibe contexto ajustado al código con el que está trabajando en vez de un fichero monolítico que mezcla responsabilidades de todo el proyecto.

Pero su reflexión más afilada es otra: trata tu AGENTS.md como una lista viva de olores de código que todavía no has arreglado. No como una configuración permanente. Cada línea en ese fichero es un parche temporal. Si puedes solucionar el problema en el código (mejor nomenclatura, mejor estructura, un lint rule), hazlo y borra la línea. El fichero ideal es el que tiende a encogerse con el tiempo, no a crecer.

🧱 Regla de oro: Si tu AGENTS.md supera las 50 líneas, algo va mal. Estás metiendo información que debería estar en ficheros anidados, en la documentación del proyecto o en ningún sitio.

Cuando el fichero no basta: verificaciones deterministas ¶

Uno de los comentarios más lúcidos de toda la discusión venía de un desarrollador que había sustituido instrucciones de su AGENTS.md por comprobaciones automáticas en el código.

Tenía una línea que decía “nunca uses APIs de Node donde existan equivalentes de Bun”. El agente la ignoraba con frecuencia. Así que creó un script de pre-commit con el compilador de TypeScript que analizaba el AST y rechazaba cualquier uso de APIs prohibidas. El agente podía intentar usar la API incorrecta, pero el hook le obligaba a corregirlo. Determinismo por encima de probabilidad.

Es lo mismo que dice Theo: tu mejor inversión de tiempo no es mejorar el AGENTS.md, sino crear mejores tests unitarios, tests de integración y comprobaciones de tipos que el agente pueda usar como feedback. Si puedes hacer que sea fácil hacer lo correcto y difícil hacer lo incorrecto, eso gana a cualquier instrucción en texto plano.

¿Quieres que el agente siga cierta convención de nombres? Añade una regla de lint. ¿Quieres que no modifique ciertos ficheros? Configúralo en los permisos. No ponemos “por favor, no hagas deploy en viernes” en el README. Configuramos el pipeline de CI para que bloquee los deploys los viernes.

El elefante en la habitación: ¿todo esto cambiará mañana? ¶

Hay un factor que todo el mundo reconoce: los modelos mejoran cada pocas semanas. Lo que hoy falla mañana puede funcionar. Una limitación de Sonnet 4.5 puede no existir en la siguiente versión.

Los propios autores del estudio lo admiten. Pero esto no invalida la investigación. Al contrario, establece una metodología y un benchmark (AGENTbench) que permitirán repetir las mediciones con cada nueva generación de modelos.

Lo que probablemente no cambiará a corto plazo es la física del contexto: cada token en la ventana de contexto influye en la generación. Meter tokens innecesarios degrada la calidad. Esto es un límite de la arquitectura transformer, no de un modelo concreto.

🧪 Para experimentadores: Si quieres medir el impacto real de tu AGENTS.md, haz lo que hace Vercel. Construye evaluaciones reproducibles, ejecuta las mismas tareas con y sin fichero, y mide. No te fíes de la intuición.

Conclusión: menos es más (pero no nada) ¶

El debate sobre AGENTS.md refleja una tensión que conocemos bien los que llevamos años en esto: la tentación de documentar todo frente a la realidad de que nadie lee la documentación excesiva. Ni los humanos ni, ahora resulta, las máquinas.

El estudio de la ETH pone los números. Hacker News aporta los matices. Vercel demuestra que el enfoque correcto puede llevar el acierto al 100%. Y Matt Pocock y Theo confirman con pruebas en directo que el /init es una trampa de tokens disfrazada de buena práctica.

Lo que sabemos hoy:

• Los ficheros generados por IA con /init no aportan valor y pueden ser contraproducentes
• Los ficheros escritos por humanos mejoran la resolución de tareas, pero solo si son concisos
• El coste de inferencia sube siempre que hay un fichero de contexto, sea bueno o malo
• Los LLMs tienen un presupuesto limitado de instrucciones: cada línea irrelevante reduce la eficacia de las relevantes
• Los índices comprimidos que apuntan a documentación local son muy efectivos para APIs nuevas
• Las instrucciones deterministas (linters, hooks, scripts) son más fiables que el texto libre
• Los ficheros anidados por directorio funcionan mejor que un solo fichero gigante
• Tu mejor inversión no es un CLAUDE.md más largo, sino un código base más legible

Si tu AGENTS.md se parece más a un manual de usuario que a un post-it, es hora de podarlo. Si no tienes ninguno, empieza por los comandos de build y test, y ve añadiendo solo lo que te haga falta cuando el agente falle.

Y si quieres ir más allá, explora el mundo de las Skills para agentes de IA como complemento para flujos de trabajo específicos.

Al final, tanto AGENTS.md como las Skills son herramientas. Y como cualquier herramienta, su valor depende de cómo la uses. Un martillo en manos de un carpintero construye una casa. En manos de quien no sabe, solo hace agujeros en la pared.

Fuentes y recursos ¶

• Paper: Gloaguen, T. et al. “Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?” ETH Zürich, febrero 2026. arxiv.org/abs/2602.11988
• Vercel Blog: Jude Gao. “AGENTS.md outperforms Skills in our agent evals”. vercel.com/blog/agents-md-outperforms-skills-in-our-agent-evals
• Matt Pocock: “Never Run claude /init”. youtube.com/watch?v=9tmsq-Gvx6g
• Theo - t3.gg: “Delete your CLAUDE.md (and your AGENT.md too)”. youtube.com/watch?v=GcNu6wrLTJc
• Hacker News: Discusión sobre el paper. news.ycombinator.com/item?id=47034087
• Addy Osmani: Hilo sobre AGENTS.md en X. x.com/addyosmani/status/2026172457233829922
• Web Reactiva: “Skills para programadores: extiende las capacidades de tu agente de IA”. webreactiva.com/blog/skills-programadores-agentes-ia

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