Qué son las Claude Code Routines y cómo usarlas para automatizar tu código

Cierras el portátil. Te vas a dormir. Y a las dos de la madrugada, Claude Code abre tu repositorio, lee el bug más
prioritario de Linear, genera un fix, lo empuja a una rama y abre un draft PR. Cuando te levantas, solo tienes que
revisar el diff con el café en la mano.

No es ciencia ficción. Es lo que Anthropic acaba de lanzar con Claude Code Routines, una funcionalidad en research
preview desde el 14 de abril de 2026 que convierte a tu agente de código en un trabajador nocturno que no pide
vacaciones.

Pero antes de que te emociones demasiado, vamos a desmontar qué es, cómo funciona por dentro, qué puedes hacer con ello
y dónde están los límites. También te cuento qué opina la comunidad de developers, que ya tiene cosas que decir. Esto es
lo que vas a encontrar:

Qué son las Routines y en qué se diferencian de un cron job o una GitHub Action
Los tres tipos de trigger que puedes configurar: programado, API y eventos de GitHub
Casos de uso prácticos con ejemplos de configuración
Cómo crear tu primera Routine paso a paso
Qué dicen los developers en Hacker News, DEV Community y otros foros
Límites, costes y lo que todavía no funciona

Qué es una Routine en Claude Code ¶

Una Routine es una configuración guardada de Claude Code que combina tres piezas: un prompt, uno o más
repositorios y un conjunto de conectores MCP. Lo empaquetas una vez y se ejecuta de forma automática en la
infraestructura cloud de Anthropic.

La clave está en esa última parte. No depende de tu máquina. No necesitas una terminal abierta. No necesitas un servidor
propio. Anthropic pone el hierro y la sesión se ejecuta como si estuvieras tú sentado delante del teclado, pero sin ti.

Según la Stack Overflow Developer Survey de 2025, el 84% de los developers ya
usan o planean usar herramientas de IA, pero solo el 60% tiene un sentimiento positivo hacia ellas (frente al 70% del
año anterior). Más uso, menos confianza. Las Routines llegan en ese contexto, alineadas con las tendencias de agentes autónomos que ya estamos viendo en 2026: no se trata de añadir otro chatbot, sino
de que la IA haga trabajo real sin supervisión constante.

Cada ejecución crea una sesión nueva en Claude Code on the web, donde puedes ver qué hizo el agente, revisar los cambios
y crear un pull request si hace falta. Si ya conoces cómo funciona Claude
Code y su bucle agéntico, las Routines son eso mismo, pero desatendido.

🔑 Una Routine es Claude Code en piloto automático: le das instrucciones una vez y se ejecuta sin tu intervención
cuando se cumple un trigger.

En qué se diferencia de un cron job o una GitHub Action ¶

Es la primera pregunta que te va a venir a la cabeza, y es legítima. The
Register lo definió con su acidez habitual al llamarlas
“cron jobs con un toque de inteligencia”. Pero hay matices importantes.

Un cron job ejecuta un script fijo a una hora fija. No hay adaptación. No hay contexto. Si el script falla, falla
silencioso o te manda un email que leerás tres días después.

Una GitHub Action es más sofisticada: reacciona a eventos del repositorio (push, PR, release) y ejecuta un workflow
definido en YAML. Pero sigue siendo un flujo rígido. Si el paso 3 encuentra algo inesperado, no improvisa: se rompe o
sigue adelante como si nada.

Las Routines de Claude Code están en un punto intermedio. Tienen la automatización de un cron y la capacidad
reactiva de una GitHub Action, pero con un modelo de lenguaje detrás que puede interpretar contexto, tomar decisiones y
generar código en función de lo que encuentre. No ejecuta un script: ejecuta una sesión completa de Claude Code con
acceso a tu repositorio, tus herramientas y tus conectores.

La diferencia práctica es que una Routine puede hacer cosas como “lee las issues abiertas de esta semana, clasifícalas
por área del código afectado, asigna un owner y publica un resumen en Slack”. Intenta hacer eso con un script de bash y
un cron. Se puede, pero vas a sufrir.

The New Stack señala que muchos equipos ya estaban
montando algo parecido con GitHub Actions y claude -p en modo headless. Routines simplifica toda esa fontanería, pero
no inventa el concepto. Lo que sí cambia es que la infraestructura pasa a ser responsabilidad de Anthropic, no tuya.

Característica	Cron job	GitHub Action	Claude Code Routine
Trigger programado	Sí	Sí	Sí
Reacción a eventos	No	Sí	Sí
Trigger por API	Manual	Sí (webhook)	Sí (endpoint dedicado)
Adaptación dinámica	No	Limitada	Sí (modelo de IA)
Infraestructura propia	Sí	GitHub	Anthropic cloud
Acceso a conectores MCP	No	No	Sí (Slack, Linear, Drive…)

Los tres tipos de trigger ¶

Cada Routine puede tener uno o varios triggers. Puedes combinarlos, así que una misma Routine puede ejecutarse cada
noche, cuando alguien abre un PR y cuando tu sistema de monitorización lanza una alerta. Tres caminos hacia el mismo
prompt.

1. Trigger programado (Schedule) ¶

El más sencillo de entender. Le das una cadencia: cada hora, cada día, entre semana o cada semana. Los horarios se
introducen en tu zona horaria local y se convierten de forma automática. Si dices “cada día a las 9:00” en Madrid, se
ejecuta a las 9:00 en Madrid, da igual dónde esté el servidor de Anthropic.

Para cadencias personalizadas (cada dos horas, el primer lunes de mes) necesitas usar el CLI con /schedule update y
una expresión cron. El intervalo mínimo es de una hora.

Un detalle que vale la pena saber: las ejecuciones pueden arrancar unos minutos después de la hora programada por un
desfase intencionado (stagger). El offset es consistente para cada Routine, así que no vas a tener sorpresas.

# Crear una routine programada desde la CLI
/schedule daily PR review at 9am

2. Trigger por API ¶

Cada Routine obtiene su propio endpoint HTTP y un token de autenticación. Haces un POST con el bearer token y arranca
una sesión nueva. Así de directo.

Esto abre la puerta a conectar Claude Code con cualquier sistema que pueda hacer una petición HTTP: tu herramienta de
monitorización, tu pipeline de CD, un webhook de Sentry, un botón en una herramienta interna.

# Disparar una routine via API
curl -X POST https://api.anthropic.com/v1/claude_code/routines/trig_01ABC.../fire \
  -H "Authorization: Bearer sk-ant-oat01-xxxxx" \
  -H "anthropic-beta: experimental-cc-routine-2026-04-01" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Alerta Sentry SEN-4521 en producción. Stack trace adjunto."}'

La respuesta te devuelve un JSON con el ID de la sesión y una URL para seguir la ejecución en tiempo real:

{
  "type": "routine_fire",
  "claude_code_session_id": "session_01HJKLMNO...",
  "claude_code_session_url": "https://claude.ai/code/session_01HJKLMNO..."
}

El campo text del body es opcional y acepta texto libre. Si mandas el payload de una alerta, Claude lo recibe tal cual
junto con el prompt configurado en la Routine. No lo parsea: lo lee como texto plano.

⚠️ El endpoint /fire está bajo un header beta (experimental-cc-routine-2026-04-01). Esto significa que puede
cambiar durante el research preview. Anthropic mantiene compatibilidad con las dos versiones anteriores del header para
darte tiempo de migrar.

3. Trigger de GitHub ¶

Este es el que más va a interesar a equipos con repositorios activos. Suscribes una Routine a eventos de un repositorio
de GitHub y Claude crea una sesión nueva por cada evento que coincida con tus filtros.

No es polling. Es un webhook real: el evento llega y Claude reacciona al instante.

Los eventos soportados por ahora son dos categorías:

Pull requests: abiertos, cerrados, asignados, etiquetados, sincronizados o cualquier otro cambio de estado
Releases: creadas, publicadas, editadas o eliminadas

Para pull requests puedes aplicar filtros granulares que son bastante potentes:

Author: el usuario de GitHub que creó el PR
Title / Body: texto del título o la descripción
Base branch / Head branch: la rama destino y la rama origen
Labels: etiquetas del PR
Is draft / Is merged / From fork: estados booleanos

Todos los filtros deben cumplirse para que la Routine se dispare. Es un AND, no un OR. Y el operador “matches regex”
comprueba el valor completo del campo, no una subcadena. Si quieres buscar “hotfix” en cualquier parte del título,
escribe .*hotfix.*. Para coincidencia parcial sin regex, usa “contains”.

Un requisito importante: necesitas tener la Claude GitHub App instalada en el repositorio. Si ya usaste /web-setup
para dar acceso al repo, eso no es suficiente. El setup de la GitHub App solo cubre el clonado. El trigger de GitHub
necesita una instalación adicional de la app, y el propio formulario te guía para hacerlo.

Casos de uso que tienen sentido ¶

La documentación oficial lista varios ejemplos. Voy a traducirlos a escenarios reales y añadir algunos de cosecha
propia, con el nivel de detalle que necesitas para decidir si te merece la pena.

Triaje nocturno de backlog ¶

Trigger: programado, cada noche entre semana.

Qué hace: la Routine se conecta a tu tracker de issues mediante un conector MCP (Linear, Jira, lo que uses). Lee las
issues abiertas desde la última ejecución, aplica etiquetas según el área del código referenciado, asigna un owner
basándose en convenciones del equipo y publica un resumen en Slack.

Por qué es útil: el equipo llega por la mañana con la cola ya priorizada. Nadie pierde 30 minutos clasificando
tickets a mano. Según un análisis de Gartner de 2024, las empresas
que adoptan asistentes de IA en sus flujos de desarrollo reducen los costes operativos un 25% en tareas de
mantenimiento.

Code review personalizado ¶

Trigger: GitHub, evento pull_request.opened.

Qué hace: la Routine aplica el checklist de revisión de tu equipo. Deja comentarios inline sobre seguridad,
rendimiento y estilo. Añade un comentario resumen para que los revisores humanos se centren en decisiones de diseño en
vez de cazar errores mecánicos.

Anthropic usa este patrón en su propia organización. Según el blog oficial de Claude Code
Review, antes de implementar revisiones automáticas, solo el 16% de sus PRs
recibía comentarios sustantivos. Después, esa cifra subió al 54%.

Si ya has trabajado con skills de Claude Code,
puedes incluir una skill de code review en el repositorio para que la Routine la use durante la ejecución. El agente lee
las skills del repo clonado y las aplica.

Verificación post-deploy ¶

Trigger: API, llamado desde tu pipeline de CD.

Qué hace: después de cada despliegue a producción, tu pipeline llama al endpoint de la Routine con el contexto del
deploy. Claude ejecuta smoke tests contra el nuevo build, escanea los logs de errores buscando regresiones y publica un
go/no-go en el canal de releases antes de que se cierre la ventana de deploy.

Detección de documentación desactualizada ¶

Trigger: programado, semanal.

Qué hace: la Routine escanea los PRs mergeados desde la última ejecución, identifica documentación que referencia
APIs que han cambiado y abre PRs de actualización contra el repositorio de docs.

Es el típico trabajo que nadie quiere hacer y que se acumula hasta que un nuevo miembro del equipo intenta seguir la
documentación y descubre que nada funciona como dice.

Port de librerías entre SDKs ¶

Trigger: GitHub, evento pull_request.closed filtrado a PRs mergeados en el repo del SDK principal.

Qué hace: la Routine porta el cambio a un SDK paralelo en otro lenguaje y abre un PR equivalente. Mantiene las dos
librerías sincronizadas sin que un humano reimplemente cada cambio.

💡 Si solo te llevas una cosa de esta sección: las Routines brillan en tareas repetitivas, predecibles y con un
resultado verificable. No las uses para decisiones arquitectónicas que requieran criterio humano.

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Cómo crear tu primera Routine ¶

Tienes tres caminos: la web, la CLI o la app de escritorio. Los tres escriben en la misma cuenta cloud, así que una
Routine creada desde la CLI aparece en claude.ai/code/routines al instante.

Desde la web (la forma más completa) ¶

Ve a claude.ai/code/routines y haz clic en New routine
Dale un nombre descriptivo y escribe el prompt

El prompt es la parte más importante. La Routine se ejecuta sin supervisión, así que el prompt tiene que ser
autocontenido y explícito sobre qué hacer y cómo se define el éxito. No vale con “revisa el código”. Necesitas algo
como:

Revisa todos los PRs abiertos contra la rama main.
Para cada PR:
1. Comprueba que los tests pasan
2. Busca patrones de seguridad inseguros en src/auth/
3. Verifica que hay al menos un test nuevo por cada función nueva
4. Deja un comentario resumen con los hallazgos
5. Si todo está bien, añade la etiqueta "ready-for-review"

Selecciona los repositorios. Se clonan al inicio de cada ejecución. Claude crea ramas con prefijo claude/ para sus
cambios. Si necesitas que pueda empujar a cualquier rama, activa Allow unrestricted branch pushes (con precaución)
Elige un entorno cloud que controle el acceso a red, variables de entorno y scripts de setup
Configura el trigger (programado, API o GitHub)
Revisa los conectores MCP. Todos los que tengas conectados se incluyen por defecto. Elimina los que la Routine no
necesite
Haz clic en Create

Desde la CLI ¶

# Crear una routine de forma interactiva
/schedule

# Crear con descripción directa
/schedule daily PR review at 9am

# Listar routines existentes
/schedule list

# Ejecutar una routine en el momento
/schedule run

El CLI solo crea Routines con trigger programado. Para añadir triggers de API o GitHub, edítalas desde la web.

Desde la app de escritorio ¶

Abre la página Schedule, haz clic en New task y elige New remote task. Si eliges New local task, crearás
una tarea programada local que se ejecuta en tu máquina, que es una funcionalidad diferente.

Permisos y ramas que Claude puede tocar ¶

Por defecto, las Routines solo pueden hacer push a ramas con prefijo claude/. Esta restricción existe para evitar que
una automatización mal configurada toque ramas protegidas o de larga duración.

Es una decisión de diseño inteligente. Piénsalo así: una Routine se ejecuta a las 3 de la madrugada mientras tú duermes.
Si por un error en el prompt empujara cambios a main, el desastre estaría servido para cuando te levantes.

Las Routines pertenecen a tu cuenta individual. No se comparten con el equipo. Todo lo que haga la Routine a través de
tu identidad de GitHub aparece como tuyo: los commits llevan tu usuario, los PRs llevan tu avatar, los mensajes de Slack
salen con tu nombre.

⚠️ Las Routines actúan como tú. Si Claude abre un PR a las 3 de la madrugada, el autor del PR eres tú. Tenlo en cuenta
para los procesos de auditoría de tu equipo.

Conectores MCP y el acceso a servicios externos ¶

Las Routines pueden usar todos los conectores
MCP que tengas configurados en tu cuenta. Esto
significa que durante cada ejecución, Claude puede leer de Slack, crear issues en Linear, consultar Google Drive o
interactuar con cualquier servicio que tengas conectado.

Cuando creas una Routine, todos tus conectores se incluyen por defecto. El consejo es eliminar los que no sean
necesarios. No solo por seguridad (aunque también), sino porque cada conector es una herramienta más que el agente puede
decidir usar, y menos ruido produce mejores resultados.

Límites y costes ¶

Las Routines consumen tu cuota de suscripción igual que las sesiones interactivas. Además, hay un límite diario de
ejecuciones por cuenta (fuente: The Register, blog
oficial de Anthropic):

Plan	Ejecuciones diarias	Coste mensual
Pro	5	$20
Max	15	$100–$200
Team	25	Variable
Enterprise	25	Variable

Cuando alcanzas el límite, las organizaciones con uso extra habilitado pueden seguir ejecutando Routines con cargo
adicional. Sin uso extra, las ejecuciones se rechazan hasta que se reinicia la ventana.

Para verificar tu consumo actual y las ejecuciones restantes, consulta
claude.ai/code/routines o
claude.ai/settings/usage.

Un punto que conviene aclarar: necesitas tener Claude Code on the web habilitado. Sin eso, las Routines no están
disponibles. El requisito es lógico porque las Routines se ejecutan en la infraestructura cloud de Anthropic, que es la
misma que usa Claude Code en la web.

El prompt lo es todo ¶

Voy a insistir en esto porque es donde la mayoría de la gente va a tropezar.

En una sesión interactiva de Claude Code, si algo no queda claro, le corriges sobre la marcha. Le dices “no, eso no” y
el agente recalcula. En una Routine no hay nadie al otro lado. El prompt es la única guía.

Piensa en el prompt de una Routine como en las instrucciones que le dejarías a un compañero de equipo que va a trabajar
mientras tú estás de vacaciones. Boris Cherny, creador de Claude Code, insiste en que la claridad del prompt es lo que separa un buen resultado de un desastre. Tiene que saber qué hacer, qué no hacer, cómo identificar si algo ha ido bien y qué
hacer si encuentra un problema inesperado.

Algunos consejos prácticos:

Sé explícito sobre el resultado esperado: no basta con “revisa el código”. Define qué significa una revisión
exitosa
Incluye criterios de fallo: ¿qué debe hacer la Routine si los tests no pasan? ¿Si no encuentra el fichero que
busca? ¿Si la API de terceros no responde?
Limita el alcance: un prompt que dice “mejora todo el repositorio” es una receta para el desastre. Acota a
directorios, tipos de archivo o áreas funcionales concretas
Prueba antes en una sesión normal: ejecuta tu prompt en una sesión interactiva de Claude Code y verifica que
produce resultados fiables antes de automatizarlo

Si ya usas CLAUDE.md y el sistema de memoria en tu proyecto, la
buena noticia es que la Routine lo lee. Cada vez que se clona el repositorio, Claude carga el CLAUDE.md y ajusta su
comportamiento.

Escribir buenos prompts para agentes autónomos es una habilidad nueva. Cada domingo exploramos cómo está cambiando nuestro trabajo con la IA, con las experiencias de +6.100 developers que lo están viviendo en directo.

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Lo que todavía no funciona (o no sabemos) ¶

Las Routines están en research preview. Esto significa varias cosas que debes tener en la cabeza:

El comportamiento, los límites y la superficie de API pueden cambiar sin previo aviso
Los eventos de GitHub tienen caps por hora, tanto por Routine como por cuenta. Los eventos que excedan el límite se
descartan hasta que se reinicia la ventana
No hay reutilización de sesiones entre eventos de GitHub: dos actualizaciones de un PR generan dos sesiones
independientes
Los triggers de API y GitHub solo se gestionan desde la web, no desde la CLI
El intervalo mínimo para triggers programados es de una hora. No puedes programar ejecuciones cada 15 minutos

También hay una limitación conceptual que va más allá de lo técnico: las Routines ejecutan sesiones stateless. Cada
ejecución arranca de cero. No hay memoria entre ejecuciones, no hay continuidad de estado. Si necesitas que una Routine
“recuerde” lo que hizo ayer, tendrás que guardar esa información en algún sitio (un fichero en el repo, una issue, un
mensaje en Slack) y hacer que el prompt de la Routine lo lea al arrancar.

Qué dicen los developers sobre las Routines ¶

El lanzamiento fue el 14 de abril de 2026 y en menos de 24 horas ya había debate acalorado en las principales
plataformas de desarrollo. Las opiniones van desde el entusiasmo desbordante hasta el escepticismo más razonado. Merece
la pena escuchar ambos lados.

Hacker News quiere menos plataforma y más libertad ¶

El hilo en Hacker News acumuló más de 80 comentarios en pocas horas y
el tono dominante fue de cautela. No por la idea en sí, sino por lo que implica a nivel de dependencia.

El usuario joshstrange dejó el comentario más votado y su argumento resume el sentimiento de buena parte de la
comunidad: no confía en que Anthropic mantenga la funcionalidad a largo plazo, no quiere construir sus flujos de
desarrollo sobre una plataforma que no puede replicar y considera que depurar fallos en una Routine sería
“enloquecedor”. Su postura es clara: quiere que Anthropic sea un proveedor, no una plataforma. Claude Code ya le parece
suficiente como “aventura en la guarida del dragón”.

Otro usuario, throwup238, reveló que ha bajado su suscripción de Max ($200/mes) a Pro ($20/mes) por los problemas con
rate limits en horas de trabajo, el “adaptive thinking” y lo que describe como falta de transparencia de Anthropic. Está
probando Codex como alternativa.

Un tercer punto de debate: la confusión sobre los Terms of Service. Varios usuarios intentaron descifrar qué se
puede y qué no se puede automatizar con la suscripción. ¿Un bot de Telegram que llama al endpoint API de una Routine
viola las ToS? ¿Usar claude -p en un cron propio es legal? La respuesta no está clara ni siquiera después de leer las
condiciones de uso, y eso genera desconfianza.

La lección es evidente: Anthropic tiene un problema de comunicación que está enfriando a una parte de su base de
usuarios más técnica.

DEV Community ve las Routines como una capa de ejecución ¶

En el extremo opuesto del espectro, el post de Hunter G en DEV
Community
ofrece la reflexión más equilibrada que he encontrado. Su tesis central es directa y potente: “La mayoría de equipos no
tienen escasez de demos de IA. Tienen escasez de atención para el trabajo repetitivo pero necesario.”

Hunter argumenta que las Routines cambian la pregunta que los equipos deben hacerse sobre las herramientas de IA. Ya no
es “¿qué tan inteligente es el modelo en una sesión?” sino “¿cuánto trabajo recurrente puede absorber de forma fiable
cada semana?”. Es un benchmark operativo, no un benchmark de benchmarks.

Su recomendación para empezar: no ser ambicioso. Elegir tareas acotadas con criterio de éxito claro. Triaje nocturno de
issues, smoke tests post-deploy, chequeo de consistencia en la documentación tras PRs mergeados. Tareas donde el coste
de experimentar es bajo y el feedback loop es rápido.

🎯 La pregunta que deberías hacerte no es “¿qué tan inteligente es el modelo?” sino “¿cuánto trabajo mecánico de mi
equipo puede absorber cada semana?”

Kingy AI habla de un cambio de paradigma ¶

El análisis más extenso y optimista llega de Kingy
AI, que dedica
más de 3.000 palabras a desmontar las implicaciones del lanzamiento. Su titular no es tímido: “Es un cambio mayor de lo
que crees.”

El argumento central es que las Routines rompen una asunción implícita de todas las herramientas de IA para programar:
que tú, el humano, necesitas estar presente. Abres la terminal, escribes el prompt, miras el output. La IA es un
asistente, pero sigue siendo una herramienta que espera por ti.

Con las Routines, Claude Code deja de ser algo con lo que hablas y pasa a ser algo que despliegas. La diferencia
entre un copiloto y un turno de noche. El artículo destaca que el modelo de operación cambia: ya no eres el operador de
cada instancia, eres el arquitecto de la automatización.

También señala un detalle técnico relevante que no aparece en mucha prensa: las Routines se ejecutan “sin prompts de
aprobación”. No hay modo permiso. No hay confirmaciones durante la ejecución. El agente hace lo que dice el prompt y
punto. Para bien y para mal.

El futuro del desarrollo automatizado con agentes ¶

Voy a ser directo: las Routines no van a reemplazar a los developers. Ni siquiera van a reemplazar a las GitHub Actions
bien configuradas para la mayoría de casos.

Lo que sí hacen es eliminar una categoría de fricción que existía entre “tengo un modelo de IA que podría hacer esto” y
“necesito montar infraestructura para que lo haga de forma automática”. Antes necesitabas un servidor, un cron, scripts
de bash, tokens de API, manejo de errores y algún sistema de notificación. Ahora escribes un prompt, eliges un trigger y
te vas a dormir.

El cambio de paradigma no está en la tecnología. Está en quién opera la automatización. Con un cron job, tú eres el
operador de cada instancia. Con una Routine, tú eres el arquitecto de la automatización. Defines las reglas, los
límites, el objetivo. La ejecución corre por cuenta del agente. Si además combinas Routines con Agent Teams para coordinar múltiples agentes en paralelo, el potencial de automatización se multiplica.

Dicho esto, conviene mantener los pies en el suelo. Cinco ejecuciones diarias en el plan Pro no son suficientes para
automatizar el workflow completo de un equipo. Y el hecho de que esté en research preview significa que Anthropic
todavía está iterando sobre el producto. Las preocupaciones de Hacker News sobre el lock-in son legítimas: si construyes
tu pipeline alrededor de las Routines y Anthropic las cambia o las retira, necesitas un plan B.

💡 Las Routines son la primera pieza de un futuro donde los agentes de código trabajan en turnos. Hoy son útiles para
tareas repetitivas. Mañana podrían ser el estándar para el trabajo de mantenimiento de cualquier codebase. Pero no
apuestes todo a una sola plataforma.

Cómo empezar hoy mismo ¶

Si quieres probar las Routines, el camino más rápido es este:

Asegúrate de que tienes Claude Code on the web habilitado en tu cuenta
Ve a claude.ai/code/routines
Crea una Routine sencilla para empezar: por ejemplo, un triaje nocturno que lea los issues abiertos y publique un
resumen
Ejecuta con Run now para verificar que el prompt funciona como esperas
Ajusta el prompt según los resultados y activa el trigger automático

No intentes automatizar todo desde el primer día. Empieza con una tarea que ya haces de forma manual y que tiene un
resultado verificable. Cuando veas que funciona, amplía.

Y si llevas tiempo usando Claude Code y quieres exprimir al máximo la herramienta, esta funcionalidad complementa lo que
ya cubrimos en los 60 trucos para dominar Claude Code y en los
comandos secretos. Las Routines son la pieza que
faltaba para que el agente trabaje sin ti.

Preguntas frecuentes ¶

¿Qué es una Routine en Claude Code?
Una Routine es una automatización que configuras una vez (prompt, repositorios y conectores) y que se ejecuta en la nube
de Anthropic cuando se activa un trigger. No requiere que tu máquina esté encendida. Funciona en la misma
infraestructura que Claude Code on the web.

¿Qué planes de Claude soportan las Routines?
Están disponibles en los planes Pro ($20/mes), Max ($100–$200/mes), Team y Enterprise. Es necesario tener Claude Code on
the web habilitado en la cuenta.

¿Cuántas Routines puedo ejecutar al día?
El plan Pro permite 5 ejecuciones diarias, Max 15, y Team/Enterprise 25. Con uso extra habilitado puedes superar esos
límites con cargo adicional, según la documentación oficial de Anthropic.

¿Puedo combinar varios triggers en la misma Routine?
Sí. Una Routine puede tener trigger programado, por API y de GitHub al mismo tiempo. Por ejemplo, una revisión de PRs
puede funcionar cada noche, dispararse desde un script de deploy y reaccionar a cada nuevo PR.

¿Las Routines tienen memoria entre ejecuciones?
No. Cada ejecución es una sesión independiente que arranca de cero. Si necesitas persistir estado entre ejecuciones,
guárdalo en un fichero del repositorio, una issue o un servicio externo.

¿Qué eventos de GitHub soportan las Routines?
Pull requests (abiertos, cerrados, sincronizados, etiquetados) y releases (creadas, publicadas, editadas, eliminadas).
Los filtros permiten acotar por autor, título, rama, etiquetas y más. Anthropic ha confirmado que añadirá más fuentes de
eventos en el futuro.

¿Las Routines pueden hacer push a cualquier rama?
Por defecto solo pueden empujar a ramas con prefijo claude/. Puedes desactivar esta restricción por repositorio si lo
necesitas, pero Anthropic recomienda tener procesos de revisión robustos antes de dar ese paso.

¿Cómo se crean las Routines desde la CLI?
Con el comando /schedule. La CLI solo soporta triggers programados. Para triggers de API o GitHub, usa la interfaz web
en claude.ai/code/routines.

¿Las Routines usan el CLAUDE.md de mi proyecto?
Sí. Cada ejecución clona el repositorio y Claude lee el CLAUDE.md como en cualquier sesión normal. Si usas auto memory o
reglas modulares en .claude/rules/, también se cargan.

¿Las Routines funcionan con skills del repositorio?
Sí. Las skills committeadas en el repositorio clonado están disponibles durante la ejecución de la Routine. El agente
las descubre y aplica como en una sesión interactiva.

Fuentes ¶

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