> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.digitalbrain.news/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Claude Code: cómo revisa Anthropic el código que escribe la IA - URL: https://www.digitalbrain.news/noticias/claude-code-revision-codigo-anthropic-proceso/ - Published: 2026-10-27T15:44:13.000Z - Updated: 2026-10-27T15:48:49.000Z - Description: Anthropic ha contado con detalle cómo revisa el equipo de Claude Code el código de su propio producto, que según la empresa escribe Claude en un 90%. - Author: Ramón Pérez Coronado - Tags: #noticias, claude-code, anthropic, coding, herramientas-desarrollo, agentes-ia [Anthropic](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-anthropic/) ha contado con detalle cómo revisa el equipo de [Claude Code](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-claude-code/) el código de su propio producto, que según la empresa escribe [Claude](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-claude-ia/) en un 90%. El [artículo de ingeniería](https://claude.dev/blog/solving-code-review-at-anthropic/?ref=digitalbrain.news), firmado por Addy Osmani, Morgan Westlee Lunt y Qing Wang, arranca con el dato que lo explica todo: en el monorepo de Anthropic, los cambios que entran cada día pasaron de unos 2.500 en mayo a más de 30.000 en septiembre. Con ese volumen, leer cada línea a mano es imposible. La respuesta del equipo ha sido pasar casi toda la lectura a máquinas y medir cuánto tiempo humano consume cada cambio, con las reversiones y los incidentes como límite que no se puede cruzar. ## Puntos clave - Entre junio y septiembre, los pull requests (PR, las propuestas de cambio) fusionados en Claude Code se multiplicaron por más de dos, y el porcentaje que hubo que revertir cayó más de un 40%. - El objetivo es que la mayoría de PR entren con como mucho una persona en el circuito, que puede ser el propio autor, sin que suban las reversiones ni los incidentes. - Con el revisor automático, los PR internos que reciben comentarios de fondo pasaron del 16% al 54%. - La aprobación humana va por riesgo: ninguna para documentación o cambios detrás de un interruptor, una persona para cambios normales y dos para el código más delicado. ## Siete capas antes de llegar al usuario El cambio pasa por varias capas, y cada una caza cosas que la anterior deja pasar. **1\. Verificación antes del PR.** Se le da a Claude algo que pueda ejecutar (tests, una compilación, una captura para comparar con el diseño) y se le pide que enseñe la salida en vez de decir que ha terminado. Luego un subagente con contexto limpio revisa el diff. Boris Cherny, creador de Claude Code, calcula que darle a Claude una forma de comprobar su trabajo hace el resultado entre dos y tres veces mejor. **2\. Revisión de IA en cada PR.** Varios agentes buscan bugs a la vez y otro grupo vota cada hallazgo. Solo se publica si suficientes agentes coinciden en que es real, y los de puro estilo se descartan. Cada comentario sale etiquetado como Important, Nit o Pre-existing, para que un fallo heredado no parezca culpa del autor. Todos hay que contestarlos: o se arregla o se cierra con un motivo. **3\. Seguridad que bloquea.** Un PR no se puede fusionar mientras quede abierto un hallazgo de la revisión de bugs o de la de seguridad. **4\. Comprobaciones automáticas.** Lint, tipos, tests en todas las plataformas y compilación. La plantilla del PR pregunta cómo se probó el cambio y cómo se deshace. **5\. Aprobación humana según el riesgo.** Un clasificador lee el cambio y decide su nivel. Lo decide el cambio y no quién lo firma. La aprobación de un agente nunca cuenta como la de una persona, y quien dio la orden al agente cuenta como uno de los revisores, igual que si hubiera tecleado el código. **6\. Cola de fusión y despliegue gradual.** Lo nuevo sale detrás de un interruptor, primero para los empleados de Anthropic, luego en el canal latest y después en stable. **7\. Detección y marcha atrás rápidas.** Los interruptores se apagan sin desplegar y hay una guardia semanal. El propio equipo admite un hueco: todavía no tienen mecanismos que endurezcan las aprobaciones de forma automática cuando suben las reversiones, y los ingenieros los quieren antes de dejar que más código entre sin ninguna persona. ## Cuando dos agentes se revisan entre sí La parte más útil del artículo es la de los fallos. Un agente que escribe y otro que revisa se pueden tener ocupados el uno al otro sin fin. Un PR del CLI pasó por más de 50 rondas de revisión y arreglo durante una noche hasta que su autor lo paró. Al hacer git blame sobre lo que el revisor seguía marcando, vieron que un 59% era código que ya estaba ahí desde la primera pasada. El revisor apenas encontraba fallos nuevos: sacaba unos pocos viejos más en cada ronda. Y el ruido cuesta más cuando el autor es un agente, porque una persona ignora una nimiedad en segundos y un agente la arregla, con su commit y su nueva ronda. Los cambios que hicieron: - Tope de tres rondas. A partir de ahí, el revisor pide al autor que replantee el enfoque. - Tras las primeras pasadas, se revisa solo el diff nuevo. - Se marca la clase de fallo, para que el autor arregle todas las apariciones y no una línea. - Nada de repetir hallazgos ya publicados. Además, cada incidente pasado se ha convertido en un caso de prueba. El equipo reunió los PR que causaron problemas, con sus reversiones, y el revisor se mide contra ese conjunto cada día. ## Qué siguen haciendo las personas Decidir si algo merece construirse, revisar el código arriesgado (facturación, el actualizador automático, los flujos de integración continua), revisar la arquitectura que otros van a copiar y leer las pruebas que aporta cada cambio. Y responder del resultado: cada cambio que sale tiene una persona detrás, lo haya escrito quien lo haya escrito. Para entender el código sin leer cada diff, el equipo le pide a Claude una explicación de la parte concreta que va a tocar. Tarda minutos y refleja el código de hoy. ## Cómo aplicarlo en tu equipo El artículo cierra con una lista que se puede copiar casi entera: 1\. Dale al agente comprobaciones que pueda ejecutar, apuntadas en un [CLAUDE.md](https://www.digitalbrain.news/guias/que-es-un-claude-md/) corto. 2\. Pasa /code-review y /security-review en local antes de abrir el PR. 3\. Crea un REVIEW.md con lo que importa en cada parte del código y mete ahí los comentarios que se repiten. 4\. Añade a la plantilla del PR tres apartados: pruebas, riesgo y cómo deshacerlo. 5\. Activa un revisor de IA en un solo repositorio, afina unas semanas y luego amplía. 6\. Escribe los niveles de riesgo y empieza estricto. Afloja solo con datos. 7\. Convierte incidentes y reversiones en un conjunto de pruebas para el revisor. El revisor que usa Anthropic por dentro es el mismo [Code Review que salió de pruebas hace diez días](https://www.digitalbrain.news/noticias/claude-code-review-disponible-team-enterprise/) para los planes Team y Enterprise. ## Por qué importa Cualquier empresa que ya tenga agentes escribiendo código se va a encontrar el mismo atasco que Anthropic: más cambios de los que su equipo puede leer. Lo valioso aquí es la métrica. Anthropic dejó de preguntarse si alguien había leído el código y empezó a medir minutos humanos por cambio, con las reversiones como alarma. Y deja una lección para equipos pequeños: la red de seguridad que permite ir rápido está en poder deshacer en minutos (interruptores, despliegue por fases, cambios pequeños) mucho más que en revisar más despacio. Fuente original: [claude.dev](https://claude.dev/blog/solving-code-review-at-anthropic/?ref=digitalbrain.news) --- **Relacionado** [![Claude Code estrena MCP Tasks: conexiones que trabajan solas](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/10/claude-code-mcp-tasks-segundo-plano-preguntas.webp)Claude Code estrena MCP Tasks: conexiones que trabajan solas](https://www.digitalbrain.news/noticias/claude-code-mcp-tasks-segundo-plano-preguntas/)[![Anthropic sale a bolsa: ingresó 16.300 millones en seis meses](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/10/anthropic-s1-bolsa-nasdaq-ant-16300-millones-semestre.jpg)Anthropic sale a bolsa: ingresó 16.300 millones en seis meses](https://www.digitalbrain.news/noticias/anthropic-s1-bolsa-nasdaq-ant-16300-millones-semestre/)[![Replit dice que deja Anthropic por OpenAI y una fuente lo niega](https://storage.ghost.io/c/6d/e3/6de31f63-d0a8-45df-9c6a-481016520347/content/images/size/w300/format/webp/2026/10/replit-deja-anthropic-openai-masad-disrupt.jpg)Replit dice que deja Anthropic por OpenAI y una fuente lo niega](https://www.digitalbrain.news/noticias/replit-deja-anthropic-openai-masad-disrupt/)