Cómo crear una empresa con Claude Code: la práctica de tres emprendedores de YC El blog oficial de Claude se centra en cómo las herramientas de "codificación corporal inteligente" están transformando el proceso de desarrollo de las startups. Utilizando tres startups de Y Combinator —HumanLayer (F24), Ambral (W25) y Vulcan Technologies (S25)— como casos prácticos, demuestra cómo Claude Code puede acortar el ciclo de desarrollo, desde el concepto hasta la entrega del código, de semanas a horas. Conclusión clave: El poder transformador de la codificación de agentes Herramientas de agentes inteligentes como Claude Code transforman la IA de un rol de apoyo a un rol de "colaborador", ayudando a las startups a abordar la dificultad de los recursos limitados. Facilita flujos de trabajo fluidos en el endpoint, incluyendo las fases de investigación, planificación e implementación, utilizando modelos como Opus 4.1 (excelente en investigación y planificación) y Sonnet 4.5 (centrado en el desarrollo). La clave reside en la "ingeniería de contexto": los desarrolladores deben gestionar cuidadosamente las indicaciones (evitando la contaminación del contexto) y monitorear el comportamiento de los agentes para intervenir en los errores de forma temprana. El artículo señala que este enfoque no solo acelera la creación de prototipos, sino que también impulsa nuevos desafíos organizacionales, como la optimización de la colaboración en equipo. Tres estudios de caso: del concepto a la implementación 1. Capa humana @humanlayer_dev El fundador, Dexter Horthy, desarrolló inicialmente agentes SQL, pero optó por una plataforma de colaboración entre humanos y IA debido a los riesgos de que la IA accediera a operaciones sensibles. Integraron las aprobaciones humanas a través de Slack, desarrollaron rápidamente MVP y fueron aceptados en YC F24. El equipo fue pionero en el concepto de "ingeniería de contexto" y publicó la exitosa guía "12-Factor Agent" en abril de 2025. Claude Code es su herramienta principal para desarrollar CodeLayer, un sistema que admite sesiones de agentes en paralelo, aprovechando árboles de trabajo y nodos de trabajo para escalar equipos de ingeniería de IA. Horthy afirma: "Escribimos casi todo nuestro código en Claude Code". Esto permite completar el trabajo de una semana en 7 horas, pero también expone los desafíos de colaboración que surgen con este aumento de productividad. 2. Ambral @ambral_ai Jack Stettner y Sam Brickman fundaron la empresa para ayudar a las empresas B2B a mantener la cercanía con sus clientes mediante IA. Modela cuentas a partir de datos fragmentados, como Slack y notas de reuniones, lo que permite una gestión personalizada. Como ingeniero independiente, Stettner confía en Claude Code y el SDK de Claude Agent para crear flujos de trabajo de subagentes: Opus 4.1 gestiona la investigación paralela de subagentes, y Sonnet 4.5 se encarga de la implementación. El propio producto refleja este diseño, utilizando subagentes para diferentes tipos de datos. Elogia las herramientas de vanguardia del modelo Anthropic: «Esto se traduce directamente en ventajas de programación». Inspirados por HumanLayer, enfatizan las sesiones por fases: «No dejes que Claude investigue mientras planifica». 3. Vulcan Technologies @vulcantechteam Tanner Jones y Aleksander Mekhanik, ambos sin formación técnica, desarrollaron una herramienta de análisis regulatorio para el gobierno del estado de Virginia. Inicialmente, utilizaron un prototipo inicial de Claude antes de migrar completamente a Claude Code. Esta herramienta ayudó a reducir los precios de las viviendas en $24,000 por hogar y a ahorrar miles de millones de dólares anuales. Para mayo de 2025, obtuvieron un contrato para impulsar la Orden Ejecutiva 51, que exige que todas las regulaciones utilicen auditorías inteligentes basadas en IA. La empresa recaudó $11 millones en financiación inicial. Jones comentó: "Si entiendes idiomas y pensamiento crítico, puedes usar Claude Code con éxito; tener formación en humanidades podría ser una ventaja". Consideran a Claude Code como un "colega", que requiere supervisión constante para prevenir errores. El artículo combina perspectivas técnicas y mejores prácticas con consejos prácticos: utilice sesiones independientes para evitar la superposición contextual; los subagentes pueden procesar tareas en paralelo, como la recuperación de datos o el razonamiento; y mantenga siempre la atención para interrumpir comportamientos anómalos. Los fundadores coinciden en que Claude Code potencia el valor del pensamiento estructurado, pero la supervisión humana es necesaria para garantizar la calidad. La delegación multimodelo de Ambral y el escalado paralelo de HumanLayer son ejemplos típicos que demuestran la aplicabilidad de la herramienta, desde la creación de prototipos hasta la implementación a gran escala. Dirección del blog
