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Lección 03: Skills que llaman a subagents

Algunas tareas se aíslan mejor de tu conversación principal. Cuando un skill necesita leer docenas de archivos, escanear logs grandes o explorar un codebase en profundidad, ese trabajo abarrotaría tu contexto de trabajo con salida que puede ser irrelevante para lo que hagas después. context: fork resuelve esto ejecutando el skill en un subagent separado cuyo contexto está aislado del tuyo.

Cómo funciona context: fork

Cuando invocas un skill que tiene context: fork en su frontmatter, Claude Code no ejecuta el skill de forma inline. En su lugar:

  1. Crea un nuevo subagent con un contexto fresco (sin historial de conversación)
  2. Envía el cuerpo renderizado del SKILL.md como prompt de tarea del subagent
  3. Ejecuta el subagent hasta completarse
  4. Devuelve un resumen del resultado a tu conversación principal

El contexto de trabajo completo del subagent — todos los archivos que lee, toda la salida de shell que ve — nunca entra en tu contexto principal. Recibes un resumen, no la salida cruda.

El campo agent

El campo agent selecciona qué tipo de subagent ejecuta el skill:

AgentTools disponiblesModelUsar para
ExploreRead, Grep, Glob, Bash (solo lectura)HaikuInvestigación, exploración de codebase, análisis
PlanTools de solo lecturaModel de sesiónComprobaciones previas, tareas de planificación
general-purposeTodas las toolsModel de sesiónTareas que necesitan escribir o ejecutar
Nombre personalizadoDefinido en .claude/agents/Según configuraciónWorkflows específicos del equipo

Si se omite agent cuando context: fork está activo, se usa general-purpose.

Qué puede y qué no puede ver el subagent

El subagent comienza con un contexto fresco. No ve:

  • Tu historial de conversación
  • Archivos que has leído en la sesión actual
  • Salidas previas de skills
  • Cualquier contexto de la conversación principal

Sí ve:

  • El cuerpo renderizado del SKILL.md (con $ARGUMENTS sustituido)
  • CLAUDE.md del proyecto y de los directorios de usuario (el mismo context de fondo que siempre cargaría)
  • El sistema de archivos — puede leer cualquier archivo al que tengas acceso

Implicación: Escribe el cuerpo del SKILL.md como una tarea autocontenida. No asumas que el subagent sabe algo de lo que tú sabes. Si la tarea requiere una ruta de archivo específica, argumento o hecho de fondo, debe aparecer en el cuerpo o en $ARGUMENTS.

El campo agent sin context: fork

Si estableces agent pero no context: fork, el campo agent se ignora. El skill se ejecuta de forma inline en tu conversación principal como de costumbre.

La restricción clave: los subagents no pueden lanzar subagents

Un skill ejecutándose bajo context: fork no puede a su vez usar context: fork para lanzar más subagents. La delegación es de un solo nivel de profundidad. Toda la orchestration debe ocurrir en la conversación principal.

Esto significa: si quieres paralelizar trabajo entre múltiples subagents, el orchestrator debe ser un skill inline (sin context: fork) que instruya a la sesión principal de Claude a lanzar múltiples subagents. Consulta el ejemplo parallel-investigator abajo.

Contraste: inline vs forked

ComportamientoSin context: forkcontext: fork
Ve el historial de conversaciónNo
Comparte contexto con el principalNo
La salida permanece en el contexto principalSolo resumen
Puede lanzar más subagentsA través de la sesión principalNo
Bueno paraTareas que necesitan historialTareas de investigación grandes

Ejemplos en esta lección

deep-research

examples/deep-research/SKILL.md usa context: fork con agent: Explore. Invócalo con un tema o pregunta y produce un informe estructurado sobre cómo funciona ese sistema en el codebase. La salida de la investigación (potencialmente cientos de líneas de contenidos de archivos y resultados de grep) permanece en el subagent y nunca se carga en tu sesión principal.

/deep-research authentication middleware

parallel-investigator

examples/parallel-investigator/SKILL.md NO usa context: fork. En su lugar, se ejecuta inline e instruye a la sesión principal de Claude a lanzar dos subagents Explore separados en paralelo. Este patrón permite al skill orquestar múltiples workers respetando la restricción de que los subagents forked no pueden a su vez forkear más.

Usa este patrón cuando necesites dos o más hilos de investigación y quieras los resultados combinados en un único informe comparativo.

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