Llevarlo a un equipo: reglas comunes, costes y gobierno
Configuración compartida, buenas prácticas y el salto al gobierno de la IA
Tiempo: 20 minutos de lectura. Necesitas: haber hecho las fases 5 a 10. Esta fase es más de criterio que de comandos.
Todo lo que has creado en la app de práctica vive en ficheros. La clave para trabajar en equipo es saber cuáles van al repositorio y cuáles son personales:
- CLAUDE.md: cómo es el proyecto y cómo se trabaja
- .claude/settings.json: permisos y hooks comunes
- .claude/agents/ y .claude/skills/: subagentes y skills del equipo
- .mcp.json: servidores MCP del proyecto
- openspec/: especificaciones y cambios
- CLAUDE.local.md: tus preferencias en este proyecto (añádelo a .gitignore)
- .claude/settings.local.json: tus permisos guardados
- ~/.claude/CLAUDE.md y ~/.claude/settings.json: tus preferencias en todos los proyectos
- Claves, tokens y cualquier secreto, siempre
- 1Un CLAUDE.md corto y vivoCómo se ejecuta, cómo se prueba, las convenciones y qué no hacer. Revisadlo como cualquier otro código.
- 2Permisos de equipo con lista de prohibidosBloquead secretos (Read(./.env)), operaciones destructivas y la publicación directa (Bash(git push *)). Los permisos los aplica Claude Code, no dependen de que el modelo obedezca.
- 3Hooks para lo que no se negociaFormatear, pasar el linter o registrar cambios. Un hook se ejecuta siempre; una instrucción en CLAUDE.md, casi siempre.
- 4Revisión humana antes de integrarClaude propone; una persona revisa el diff y decide. Usad ramas y pull requests también para el código generado con IA.
- 5Especificación antes de los cambios grandesEl flujo de la fase 10 deja escrito qué se quería y por qué, y eso facilita revisar.
Cada persona puede ver su consumo con /usage (o su alias /cost): coste de la sesión, límites del plan y actividad. Con /context ves cuánto contexto ocupa la conversación.
Lo que más acelera la adopción es un punto de partida común. Esta guía y su repositorio están pensados para eso: que cada persona haga las fases 5 a 10 con la misma app de práctica y después aplique lo aprendido al proyecto real.
Cuando varios equipos usan agentes de IA, aparecen preguntas que ya no se resuelven con un fichero de configuración: qué herramientas están autorizadas, quién responde de un cambio generado por un agente, cuánto cuesta y con qué calidad llega a producción.
Para eso he escrito el Modelo Holístico de Gobierno IA en el SDLC, que ordena estas decisiones en 6 capas, y el SDD Lifecycle con OpenSpec, que lleva el flujo de la fase 10 a un ciclo de vida completo. Y en Aigovia cuento en directo cómo intento medir todo esto en mi propio laboratorio.
Fuentes oficiales: Settings · Memory · Permissions · Commands · Best practices. Revisado el 15 de octubre de 2026.