Claude Code: tres subagents que no et donen la raó

Tres subagents per contrastar una decisió

Quan preguntes a un assistent d'IA si la teva idea és bona, reps una sola resposta que barreja tots els angles al mateix paràgraf, i és fàcil que s'inclini cap al que ja volies sentir.

Claude Code, l'eina de programació amb agents d'Anthropic —l'empresa que desenvolupa Claude—, ofereix una altra via: els subagents. La documentació d'Anthropic els defineix com a «specialized AI assistants that handle specific types of tasks», assistents especialitzats en un tipus de tasca. Tot i que Claude Code és una eina de programació, res no impedeix encarregar-los que examinin una decisió.

La pràctica consisteix a repartir la pregunta entre tres rols, cadascun amb una sola preocupació, i obligar-los a prendre posició abans de llegir els altres. El que interessa no és el veredicte, sinó les objeccions que surten pel camí.

Cada membre pensa a la seva pròpia finestra

Segons la documentació d'Anthropic, cada subagent «runs in its own context window with a custom system prompt, specific tool access, and independent permissions»: treballa a la seva pròpia finestra de context, amb les seves instruccions, les seves eines i els seus permisos.

Això té una conseqüència que convé tenir clara: un subagent no veu la teva conversa, ni els fitxers que Claude ja ha llegit, ni el que han dit els altres subagents. Claude li escriu un missatge d'encàrrec que resumeix la tasca, i el subagent treballa a partir d'aquí.

Per a un consell, aquest aïllament és un avantatge: cada membre respon la seva pregunta sense deixar-se arrossegar pel que ja han dit els altres. I quan sí que vols que es llegeixin, els has de passar tu les altres postures, com es veurà a la segona ronda.

Tres rols amb una pregunta cadascun

El consell té tres membres i cap no és una persona: són rols. Cadascun mira la decisió des d'un sol angle i té prohibit sortir-ne, perquè les tres respostes no acabin dient el mateix amb altres paraules.

Cap no porta eines d'escriptura. Poden llegir els fitxers del projecte on descriguis la decisió, però no poden modificar res: la seva feina és opinar, no actuar.

Un fitxer Markdown amb capçalera YAML

Segons la documentació d'Anthropic, els subagents «are Markdown files with YAML frontmatter»: fitxers de text amb una capçalera de configuració. Si els deses a la carpeta `.claude/agents/` del projecte, serveixen per a aquest projecte i els pots versionar per compartir-los amb el teu equip; a `~/.claude/agents/`, són teus i valen per a tots els teus projectes.

Aquest és el primer membre, desat com a `.claude/agents/cliente.md`, camp per camp. Només `name` i `description` són obligatoris; la resta és opcional.

Compte amb `tools`: si l'omets, el subagent hereta totes les eines disponibles, incloses les d'escriptura. Per això s'hi escriu la llista explícita.

Instruccions que prohibeixen donar la raó per defecte

El cos del fitxer es converteix en les instruccions de sistema del subagent. Segons la documentació d'Anthropic, aquestes instruccions són aquest text més algunes dades bàsiques de l'entorn, com la carpeta de treball; les instruccions de sistema generals de Claude Code no se li passen. El que no hi escriguis, el membre no ho sap.

Per això les instruccions de l'exemple fan tres coses: fixen una sola pregunta, prohibeixen donar la raó per defecte i exigeixen una postura amb el seu motiu. Sense l'última, és fàcil rebre un repàs de pros i contres que no compromet a res.

Els altres dos membres es creen copiant el fitxer i canviant només tres coses: `name` (tiempo o riesgos), `description` i la pregunta del cos. Les eines, el model i la regla de no donar la raó es queden igual.

Com que la llista de `tools` no inclou `Agent`, cap membre no pot llançar al seu torn altres subagents, cosa que la documentació permet per defecte fins a tres nivells per sota de la conversa principal. I no cal reiniciar: segons la documentació, Claude Code detecta en pocs segons els fitxers nous o editats a `.claude/agents/`, tret que aquesta carpeta no existís en obrir la sessió; en aquest cas, sí que cal reiniciar.

Tres rondes: postura, rèplica i vot

Per a l'exemple, una decisió qualsevol: llanço un butlletí de pagament per al meu projecte? Escriu en un fitxer del projecte, per exemple `decision.md`, la pregunta i les dades que tinguis: a qui va adreçat, quant de temps tens, què fas ara. És el que els membres podran llegir.

Ronda 1, postura. Demana a Claude que consulti els tres subagents en paral·lel sobre `decision.md`, cadascun per separat; la documentació de Claude Code preveu llançar diversos subagents alhora per a investigacions que no depenen les unes de les altres. Cada membre retorna la seva postura i el seu motiu.

Ronda 2, rèplica. Com que cap membre no veu el que han dit els altres, demana a Claude que passi a cadascun les altres dues postures tal com són, sense resumir-les, i que li pregunti què manté, què canvia i per què. Aquí poden aparèixer les objeccions creuades: el risc que el client no va veure, o les hores que ningú no havia comptat.

Ronda 3, vot. Cada membre vota a favor, en contra o a favor amb condicions, amb una sola frase de motiu.

Al final, demana al fil principal que resumeixi els desacords, no una mitjana. Un «dos a favor i un en contra» diu poca cosa; «el membre de riscos dubta que puguis mantenir un lliurament setmanal» diu què has de comprovar abans de decidir.

Si vols repetir la consulta a un sol membre, esmenta'l amb @, per exemple `@agent-riesgos`: segons la documentació, la menció garanteix que aquest subagent s'executa per a aquesta tasca.

Un prompt davant d'un consell

La prova honesta és fer la mateixa pregunta sobre `decision.md` amb un únic prompt, sense subagents, i posar les dues sortides una al costat de l'altra. El primer que cal mirar és si el consell ha aportat objeccions que el prompt únic no esmentava. Si no n'ha aportat cap, per a aquesta decisió no compensava.

El segon és el cost. Tres rondes amb tres membres són nou consultes, més la síntesi final. Segons la documentació d'Anthropic, cada subagent gasta els seus propis tokens mentre treballa, les seves peticions es descompten dels mateixos límits d'ús que la teva conversa principal i els resultats que retorna hi ocupen context.

Per saber quant et costa a tu, mesura-ho: anota el teu consum al desglossament d'ús del teu pla o del teu compte abans i després de cada via, amb la mateixa decisió. Assignar Haiku als membres és la palanca que la documentació proposa per abaratir. I convé que les descripcions siguin curtes: les de tots els teus subagents ocupen context, i Claude Code avisa en arrencar quan passen de 15.000 tokens.

Tres angles, un sol model

El límit més important: tres subagents amb el mateix model de base no són tres opinions independents. Són el mateix model obligat a mirar des de tres llocs diferents. Això ajuda a fer sortir objeccions que una resposta única barrejaria o callaria, però tots tres comparteixen els mateixos punts cecs.

Tampoc no saben més que tu del teu projecte: només llegeixen el que hi ha a `decision.md`. Si falten dades, les instruccions els demanen que ho diguin, i aquesta llista de buits pot ser tan útil com el vot.

I el consell gasta més. Per a un dubte menor, n'hi ha prou amb un prompt ben escrit; el consell té sentit quan la decisió pesa prou per pagar nou consultes a canvi d'una llista d'objeccions.