Progressive Disclosure: cómo Claude carga skills en capas en vez de meterlo todo al contexto.
Un skill bien armado no se carga entero cuando Claude arranca. Se revela en tres capas, y cada capa entra al contexto solo cuando hace falta. Esto hace que puedas tener decenas de skills sin saturar la ventana, y que cada tarea pague únicamente lo que usa.
Las tres capas
Hacé click en cada capa para ver qué es
Bloque 1 · Fundamento
¿Qué es Markdown y por qué los SKILL.md son archivos .md?
Markdown es un formato de texto plano con marcas muy simples para dar estructura: títulos con #, negrita con **, listas con -. Las IA lo leen mejor que Word o PDF porque es más compacto y la jerarquía está escrita en el texto mismo.
Título principal
Subtítulo
Sub-sección
código inline- Otro item
- Item de lista
- Otro item
name: pdf
description: Lee y extrae contenido de PDFs
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# PDF Skill
Este skill maneja **cualquier tarea** con archivos PDF.
## Cuándo activarlo
- Leer un PDF escaneado
- Extraer texto de tablas
- Rellenar formularios
## Scripts disponibles
Para OCR usá `scripts/ocr.py`.
Son las mismas marcas que ya usás en WhatsApp cuando escribís *hola* para poner algo en negrita. La gracia es que Claude las interpreta igual que un humano — un # al principio de la línea le dice "esto es un título", y eso le ayuda a entender la jerarquía del contenido sin tener que adivinarla por el formato visual.
Probalo vos · escribí y mirá el resultado al instante
Por qué Markdown
Qué ventajas tiene sobre Word, PDF o HTML
Menos tokens
El mismo texto en Markdown ocupa un 30-50% menos que en Word o HTML. No hay etiquetas de formato extra — solo caracteres que también forman parte del contenido.
Jerarquía explícita
Los #, las negritas y las listas le dicen al modelo qué es importante. No tiene que adivinarlo mirando tamaños de fuente o colores como haría un humano.
Idioma nativo
Las IA fueron entrenadas con GitHub, Wikipedia y docs técnicas — montañas de Markdown. Es el formato en el que se comunican más naturalmente.
El mismo contenido, distintos formatos
Una página de documentación interna ("Introducción al skill"), medida en tokens:
Bloque 2 · Demo en vivo
Mirá a Claude cargar el skill paso a paso
Elegí un prompt de usuario. Después usá ▶ Play o Siguiente para avanzar el flujo. Vas a ver qué skills ve Claude, cuál activa, qué archivos abre y cómo el contador de tokens va subiendo.
Bloque 3 · Calculadora
¿Cuánto ahorra progressive disclosure en tu caso?
Moveu los sliders y mirá el ahorro en tokens y en costo. Los valores por defecto son un escenario realista para un equipo de consultoría con varios skills armados.
Bloque 4 · Quiz
¿Dónde va cada archivo?
Hacé click en un archivo para seleccionarlo (se pone negro). Después hacé click en la capa donde corresponde. Cuando pongas todos, presioná Verificar.
Skill "pdf-processor" — armá el bundle
8 elementos para clasificar. Ponelos en la capa que corresponde.
Referencia rápida
Anatomía de un skill en disco
pdf/ ├── SKILL.md # obligatorio — cabeza del skill │ ├── YAML frontmatter name, description │ └── Markdown body instrucciones principales │ ├── scripts/ # código ejecutable │ ├── extract_text.py │ └── fill_form.py │ ├── references/ # docs que Claude lee si hace falta │ ├── forms.md │ └── ocr.md │ └── assets/ # templates, fuentes, imágenes └── fillable_template.pdf
frontmatterSKILL.mdreferences/ y dejar solo punteros en el cuerpo.scripts/ references/ assets/Diseñá la descripción como si fuera lo único que Claude va a leer — porque la mayor parte del tiempo, es así.
El cuerpo del SKILL.md y los recursos solo entran en juego cuando el frontmatter logra que el skill se active. Una descripción ambigua deja un skill invisible. Una descripción precisa hace que el resto de las capas se desplieguen justo cuando hacen falta.