Maldición de las instrucciones
Es uno de los hallazgos más relevantes para el desarrollo guiado por especificaciones, y hasta ahora vivía como una mención dentro de ingeniería de contexto. A medida que se acumulan instrucciones en un prompt, el rendimiento del modelo al cumplir cada una cae de forma predecible: cumple las primeras con fiabilidad y empieza a incumplir las últimas. Con diez reglas detalladas puede pasar por alto las finales; con cincuenta, leerá la spec de forma parcial.
La evidencia
El fenómeno tiene cuerpo de investigación propio. El trabajo sobre lo que «se pierde en el medio» (lost in the middle) mostró que los modelos recuperan mejor la información situada al principio y al final del contexto que la del centro. Y la investigación sobre la «degradación del contexto» (context rot) ha comprobado que la capacidad de recuperación decae al crecer el número de tokens en todos los modelos grandes, con independencia del tamaño nominal de su ventana.
De la ingeniería de prompts a la de contexto
La respuesta del sector ha sido nombrar una disciplina. La ingeniería de contexto se distingue de la ingeniería de prompts porque cambia la pregunta: ya no es cómo redactar la instrucción, sino qué debe ocupar la ventana en cada momento y qué conviene desalojar, comprimir o delegar. La guía de Anthropic lo formula como la gestión de un recurso escaso, la atención del modelo, que se administra como cualquier presupuesto.
La contramedida: porción por tarea y contexto reutilizable
Para quien escribe specs, las consecuencias son cuatro: una spec más inteligente y no más larga; descomponer en vez de acumular (cinco specs de diez instrucciones, asignadas a las tareas donde son relevantes, rinden más que una de cincuenta); priorizar (si no se puede dividir más, lo crítico —como la seguridad— va al principio); y separar niveles (el sistema de boundaries de AGENTS.md crea categorías de urgencia en lugar de una lista plana).
La contramedida operativa que los equipos han asentado tiene dos partes:
- Dar a cada tarea la porción de spec que necesita, en lugar de cargar el documento completo en cada interacción.
- Sistematizar el contexto reutilizable —convenciones de la casa, procedimientos de despliegue, patrones arquitectónicos propios— en ficheros dedicados que el agente carga cuando los necesita, en lugar de engordar un único documento.
Así, la constitución contiene las pocas reglas que aplican siempre, el prompt de cada tarea las específicas, las piezas reutilizables se cargan cuando hacen falta, y la spec completa existe como referencia sin cargarse entera en cada interacción.
Señales de una spec sobrecargada: el agente ignora restricciones escritas, cumple lo del principio y no lo del final, mejora cuando se reduce la spec, o acierta con tareas aisladas y falla con varias juntas. Cuando aparecen, el problema no es que el agente sea malo, sino que la spec le pide demasiado a la vez.
Error frecuente
Responder a un fallo añadiendo más instrucciones. Empeora el problema: la respuesta es dividir mejor, no escribir más. Las listas largas de reglas de igual peso no se ponderan bien —lo crítico va primero y separado por nivel—, cargar la spec completa en cada interacción satura el contexto, y repetir en cada spec el conocimiento de la casa se evita escribiéndolo una vez en una pieza reutilizable a la que la spec remite.
Recursos
📊 Guía didáctica SDDRecursos · Scrum Manager
🏦 SDD en equipos ágilesSkill Arena · Scrum Manager
Referencias
- Anthropic. (2025). «Effective context engineering for AI agents».
- Liu, Nelson F. et al. (2023). «Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts». arXiv.
- Chroma. (2025). «Context Rot».
Véase también
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