Formación LOOP-R Ingeniería · curso 5 de 6, el último · 8 clases
El loop que aprende: mejorar con números, promover con aprobación y volver atrás sin perder nada
Hipótesis con número, experimento que mantiene o descarta por una sola métrica, tarjeta de decisión, promoción y rollback, lecciones que se vuelven regla vinculante, el riesgo de optimizar contra tu propio medidor y el costo de cada ciclo. Todo con scripts pequeños que primero ejecutas sin gastar cuota.
- 8clases
- 24ejercicios con salida esperada
- 13scripts en el kit; los ensayos no llaman al modelo
- 2pasos reales con modelo, una llamada cada uno
Los 6 cursos de la formación
Este es el curso 5, el último. La clase 8 junta las piezas de los seis. Orden sugerido: 0 → 1 → 2 → 3 → 4 → 5.
Curso 0Base: anatomía del loopLas cinco piezas, el harness, los motores de loop, el LOOP-R, criterio de terminado de 0 a 4 y topes.Abrir el curso 
Curso 1Verificación y evalsEvaluador separado y escéptico, pruebas congeladas, reward hacking, conjunto de oro y juez calibrado.Abrir el curso 
Curso 2Ejecución largaEl kit de siete archivos, goal.md nivel 3+, contexto en franjas, handoff, loop headless y medición.Abrir el curso 
Curso 3Multiagente y orquestaciónCuándo no usarlo, subagentes, generador × evaluador, worktrees, colas y el equipo Claude + Codex.Abrir el curso 
Curso 4Seguridad del loop autónomoTríada letal, Regla de Dos, inyección por el contenido leído, hooks de guarda y sandbox.Abrir el curso 
Curso 5 · estás aquíEl loop que aprendeHipótesis con número, experimento, promoción y rollback, lecciones que se vuelven regla y el riesgo de optimizar contra el medidor.Abrir el curso
Las clases
En el orden en que el loop aprende: escribir la hipótesis, probar, decidir y promover, guardar la lección, volverla vinculante, proteger el medidor, medir el costo y armar todo en tu sistema.
Clase 1 · 15 minHipótesis con númeroUn loop que aprende empieza por una frase que puede salir mal. "Mejorar la triaje" nunca sale mal, por eso no enseña nada. En esta clase escribes la hipótesis con proceso, métrica, actual, objetivo, comando de medición y lo que no puede empeorar, y calculas cuánto tiempo toma la prueba antes de ejecutarla.
Clase 2 · 20 minExperimento: mantener o descartar con una sola métricaEl diseño más limpio de un loop que mejora solo es corto: el agente cambia una cosa, un comando da la nota, si mejoró se queda con commit, si no mejoró vuelve con git reset, y todo se vuelve una línea en un archivo. En esta clase ejecutas ese ciclo con agentes falsos y después con Claude Code de verdad.
Clase 3 · 20 minTarjeta de decisión, promoción y rollbackUn keep en el laboratorio todavía no es la versión oficial. En producción, la versión nueva solo sube cuando el veredicto dice que B ganó sin empeorar nada, alguien la aprueba con la tarjeta de cinco líneas y existe un camino de vuelta que no borra nada. En esta clase rehaces los veredictos publicados del ejemplo de LOOP-R, promueves y revierto.
Clase 4 · 20 minLecciones y reglas: aprobación en lote y revisión de regla vencidaEl otro lado del loop que aprende no es un número: es la lección que el agente saca de un error. Escrita directo en el CLAUDE.md, solo crece, nadie la decide ni la revisa. En esta lección usas el SIL Loop R: ocurrencia, propuesta, aprobación en lote con decisión explícita y revisión automática cuando cambia el archivo de la regla.
Clase 5 · 18 minPromoción al AGENTS.md y regla vinculanteUna regla aprobada que vive solo en una base de datos no llega a la sesión nueva: solo existe si alguien se acuerda de consultarla. En esta clase haces la pregunta de promoción, registras el peldaño de protección y la fuga conocida, grabas el bloque en el AGENTS.md con diff antes, y ves cómo el check avisa cuando alguien edita el bloque a mano.
Clase 6 · 18 minEl riesgo de optimizar contra el propio medidorUn loop que se mejora a sí mismo va a encontrar el camino más corto para que la nota suba, y el más corto no siempre es mejorar el sistema: puede ser memorizar los casos o modificar el medidor. En esta lección ves cómo los dos atajos se convierten en keep, cierras con un medidor congelado fuera del repo y casos ocultos, y ves caer un cambio real de Claude.
Clase 7 · 18 minObservabilidad: trazas y costo por cicloUn loop que corre solo necesita dejar una traza: cuánto tardó cada ciclo, cuántos tokens gastó, qué decidió y por qué. Sin eso, un bucle de errores o un ciclo que revienta la cuota solo aparece en la factura de fin de mes. En esta clase grabas una línea por ciclo y sacas de ella el costo por ciclo, el costo por keep y las alertas.
Clase 8 · 20 minMontar el LOOP-R en tu sistemaLas siete clases dieron las piezas: hipótesis, experimento, promoción, lecciones, regla vinculante, medidor protegido y traza. Falta juntarlas en tu sistema y comprobar que ninguna quedó fuera. Esta clase también cierra la formación: lo que cada uno de los seis cursos pone en el loop y el plan con fechas para montar el tuyo.
Para quién es
- 1Quien ya usa Claude Code o Codex en la terminal y quiere que el agente mejore con el tiempo, sin promover ruido.
- 2Quien tiene un proceso con número (triaje, propuesta, atención, build) y quiere probar cambios con una regla clara de mantener o descartar.
- 3Quien acumula lecciones en un CLAUDE.md que solo crece y quiere decisión, revisión y regla vinculante.
Qué vas a saber hacer
- 1Escribir una hipótesis con número y saber, antes de correr, cuántas semanas tarda la prueba.
- 2Correr experimentos keep/discard con git y decidir por veredicto con barandillas, tarjeta y aprobación humana.
- 3Promover y revertir versiones sin borrar nada, y convertir una lección en regla vinculante en el AGENTS.md.
- 4Detectar al agente que mejora la nota sin mejorar el sistema y medir el costo de cada ciclo.
Antes de empezar
- 1Linux o macOS con git y Python 3. Los ensayos no llaman a ningún modelo.
- 2Los repositorios públicos loop-r y sil-loop-r clonados en ~/projetos (el kit lee los dos, nunca escribe en ellos).
- 3Recomendado: los cursos 0 a 4 de la formación. Este curso te remite a ellos cuando el tema es de ellos.