El contexto para agentes de IA mide si un repositorio proporciona a los agentes de codificación con IA orientación y documentación legible por máquinas. Un agente situado en una base de código desconocida afronta el mismo problema que una persona recién contratada — salvo que lee el material de incorporación en milisegundos, en cada sesión. Los proyectos que dejan ese material por escrito obtienen resultados de agente mediblemente mejores.
- Categoría: Preparación para IA (30 % dentro de la categoría)
- Peso en el índice general: 0 % — parte de la insignia independiente de Preparación para IA
- Clave de la métrica:
ai_agent_context
Cómo se calcula el valor
| Componente | Peso | Evidencia |
|---|---|---|
| Instrucciones para agentes | 60 | CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursor/rules, instrucciones de Copilot, GEMINI.md o equivalente; un archivo por debajo de ~200 bytes se registra como esbozo y obtiene crédito parcial |
| Documentación legible por máquinas | 40 | presencia de llms.txt o llms-full.txt |
Qué contiene un buen contexto para agentes
Un archivo de instrucciones eficaz cuenta a un agente lo que el README cuenta a un humano, más lo que solo saben los mantenedores: cómo compilar y probar, qué directorios importan, las convenciones del proyecto y las trampas («el contenedor sirve imágenes compiladas — reconstruir después de editar»). La convención llms.txt lo complementa al ofrecer a los modelos de lenguaje un índice curado de la documentación del proyecto.
La regla del esbozo existe porque las señales de presencia pueden manipularse: un CLAUDE.md vacío creado para obtener la insignia es detectablemente distinto de uno real, y la metodología pondera la sustancia allí donde resulta barato detectarla.
Cómo leer el resultado
- Las señales se basan en la presencia y el tamaño dentro del árbol de archivos; el contenido no se califica — el límite honesto declarado en toda la categoría de Preparación para IA.
- Cualquiera de las convenciones de instrucciones reconocidas cuenta; la metodología es neutral respecto a los proveedores de herramientas para agentes, en línea con la postura agnóstica en cuanto a herramientas de la postura de seguridad.
Cómo mejorar el valor
- Redactar un
CLAUDE.mdoAGENTS.mdsustantivo: comandos de compilación y pruebas, estructura, convenciones y escollos conocidos. Mantenerlo al día — es documentación con una audiencia ejecutable. - Añadir un
llms.txtque indexe la documentación del proyecto para su consumo por modelos de lenguaje.
Relacionado: Bucle de verificación de IA · Preparación para IA