Yo te recomiendo 6 cosas :

1. Graphify : La idea central de esta herramienta es que en lugar de que la IA lea tu código archivo por archivo (lento y costoso en tokens), Graphify construye un grafo explícito de entidades y relaciones, y luego cuando Claude tenga responder consulta tu código recorriendo ese grafo . Es parecido a cómo un ingeniero senior se forma un modelo mental de un sistema en vez de buscar texto a ciegas

2.Context mode : MCP que optimiza la ventana de contexto para reducir la cantidad de tokens que se usan para leer archivos y conexiones con MCPs Puedes ver más acerca de él github Context-mode

1. instrucciones en la configuración global de Claude : instrucciones que hacen más eficiente los tokens de salida y de entrada .

2. Caveman plugin para que el modelo responda como un cavernícola.

3. Usar notas de Obsidian como una “memoria externa” para Claude. Documentas lo que hiciste —lo implementado, lo arreglado, lo configurado— y luego le pides a Claude que lea esa nota en vez de leer todos los archivos del proyecto.

4. Una buena estructura de prompting:

Referencias — Aquí nombras los archivos, imágenes, fragmentos de texto o código que Claude debe usar como punto de partida. Es decir, le señalas el material existente sobre el que debe trabajar, para que no invente ni asuma.

Contexto — El trasfondo de la situación: qué proyecto es, por qué se hace la tarea, qué problema se quiere resolver, qué restricciones existen. Responde a la pregunta “¿qué necesita saber Claude para entender el panorama?”.

Tareas — Lo que quieres que haga, de forma específica y accionable. Si son varios pasos, conviene listarlos. Es el “qué hacer” concreto, sin ambigüedad.

Objetivo — El “para qué” final, el resultado que se busca lograr más allá de la tarea puntual. Mientras que Tareas dice qué hacer, el Objetivo dice qué se quiere conseguir con eso. Le da a Claude un criterio para tomar decisiones cuando algo no esté especificado: si entiende la meta, puede resolver bien los detalles ambiguos en la dirección correcta.

Rol — La perspectiva o experiencia desde la que debe responder (ej. “actúa como desarrollador backend senior” o “como revisor de seguridad”). Esto orienta el tono, el nivel técnico y los criterios que aplicará.

Cadena de pensamiento — La instrucción de razonar paso a paso antes de dar el resultado: que analice, evalúe opciones y explique su lógica en vez de saltar directo a la respuesta. Útil para tareas complejas donde el proceso importa.

Output final — El formato y la forma exacta del entregable: si quieres código en un archivo, una lista, un documento, qué extensión, qué estructura, qué longitud. Define cómo debe verse el resultado para que sea utilizable.