El contexto técnico
Yo no buscaría magia aquí. Cuando en Claude Code, además del /plan habitual, se activan Superpowers con una cadena como brainstorming, writing-plans y subagent-driven-development, casi de inmediato espero una sobrecarga. Es una trampa típica en la automatización con IA: crees que estás añadiendo «modos inteligentes», pero en realidad estás inflando el contexto y el número de pasos internos.
Los informes de los usuarios pintan un cuadro consistente: una tarea pequeña, cambios para unos pocos commits, una sesión nueva, y el agente tarda casi una hora. En Opus 4.7 xhigh, esto es especialmente frustrante porque la espera no se corresponde con la magnitud del trabajo.
He investigado la mecánica de Superpowers y todo es lógico: el plugin impone disciplina a través de planes, ciclos TDD, subagentes, revisiones y puntos de control. Sobre el papel, es perfecto. En la práctica, cada una de estas capas añade instrucciones, artefactos intermedios y nuevas pasadas sobre el contexto.
De ahí la sensación de que Claude Code «se ha vuelto más lento cada día». No es necesariamente throttling. No he visto ninguna confirmación oficial sobre retrasos artificiales para usuarios Enterprise. Sin embargo, la hipótesis de la «grasa de tokens» parece muy plausible: cuanta más estructura, más lee el modelo su propio resultado en lugar del código.
Otra señal interesante de los debates es que la gente está desinstalando Superpowers y volviendo al /plan por defecto. Esto es revelador. Si eliminar un solo paquete de habilidades acelera notablemente el trabajo, el problema no está en un modelo específico, sino en la arquitectura de orquestación de prompts que lo rodea.
Impacto en el negocio y la automatización
Para las empresas, mi conclusión es simple: no todos los complementos de agentes son útiles en producción. Si tu implementación de IA se atasca en una «inteligencia» de múltiples pasos, no estás pagando por el resultado, sino por los rituales que el modelo realiza dentro de la sesión.
Ganan los equipos que priorizan procesos estrictos, cobertura de pruebas y disciplina formal. Pierden aquellos que necesitan una integración rápida de la IA en los flujos de trabajo reales de desarrollo, soporte o automatización interna sin ruido de tokens innecesario.
Yo lo probaría de forma muy pragmática: la misma tarea con y sin Superpowers, registrando el tiempo, los tokens y el número de iteraciones. En Nahornyi AI Lab, así es exactamente como construimos la arquitectura de soluciones de IA para los clientes, porque un bonito esquema de agentes sin medición se convierte rápidamente en una costosa ilusión.
Si tu Claude Code ya ha empezado a ralentizarse y tu equipo pierde horas esperando, no especules con conspiraciones de suscripciones. Mejor, desglosa tu flujo de trabajo paso a paso: ¿dónde se está inflando el contexto, dónde interfiere el plugin y cómo puedes construir una automatización con IA sin la sobrecarga adicional? Si lo deseas, en Nahornyi AI Lab, puedo ayudarte a analizar esto rápidamente y a construir un esquema funcional para tu proceso.