Hooks de Claude Code: ¿Qué son y cómo se usan?

Los Hooks de Código Claude de Anthropic representan un avance significativo en los flujos de trabajo de desarrollo basados en IA, ya que permiten la extensión y personalización determinista del comportamiento de Código Claude. Lanzada el 30 de junio de 2025, esta función permite a los desarrolladores inyectar comandos de shell personalizados en eventos específicos del ciclo de vida, garantizando acciones repetibles y automatizadas en lugar de depender únicamente del criterio del modelo. En este artículo, profundizamos en qué son los Hooks de Código Claude, por qué se introdujeron, cómo funcionan y cómo aprovecharlos para optimizar y optimizar sus procesos de programación.

¿Qué son los ganchos de Claude Code?

¿Qué queremos decir con “ganchos”?

Los Hooks de Claude Code son comandos o scripts de shell definidos por el usuario que se ejecutan automáticamente en puntos predeterminados del flujo de trabajo de Claude Code. A diferencia de las indicaciones de modelo ad hoc o los disparadores manuales, los Hooks de Claude Code garantizan que operaciones específicas, como el linting, el formateo, las notificaciones o el registro, se ejecuten de forma consistente sin intervención adicional del usuario.

¿Cuál es el propósito de los ganchos?

La introducción de ganchos aborda una necesidad crítica de reproducibilidad, cumplimiento e integración en la codificación asistida por IA:

Control determinista: Garantiza que las tareas vitales siempre se ejecuten, evitando escenarios en los que el modelo podría “olvidar” o elegir no ejecutar una acción.
Automatización del flujo de trabajo: Elimina los pasos manuales repetitivos integrándolos al ciclo de vida de la codificación de IA.
Integración: Conecta sin problemas Claude Code con las herramientas y procesos de desarrollo existentes, desde los pipelines de CI/CD hasta los sistemas de notificación de equipo.

¿Por qué se introdujeron los ganchos de Claude Code?

¿Qué limitaciones tenían los flujos de trabajo anteriores?

Antes de los ganchos, los desarrolladores dependían de las indicaciones contextuales de Claude Code o de scripts externos en torno a la herramienta. Si bien eran eficaces, estos enfoques podían ser frágiles:

Inconsecuencia: La ejecución basada en modelos puede variar según la redacción del mensaje o el tamaño del contexto.
Gastos generales de mantenimiento: Los scripts de orquestación separados aumentaron la complejidad y la fragmentación.
Visibilidad limitada: Realizar el seguimiento y la auditoría de las acciones impulsadas por IA en un equipo u organización fue un desafío.

¿Por qué Anthropic introdujo ganchos en Claude Code?

La investigación de Anthropic sobre flujos de trabajo de agencia reveló que, si bien los LLM son excelentes para generar código, pueden mostrar un comportamiento no determinista cuando se les solicita que realicen tareas auxiliares como formatear, revisar errores o invocar herramientas externas. Los ganchos solucionan esta deficiencia al garantizar que las integraciones con el control de versiones, los marcos de prueba y las canalizaciones de CI/CD se realicen de forma fiable, lo que reduce la frustración del usuario y previene interrupciones sutiles del flujo de trabajo.

¿Cómo funcionan los ganchos de código de Claude en la práctica?

¿En qué eventos del ciclo de vida puedes adjuntar ganchos?

Los ganchos de Claude Code se pueden registrar en varios puntos durante el funcionamiento de Claude Code:

Ejecución previa al comando: Ejecute scripts antes de que se ejecute cualquier comando generado por IA, lo que permite tareas como la configuración o validación del entorno.
Ejecución posterior al comando: Desencadena acciones después de que la IA haya realizado ediciones de código o generado resultados, ideal para formatear o registrar.
Manejo de errores: Ejecute procedimientos de recuperación o notificación personalizados cuando la operación de IA falla o produce resultados inesperados.
Puntos de control personalizados: Defina puntos de control adicionales dentro de flujos de trabajo personalizados para integrarlos más profundamente con su cadena de herramientas.

¿Cómo es un registro de gancho típico?

En su entorno de shell o configuración de CI, los ganchos se registran especificando el evento del ciclo de vida, el script que se ejecutará y cualquier parámetro. Por ejemplo, un pre-commit El gancho podría verse así:

bashclaude-code hook register pre-command ./scripts/check-style.sh

Al registrarse, cada vez que Claude Code esté a punto de ejecutar un comando, su script de verificación de estilo se ejecutará primero, e incluso puede detener el proceso si el código no cumple con sus estándares.

¿Cómo pueden los desarrolladores configurar los ganchos de código de Claude?

¿Cómo instalar Claude Code y habilitar los Hooks?

Instalar la CLI de Claude Code:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

o mediante pip para entornos Python.

Authenticate: Use /mcp o flujos OAuth para conectarse a sus credenciales de API de Claude.

Habilitar módulo Hooks: Asegure su claude-code La configuración incluye el hooks módulo:

yamlfeatures: - hooks

Verificar versión: Confirme que tiene la versión del 30 de junio de 2025 o una versión superior (versión ≥ 1.0.0):

bashclaude-code --version

¿Cómo registrar y listar ganchos?

Registrar un gancho:

bashclaude-code hook register post-command scripts/format.sh

Lista de ganchos activos:

bashclaude-code hook list

Quitar un gancho:

bashclaude-code hook unregister <hook-id>

La referencia de API de Anthropic proporciona una guía CLI detallada, que incluye modo interactivo y comandos de barra para la gestión de ganchos.

¿Cuáles son los casos de uso comunes de los ganchos de código de Claude?

¿Cómo pueden los ganchos mejorar la calidad y la consistencia del código?

Formato automático: Ejecute herramientas como Prettier (prettier --write) en JavaScript y TypeScript, o gofmt en archivos Go inmediatamente después de las ediciones de IA.
Análisis estático y de pelusa: Active ESLint, Flake8 o linters similares para detectar violaciones de estilo o errores potenciales.
Registro de cumplimiento: Agregue entradas a los registros de auditoría o sistemas de métricas (por ejemplo, DataDog, Splunk) para cada comando ejecutado, lo que ayuda con el cumplimiento y la depuración.

¿Cómo pueden los Hooks mejorar la colaboración en equipo?

Notificaciones: Envía mensajes a Slack, Microsoft Teams o servicios móviles push como Pushover cuando una tarea de IA de larga duración se complete o requiera aprobación manual. Los usuarios de Reddit han compartido usos creativos de Pushover para notificaciones telefónicas vinculadas a Claude Code Hooks.
Reseñas automatizadas: Publica diferencias en solicitudes de relaciones públicas de GitHub o solicitudes de combinación de GitLab para revisión por pares, convirtiendo los cambios generados por IA en artefactos colaborativos.

¿Cómo se aprovechan los ganchos en proyectos del mundo real?

Ejecución de Jujutsu con Claude Code Hooks: Una publicación de blog reciente demuestra el uso de Claude Code Hooks para orquestar la herramienta de análisis de código Jujutsu, integrando ejecuciones de pruebas e informes de cobertura en un ciclo impulsado por IA.
Flujos de trabajo personales: Los desarrolladores en Medium describen integraciones alucinantes, como enviarse mensajes de texto automáticamente cuando los agentes de IA terminan tareas, lo que demuestra el poder de la automatización de extremo a extremo.

¿Cómo se implementan los Hooks en el código?

Aunque el protocolo subyacente es consistente en todos los lenguajes, la API del lado del cliente varía levemente entre Python y TypeScript.

Ejemplo de Python

from anthropic.claude_code import ClaudeCode

def pre_tool_use(event):
    # Inspect event and event

    if event == "shell" and "rm -rf" in event:
        raise Exception("Destructive operations are not allowed")
    return event

def post_tool_use(event):
    # Log exit code

    print(f"Tool {event} exited with {event}")
    return event

client = ClaudeCode(
    api_key="YOUR_KEY",
    hooks={"PreToolUse": pre_tool_use, "PostToolUse": post_tool_use}
)

# Run a code generation session

client.run("generate a function to parse JSON files")
``` :contentReference{index=9}

### TypeScript example  

```typescript
import { ClaudeCode, HookEvent } from "@anthropic-ai/claude-code";

const client = new ClaudeCode({
  apiKey: "YOUR_KEY",
  hooks: {
    PreToolUse: async (event: HookEvent) => {
      console.log("About to run:", event.tool, event.args);
      // Modify args if needed
      return { ...event };
    },
    PostToolUse: async (event: HookEvent) => {
      // Example: write the output to a log file
      await appendFile("tool.log", JSON.stringify(event));
      return event;
    }
  }
});

await client.run("refactor this class to use async/await");
``` :contentReference{index=10}

¿Qué prácticas recomendadas debo seguir?

¿Cómo puedo implementar un manejo robusto de errores?

Códigos de salida:Asegúrese de que sus scripts de gancho devuelvan un código de salida distinto de cero en caso de error, lo que provocará que Claude Code se detenga y muestre un error.
Inicio de sesión:Redirecciona la salida del comando a archivos de registro o a la consola, lo que hace que las fallas sean más fáciles de diagnosticar.
Tiempos de espera:Utilice utilidades de shell como timeout para evitar que los ganchos colgantes bloqueen el bucle del agente indefinidamente.

¿Qué consideraciones de seguridad son importantes?

Sandboxing:Revise todos los scripts o binarios de terceros invocados por los ganchos para evitar ejecutar código no confiable.
Privilegios mínimos:Ejecute los ganchos con los permisos mínimos necesarios; por ejemplo, evite sudo siempre que sea posible.
Pistas de auditoría:Mantenga definiciones de ganchos controladas por versiones y realice un seguimiento de los cambios para detectar modificaciones no autorizadas.

¿Cómo optimizo el rendimiento?

Ejecución selectiva: Los ganchos de alcance solo se ejecutan en cambios de archivos relevantes (por ejemplo, usando git diff --name-only filtros en un gancho previo a la confirmación).
Paralelización:Cuando sea posible, ejecute comprobaciones independientes simultáneamente utilizando herramientas como xargs -P o trabajos en segundo plano.
Almacenamiento en caché:Aproveche los cachés de compilación (por ejemplo, el caché de pip, el caché de npm) para acelerar las operaciones repetidas.

¿Cuáles son los posibles peligros y las estrategias para solucionarlos?

¿Qué errores comunes ocurren con los scripts de gancho?

Shebangs incorrectos:Asegúrese de que los scripts comiencen con la línea de intérprete correcta (por ejemplo, #!/usr/bin/env bash).
Problemas de ruta:Utilice rutas absolutas o configure su entorno de manera consistente para evitar errores de “comando no encontrado”.
Permisos: Verifique que los scripts de gancho sean ejecutables (chmod +x script.sh).

¿Cómo puedo depurar fallas de gancho?

Reproducir manualmente:Copie y pegue el comando fallido en su shell para inspeccionar los errores directamente.
Registro detallado: Agrega set -euxo pipefail a scripts Bash para obtener seguimientos de ejecución detallados.
Aislar etapas:Deshabilite temporalmente los ganchos no relacionados para identificar qué gancho o comando está causando problemas.

Primeros Pasos

CometAPI proporciona una interfaz REST unificada que integra cientos de modelos de IA, incluida la familia de IA de Claude, en un punto final consistente, con gestión de claves API integrada, cuotas de uso y paneles de facturación. En lugar de tener que gestionar múltiples URL y credenciales de proveedores.

Los desarrolladores pueden acceder Claude Sonnet 4 API (modelo: claude-sonnet-4-20250514 ; claude-sonnet-4-20250514-thinking) y API de Claude Opus 4 (modelo: claude-opus-4-20250514; claude-opus-4-20250514-thinking)etc. a través de CometAPI... Para comenzar, explore las capacidades del modelo en el Playground y consultar el Guía de API Para obtener instrucciones detalladas, consulte CometAPI. Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave API. CometAPI también ha añadido... cometapi-sonnet-4-20250514 y cometapi-sonnet-4-20250514-thinking específicamente para uso en Cursor.

Conclusión:

Los Claude Code Hooks marcan un hito importante en la maduración del desarrollo asistido por IA, combinando el poder creativo de los LLM con la fiabilidad determinista que exige la ingeniería de software profesional. A medida que Anthropic continúa perfeccionando los flujos de trabajo de agencia —añadiendo potencialmente compatibilidad con desencadenadores de eventos más complejos, ganchos contextuales más completos e integraciones más sólidas con plataformas nativas de la nube—, los desarrolladores pueden esperar procesos de automatización aún más fluidos y seguros. Al adoptar Claude Code Hooks hoy, los equipos sientan las bases para prácticas de programación resilientes y escalables que aprovechan lo mejor de la IA y DevOps tradicional.