Idea principal

Convertir un JSON en CSV, renumerar un índice, copiar un frontmatter, ordenar una lista: estas operaciones tienen un resultado único, deducible de sus entradas. Encargadas al modelo, salen por el canal más caro — el de la generación — y encima aportan una variabilidad que nadie necesitaba. Encargadas a un script, cuestan cero tokens y se ejecutan en milisegundos.

En competitor_analyze, dos pasos trasladados a Python — la escritura de los frontmatter y el cálculo del delta del índice — quitaron 111 000 unidades del consumo, sin cambiar nada en los entregables producidos.

El criterio de reparto no es la dificultad de la tarea sino la presencia de un juicio: si el resultado se deduce de las entradas, no hay nada que decidir.

Capa aportada por "Graphify sin IA: convertir un wiki en un grafo navegable por cero tokens" (2026-10-20). El mismo reparto vale para la construcción de un grafo de conocimiento. Una herramienta como Graphify hace que una IA lea cada archivo para deducir las relaciones; en un wiki donde esas relaciones ya están escritas y explicadas en cada nota, esa lectura no tiene nada que decidir. Un script de 160 líneas, sin dependencias, construye el grafo de un millar de notas en 0,2 segundos por cero tokens — y es más fiel que el modelo, que habría redescubierto los enlaces con variaciones de una ejecución a otra.

Por qué es importante

Esto da una regla de corte para el diseño de un skill: cada paso se pregunta qué espera del modelo, y un paso que no espera ningún arbitraje no tiene por qué dirigirse a él.

La ganancia, por lo demás, no es solo económica: lo que produce un script es reproducible, lo que produce un modelo solo lo es de forma aproximada.

Matices y límites

Escribir y mantener el script tiene un coste, invisible en un informe de tokens. Para una transformación puntual que nunca se volverá a ejecutar, pasar por el modelo sigue saliendo más barato que pasar por el desarrollo.

Y algunas transformaciones parecen deterministas hasta el primer dato mal formado — el modelo absorbe la irregularidad allí donde el script se detiene.

Preguntas abiertas

• ¿Quién detecta que un juicio se ha colado en un paso clasificado como mecánico, si su resultado conserva la misma forma?