Idea principal

Un documento sobre un competidor llega el viernes. Para actualizar su ficha, el skill relee los análisis ya producidos sobre ese competidor — 102 000 tokens de entrada — cuando la única novedad pesa cinco mil.

El gasto sigue entonces el tamaño del historial y no la cantidad de información nueva. Nada cambia en el uso, y el mismo gesto cuesta más cada mes. Un modo incremental rompe ese acoplamiento: se parte de la síntesis existente y solo de los elementos añadidos. Tiene una condición — saber qué se ha integrado ya, y por tanto dejarlo trazado en alguna parte, por ejemplo en el frontmatter de la ficha producida.

Por qué es importante

Esto separa dos regímenes de coste que se confunden con facilidad: proporcional a la novedad, o proporcional al stock. Un skill del segundo tipo se vuelve impracticable sin que nadie haya modificado nada, por simple acumulación.

El diagnóstico hay que hacerlo pronto: es una propiedad de arquitectura, no un ajuste.

Matices y límites

Releerlo todo es a veces el trabajo mismo: una síntesis que debe reequilibrar el conjunto no puede conformarse con los añadidos.

Y lo incremental deriva: cada pasada hereda las aproximaciones de la anterior sin confrontarlas nunca con la materia de origen. Pide una regeneración completa de vez en cuando.

Preguntas abiertas

• ¿Con qué frecuencia hace falta una regeneración completa para recuperar la deriva acumulada por un modo incremental?