Aprobé la certificación de Claude por una sola pregunta

Hoy di el examen de Claude Certified Developer – Foundations.

La nota mínima para aprobar es 720. Saqué 720.

Ni un punto más. Si una sola pregunta hubiera caído para el otro lado, este post sería otro, bastante más corto y bastante menos alegre. Así que lo voy a contar como fue: con el alivio, pero también con todo lo que ese número dice de cómo estudié.

Terminar los cursos no es saber

Empecé como empieza casi todo el mundo: con los cursos. Los vi, tomé notas, asentía con la cabeza. Después vino lo recomendado: documentación, artículos y videos que sí me ayudaron a entender conceptos que en los cursos había pasado de largo. No lo voy a desmerecer: sin esa base no hubiera sabido ni qué preguntarme.

Pero al terminar tenía esa sensación tan cómoda de “esto ya lo entiendo”.

El problema es que esa sensación no se puede medir. Entender una explicación mientras alguien te la da es muy distinto a elegir la respuesta correcta cuando tienes cuatro opciones que suenan razonables y ninguna te avisa cuál es la trampa.

Y en este examen casi todas las opciones suenan razonables. Subir max_tokens arregla un truncamiento, sí. Pero si el enunciado dice que el equipo quiere gastar menos tokens, es la respuesta equivocada. La certificación no pregunta qué hace cada parámetro. Pregunta qué harías tú en una situación concreta, con restricciones concretas.

Necesitaba practicar así. Y necesitaba saber, no adivinar, qué sabía y qué no. Leer y mirar videos me dio los conceptos. Lo que me hizo aprobar fue lo que vino después.

Construí LoreGap

Busqué bancos de preguntas y lo que encontré eran, en el mejor de los casos, quizzes: respondes, te dice si acertaste, sigues. Eso te dice tu puntaje. No te dice lo importante:

• ¿Qué entiendo de verdad?
• ¿Qué estoy acertando por suerte?
• ¿En qué estoy equivocado y convencido de tener razón?
• ¿Qué se me está olvidando?
• ¿Qué tengo que estudiar ahora?

Así que el 9 de septiembre empecé a escribir LoreGap, una app para macOS que funciona sin internet, sin cuenta y sin servidor. Es un sistema de estudio, no un juego de preguntas.

La idea central es que la unidad de conocimiento no es la pregunta sino el concepto. Cada pregunta es evidencia sobre uno o varios conceptos. Y cada vez que respondes, además de elegir una opción, dices cuán seguro estabas: adivinando, dudando, seguro o segurísimo.

Una pregunta sobre inyección de instrucciones en una sesión de práctica. Cada opción explica por qué está bien o mal, y abajo la app pregunta cuán seguro estabas antes de responder.

Con esas dos cosas — si acertaste y cuánta seguridad tenías — cada respuesta cae en uno de cuatro casos:

	Seguro	No seguro
Acerté	Conocimiento sólido	Conocimiento frágil
Fallé	Concepto equivocado	Hueco

El cuadrante que más miedo da es el de abajo a la izquierda. Fallar sin estar seguro es normal: no lo sabías y ya está. Pero fallar estando seguro significa que crees algo que no es cierto, y eso es mucho más peligroso, porque el día del examen vas a elegir esa respuesta sin pensarlo dos veces.

LoreGap prioriza esos conceptos, programa repasos con intervalos, y lleva la cuenta por dominio del examen, ponderado según el peso que tiene cada uno en la certificación.

Claude escribiendo preguntas sobre Claude

Una app de estudio sin preguntas no sirve para nada. Y escribir buenas preguntas de opción múltiple es mucho más difícil de lo que parece.

Ahí me apoyé en Claude, y lo usé para tres cosas distintas.

Generar. Le pedía preguntas sobre un concepto concreto, en formato de escenario: un equipo, un problema, una restricción, cuatro opciones. Lo importante no era la pregunta sino los distractores. Una pregunta donde tres opciones son obviamente absurdas no entrena nada. Las buenas tienen opciones que son correctas en otro contexto, y la gracia está en darte cuenta de por qué no lo son en este.

Corregir. Esta fue la parte más trabajosa y, siendo honesto, la más útil. Un modelo puede escribir una pregunta muy convincente con un dato desactualizado o con una opción “incorrecta” que en realidad también es defendible. Así que cada pregunta pasaba por una segunda ronda: revisar contra la documentación, discutir la respuesta, buscar ambigüedades, preguntar “¿hay alguna lectura en la que la opción B también sea correcta?”. Más de una vez la respuesta fue que sí, y hubo que reescribir. Discutir con Claude si una pregunta estaba bien hecha me enseñó más que responderla.

Explicar. Cada opción, no solo la correcta, tiene su propia explicación de por qué está bien o mal en ese escenario concreto. Fallar y leer por qué tu opción era razonable pero no aquí es exactamente el aprendizaje que no te dan los cursos.

Todo vive en archivos YAML, versionados en Git, separados del código. Agregar o corregir una pregunta no toca la lógica de la app. Si miras el historial del repositorio, la mayoría de los commits son así: “Add a question on reading 401 against 403”, “Add a question on which API errors are worth retrying”, “Add a question on Haiku 4.5’s minimum cacheable length”. Una pregunta, un commit, una cosa que no sabía.

El bucle de práctica

La rutina terminó siendo más o menos esta:

1. Hacer una sesión en LoreGap, marcando la confianza con honestidad (esto es más difícil de lo que suena: el ego quiere marcar “seguro”).
2. Revisar la sesión pregunta por pregunta al final.
3. Copiar el prompt de estudio que arma la app y seguir repasando con un asistente.
4. Cada vez que descubría un concepto que el banco no cubría, escribir una pregunta nueva sobre él.

La función que más me gusta

El paso 3 lo agregué casi al final, y creo que es lo más importante que tiene LoreGap.

Al terminar una sesión, la app arma un prompt con todas las preguntas que respondiste, agrupadas por lo que revelaron: primero las que fallaste estando seguro, después las que fallaste dudando, después las que acertaste sin estar seguro. Cada una va con el enunciado, las opciones en el orden en que las viste, tu respuesta, tu confianza, la respuesta correcta y la explicación. Las que acertaste con seguridad solo aparecen por nombre, para que nadie pierda tiempo ahí. Y cada grupo lleva su instrucción, como “Estas son las que más importan: creo algo que no es cierto. Explícame el error en mi razonamiento, no solo la respuesta correcta.”

Lo copias, lo pegas en Claude, en ChatGPT o en el asistente que uses, y tienes una tutoría hecha a medida de tus errores de ese día.

Lo que más me gusta es lo que no hace. LoreGap no se conecta a ninguna IA, no pide API key y no manda nada a ningún lado: el texto se arma sin conexión y solo se copia al portapapeles. La app hace lo que hace bien una app — medir, ordenar, recordar qué fallaste — y le deja al modelo lo que hace bien un modelo: conversar, explicar de otra forma, responder el “¿y por qué no la B?” hasta que lo entiendes.

Una sesión de veinte preguntas te dice qué no sabes. La conversación que viene después es donde lo aprendes.

El sufrimiento

No voy a fingir que fue un camino ordenado.

Hubo noches donde terminaba una sesión con la sensación de no saber nada. Conceptos que repasaba, acertaba con seguridad, y dos días después volvía a fallar. Preguntas que había escrito yo mismo, con explicación y todo, y que igual fallaba. Eso es humillante de una forma muy particular.

Y hubo, claro, la tentación clásica de quien programa: pasar más tiempo mejorando la herramienta que usándola. El icono de la app pasó por tres rondas de diseño. Hay commits de madrugada. En algún momento tuve que admitir que pulir LoreGap también era una forma elegante de no estudiar.

La última tanda de preguntas la escribí dos días antes del examen. Cosas que todavía sentía flojas: migrar de un modelo deprecado antes de que lo retiren, por qué un rol de facturación no puede crear API keys, los límites de imágenes por request. La versión 0.4 salió la noche anterior.

El resultado, sin maquillaje

720 de 720 necesarios. Aprobado.

Pero el desglose por sección es más honesto que el número final:

Al 100%	En 0%
Prompt Engineering, Hooks, MCP Dev, Claude Code Operation, AI App Security, Config Management, Agent Construction, Agent Patterns, Identity/Secrets, Tech Fundamentals	Model Selection, Cost/Token Management, Guardrails, Tool Implementation, Understanding Requirements

Lo que más me hace pensar es esto: Model Selection era uno de los dominios donde más preguntas tenía en el banco. Y saqué cero.

Puede ser que las preguntas del examen fueran distintas a las mías. Puede ser que tuviera un concepto equivocado que nunca afloró porque mis propias preguntas no lo tocaban. Probablemente las dos cosas. Un banco de preguntas escrito por uno mismo tiene el mismo punto ciego que uno mismo, por mucha IA que lo ayude.

Y al revés: los temas al 100% son, casi todos, cosas que uso a diario. Hooks, MCP, Claude Code. Ahí el trabajo ayudó mucho, pero usar algo a diario no garantiza entender el detalle que pregunta un examen. Eso lo comprobé practicando: encontrar lo que creía saber y no sabía, antes del examen y no durante, es exactamente para lo que construí LoreGap.

Si tengo que repartir el mérito, los cursos, las lecturas y los videos me dieron los conceptos. Pero el 720 se lo lleva LoreGap.

Lo que me llevo

Los cursos te dan el mapa, no el terreno. Terminarlos es el punto de partida, no la preparación.

Medir la confianza cambia todo. Saber que acertaste no dice mucho. Saber que acertaste adivinando te dice exactamente dónde está el riesgo.

Usar IA para estudiar funciona mejor como compañero de discusión que como fuente. Las preguntas que Claude generaba eran un borrador. El aprendizaje estaba en revisarlas, discutirlas, encontrarles el error y corregirlas. Y después de cada sesión, en conversar sobre mis errores, no sobre el temario entero.

Un banco hecho por ti hereda tus puntos ciegos. Si volviera a empezar, buscaría deliberadamente preguntas sobre los temas que menos me interesan, porque ahí es donde estaban mis ceros.

Aprobar raspando sigue siendo aprobar. Pero también es una lista muy clara de qué estudiar ahora.

Lo que sigue

LoreGap no termina con este examen. Por ahora el banco cubre la certificación de Developer, pero voy a seguir agregando preguntas: primero para tapar los ceros de este reporte, después para apuntar a la certificación de Architect. Y dentro de doce meses toca renovar, así que el banco tiene que seguir vivo de todas formas.

Hoy toca celebrar. Mañana, probablemente, toca escribir algunas preguntas sobre selección de modelos.

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LoreGap es para macOS, funciona sin conexión, guarda todo en tu Mac y no manda nada a ningún lado. Se descarga desde infante.io/loregap.