Guía para construir habilidades con GLM5 gratuito y las capacidades de Claude/Codex

GLM-5 es el modelo MoE más reciente de Zhipu, con un total de 744B parámetros (40B activos), una mejora significativa con respecto a los 355B de GLM-4.5, y datos de preentrenamiento aumentados a 28.5T tokens. Diseñado para ingeniería de sistemas complejos y tareas de agente de larga duración, destaca en codificación y flujos de trabajo Agentic.

Ollama Cloud ahora es compatible con glm-5:cloud, con una ventana de contexto de 198K, rápido y con un inicio gratuito (la capacidad se ha optimizado, hubo una limitación de velocidad temporal al principio, pero ahora se ha mejorado).

Ahora te enseñaré cómo obtener GLM-5 + construcción de habilidades gratis

Paso 1: Instalar Ollama y extraer GLM-5

Descarga la última versión de Ollama (https://ollama.com/download), asegurándote de que la versión sea compatible con el modelo en la nube.

Inicia sesión en la cuenta de Ollama (obligatorio, para usar el modelo en la nube)

Extrae el modelo

ollama pull glm-5:cloud o directamente

ollama run glm-5:cloud La primera vez que se ejecuta, se te preguntará si autorizas el uso de la nube, simplemente acepta. Una vez que tengas éxito, puedes dialogar directamente con GLM-5 en la terminal.

La versión gratuita tiene limitaciones de velocidad, adecuada para pruebas/uso diario; para uso de alta frecuencia, puedes actualizar a un plan de pago.

Paso 2: Puentea con un clic el entorno de habilidades de Claude/Codex

Ollama launch permite que GLM-5 se convierta sin problemas en el cerebro backend de estas herramientas:

Claude Code

ollama launch claude --model glm-5:cloud o configuración manual

export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="ollama"export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:11434"export ANTHROPIC_API_KEY="" # Must be Empty Luego inicia

claude --model glm-5:cloud Si tiene éxito, verás una interfaz de bienvenida como la siguiente:

✦ Claude Code v2.1.xModel: glm-5:cloudContext: 198KWelcome back!Codex

ollama launch codex --model glm-5:cloudOpenClaw

ollama launch openclaw --model glm-5:cloud

Paso 3: Construye habilidades de manera eficiente en 5 pasos

Una habilidad es una carpeta, el archivo central es SKILL.md, que adopta el formato Markdown + metadatos YAML. Otros directorios opcionales:

• scripts/: Almacena scripts ejecutables (Python, Bash, etc.).

• references/: Documentos de referencia, archivos de plantilla, Claude puede cargarlos según sea necesario.

• assets/: Recursos como iconos, fuentes, etc.

Principios de diseño (clave para la eficiencia):

• Divulgación progresiva: YAML solo coloca la descripción central (para que Claude determine rápidamente si es aplicable), el contenido principal se coloca en el texto MD y se cargan archivos adicionales según sea necesario. Evita la explosión del contexto.

• Componibilidad: Las habilidades deben ser compatibles con otras habilidades, no asumas la exclusividad.

• Portabilidad: Una habilidad puede ser universal en Claude Web, Claude Code y API.

• Integración MCP (opcional): Si tienes un servidor MCP (Managed Claude Platform), puedes mejorar la llamada de herramientas de la habilidad (como la conexión API).

Consejo eficiente: Comienza con casos de uso simples. Elige 2-3 tareas de programación que repitas todos los días (como "Generar plantilla de API REST" o "Depurar errores de Python"), evita construir habilidades complejas desde el principio.

Usa el propio Claude Code para ayudar a construir (técnica de meta-habilidad: deja que Claude te ayude a generar el marco de la habilidad). Ejecuta claude --model claude-4-opus (o GLM5) en la terminal y luego construye de forma conversacional.

1. Planifica el caso de uso y la estructura

• Define el objetivo: Por ejemplo, "Crea una habilidad para ayudar a generar una arquitectura de API de Python Flask eficiente, incluyendo rutas, manejo de errores y plantillas de prueba".

• Haz una lluvia de ideas con Claude Code: Ingresa /plan o simplemente di "Ayúdame a planificar una habilidad de generación de API de Flask, incluyendo la estructura YAML y MD". Claude generará un borrador.

• Consejo eficiente: Especifica "Mantén la simplicidad, YAML < 200 palabras, MD < 1000 palabras". Registra las decisiones clave, como los parámetros de entrada (por ejemplo, lista de puntos finales de API) y el formato de salida (JSON o archivo de código).

2. Crea la carpeta de habilidades

• Crea una nueva carpeta en ~/.claude/skills/ (ruta predeterminada), como flask-api-generator.

• Crea SKILL.md, agrega el encabezado YAML:

---name: Flask API Generatordescription: Generates complete Flask API structures with routes, error handling, and tests.version: 1.0author: Your Nametriggers: ["flask api", "generate rest api", "python web app"]dependencies: ["flask", "pytest"] # Opcional, Claude verificará el entorno---- Consejo eficiente: Usa palabras clave de activación (triggers) para que Claude descubra automáticamente la habilidad. Evita descripciones genéricas, concéntrate en escenarios específicos.

3. Escribe las instrucciones centrales (texto MD)

• Escribe los pasos detallados después de YAML:

`## Paso 1. Pregunta al usuario las especificaciones de la API: puntos finales, métodos, parámetros.2. Genera app.py: Contiene la aplicación Flask, rutas y manejo básico de errores.3. Genera tests.py: Pruebas unitarias usando pytest.4. Archivo de salida: Guarda en el directorio actual con el comando /write_file.

Ejemplo de entrada- Usuario: Genera una API de gestión de usuarios, incluyendo GET /users y POST /users.

Mejores prácticas- Usa siempre sugerencias de tipo y docstrings.- Prioriza la seguridad: Agrega validación de entrada.`- Agrega ejemplos de script: Coloca generate_routes.py en scripts/, Claude puede llamarlo.

• Consejo eficiente: Usa pasos numerados + ejemplos. Al probar, deja que Claude "simule la ejecución": di "Usa esta habilidad para manejar una tarea de ejemplo", itera y optimiza.

4. Agrega componentes opcionales

• Script: Como un script de Python para automatizar parte de la lógica (por ejemplo, usa Jinja2 para generar plantillas). Claude puede ejecutarlo a través de /run_script.

• Archivo de referencia: Coloca references/best_practices.md, describe las especificaciones de seguridad de Flask.

• Activos: Como el archivo de plantilla assets/base_app.py.jinja.

• Consejo eficiente: Agrega solo los elementos necesarios. El 80% de las habilidades solo necesitan SKILL.md. Los usuarios de MCP pueden integrar herramientas externas (como la conexión a la base de datos).

5. Prueba e itera

• Carga la habilidad: Ingresa /load_skill flask-api-generator en Claude Code o deja que la descubra automáticamente.

• Prueba: Ingresa la tarea de activación, observa la salida. Verifica el uso del contexto (usa /context para ver si está sobrecargado).

• Itera: Si falla, usa la idea de "Heal Skill" (técnica de la comunidad): analiza el error, actualiza MD (como agregar el paso "Manejar la falta de dependencias").

• Consejo eficiente: Usa pruebas de diálogo de varias rondas. Registra los registros: /log on captura la interacción, lo que facilita la depuración.