• El escenario: una carpeta de demo llamada «Cloud Webinar Assets» con 4 subcarpetas — Assets (vacía), Contratos (una serie de PDFs de contratos demo de 3 empresas), PDFs con información real de la industria de IA, y un Excel con datos de la deuda pública de Panamá.
• Antes de arrancar: se activa el modo Cowork (no chat), se selecciona la carpeta de trabajo, se deja la opción de «que pregunte siempre» (no «no preguntes más»), y se usa el modelo Sonnet por ser el más eficiente para este tipo de tarea. También se revisa el consumo de uso antes de empezar (9% de la sesión de 5 horas).
• El prompt dado: analizar la subcarpeta Contratos, recomendar la mejor forma de categorizar los PDFs, y solo mover los documentos a las carpetas correspondientes después de que el usuario apruebe la categorización propuesta.
• Tip de eficiencia: si tienes muchos PDFs, conviene primero convertirlos a Markdown para que el análisis consuma menos y sea más rápido.
• El resultado del análisis: Cowork identificó 17 archivos PDF de 3 empresas y propuso 6 categorías (Tecnología y Desarrollo de Software, Ciberseguridad, Marketing y Analítica de Datos, Consultoría y Transformación Digital, Capacitación y Talento Humano, Operaciones y Procesos Empresariales), y preguntó si se aprobaba esa categorización antes de mover nada.
• Manejo de duplicados: detectó 3 archivos duplicados (misma copia con fecha en el nombre) y preguntó qué hacer — se le indicó conservar solo la versión más reciente.
• Permisos explícitos: como Cowork siempre pregunta antes de actuar, pidió autorización individual para cada uno de los archivos que necesitaba eliminar de forma permanente (3 confirmaciones separadas), como capa extra de validación.
• Velocidad: una vez aprobado, creó las carpetas y movió los 17 documentos en cuestión de segundos.
• Crear un skill a partir de la tarea: para no tener que repetir el prompt completo cada vez, se le pidió a Cowork que convirtiera este proceso en un skill reutilizable (usando el skill creator que viene por default). El skill se guarda como un archivo Markdown, igual que los vistos en módulos anteriores.
• Aseguramiento de calidad integrado: antes de entregar el skill, Cowork lo probó él mismo — creó contratos demo simulados y verificó que la categorización funcionara correctamente (incluyendo detectar un duplicado sin borrarlo) antes de empaquetarlo y pedir aprobación final.
• Prueba del skill ya creado: se sacaron los contratos de vuelta a la carpeta original (sin categorizar) y se le dio un prompt genérico («categoriza los contratos»). Cowork detectó que existía el skill de categorización, lo aplicó automáticamente y movió 12 de los 13 contratos a sus carpetas correctas.
• Autocorrección y mejora continua: el contrato que no encajó en ninguna de las 6 categorías fue revisado y categorizado manualmente por Cowork, y al pedirle «modifica el skill para que esto no vuelva a pasar», encontró la causa raíz (un tema de cómo estaba redactado el contrato) y actualizó el skill él mismo (guardar → subir y reemplazar).
• Consumo total de la sesión: 7% del uso de la sesión de 5 horas, entre el análisis, la creación del skill y las correcciones. El mensaje de cierre: leer documentos grandes consume más créditos, así que automatizar con skills y archivos Markdown preparados de antemano ayuda a controlar ese consumo.

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