Le dije a ChatGPT que me gustan las respuestas cortas. Claude nunca se enteró.

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Cada herramienta de IA que usas está construyendo discretamente su propia idea privada de quién eres, y ninguna habla con la otra. Dile a ChatGPT que prefieres las respuestas cortas a las largas, y puede que de verdad lo recuerde — la próxima vez, en ChatGPT. Abre Claude para la misma tarea cinco minutos después, y estás explicándolo de nuevo, porque en lo que respecta a la memoria de Claude, esa conversación con ChatGPT nunca ocurrió. No se te olvidó decírselo a Claude. Se lo dijiste a una empresa, no a una persona.

Esa es la forma real del problema, y no es culpa de ningún producto en particular. La memoria de OpenAI se queda en el producto de OpenAI. La memoria de Anthropic, cuando la tiene, se queda en Anthropic. La función «ya te recuerdo» de cada asistente está limitada a sus propias paredes, porque nadie fuera de esa empresa tiene ningún motivo para construir la capa que la deje viajar. La función funciona. Solo que está atrapada.

La solución provisional con la que me había resignado

Durante un tiempo mi solución fue un archivo de texto: una lista continua de cosas que estaba cansado de repetir, pegada en la herramienta que usara ese día — la pestaña de ChatGPT si estaba ahí, las instrucciones personalizadas de un proyecto de Claude si había cambiado. Funcionaba exactamente tan bien como cabría esperar de algo que solo ayuda a la herramienta en la que te acuerdas de pegarlo. Cambia a una tercera herramienta y la lista no estaba ahí en absoluto. Actualiza una copia y olvida la otra, y ahora no coinciden sobre qué preferencias son siquiera las actuales.

Lo que cambió

Las memories de Skilnu viven en tu cuenta, no dentro del sistema de memoria de un asistente en particular. Cualquier cliente MCP que hayas conectado — Claude, ChatGPT, Codex, el que estés usando realmente ese día — puede guardar una con save_memory. Cualquier cliente MCP que conectes más adelante, incluidos los que aún no has probado, puede volver a encontrarla con search_memories. Dile una vez a ChatGPT que te gustan las respuestas cortas, y la próxima vez que estés en Claude, ya está ahí para encontrarla — no porque Claude la recordara, sino porque ninguno de los dos tuvo que hacerlo.

La recuperación es semántica, así que ni siquiera necesitan usar las mismas palabras. Una memory que le formulaste a ChatGPT como «por favor no critiques los nombres de las variables» sigue apareciendo cuando Claude pregunta cómo te gustan tus revisiones de código, porque ambas frases significan lo mismo aunque casi no comparten palabras.

Lo que esto no es

No reproduce tus conversaciones, y no significa que un asistente pueda leer lo que le dijiste a otro — lo que pasa entre ChatGPT y Claude es solo lo que se guardó explícitamente, nunca la conversación que lo rodeaba. Nada se almacena a menos que algo, tú o el agente, llame a save_memory, igual que nada se publica como skill hasta que alguien decide que merece conservarse. Esto se parece más a una nota que le dejarías a un nuevo compañero que a una transcripción — una lista corta y deliberada de «cosas que conviene saber», no una grabación.

Y necesita la misma disciplina que un skill. «El usuario prefiere respuestas concisas» es una memory que merece la pena tener, en cualquier herramienta. «Conversación larga sobre bases de datos el martes» no lo es — es un resumen sin nada sobre lo que actuar, el mismo fallo en el que cae un skill redactado a partir de un documento cuando describe en vez de instruir. Las memories útiles se leen como instrucciones para la próxima vez, no como una entrada de diario sobre esta vez.