El prompt filtrado de Claude Opus 5.5 sobre SEO
Un post de Alfredo Torres en LinkedIn atribuye a Claude Opus 5.5 dos novedades sacadas de un prompt de sistema filtrado en GitHub: que lee las webs convertidas a Markdown y que trocea las búsquedas locales en varias consultas a Google Maps. Hemos leído el fichero entero y la documentación de Anthropic: lo del Markdown es cierto, pero es de Claude Code y está documentado desde hace meses; lo de las búsquedas locales está, pero ya estaba en el prompt de hace tres semanas; y el fan-out con el que abre el post no aparece por ningún lado.
Ha habido una filtración sobre Claude Code y el modelo Opus 5.5 (solo en Claude Code). Con esto, podemos saber en cierta parte como rastrea el sistema y procesa la información para tomar decisiones.
Advertencia: Claude Code no es lo mismo que el chat de Claude
En resumen:
Lectura a través de Markdown y modelos intermedios: Claude Code no lee tu HTML ni el modelo Opus 5.5 procesa la página completa. Una herramienta llamada WebFetch convierte el código a Markdown, lo recorta a un límite fijo de caracteres, y un modelo menor se encarga de leerlo para contestarle al modelo principal. Lo que no sobreviva al texto plano (diseño visual, información en imágenes o datos al final de páginas muy largas) no existe para la IA.
Oportunidad técnica en la cabecera: El rastreador se presenta con el User-Agent Claude-User y su cabecera Accept prefiere Markdown. Si tu servidor negocia el contenido y le entrega Markdown directamente, evitas el recorte y la conversión arbitraria de la herramienta.
Búsquedas locales en Google Places: Para recomendar negocios físicos, Claude ignora las webs corporativas y consulta la API de Google Maps. Además, el modelo fragmenta peticiones amplias en microbúsquedas geográficas por áreas con nombre explícito (barrios o comarcas, no radios kilométricos). El esfuerzo SEO local aquí depende exclusivamente de tener optimizado el Perfil de Empresa de Google.
El fan-out es interno, no de búsqueda web: El archivo desmiente la tesis inicial de que Claude divida de forma automática una consulta en múltiples búsquedas simultáneas a distintas webs. El agente solo realiza refinamientos de consultas estándar o reparte tareas de procesamiento entre subagentes internos.
La publicación de toda esta filtración es gracias a que Alfredo Torres publicó en LinkedIn que el prompt de sistema de Claude Opus 5.5 se había filtrado con dos novedades para el SEO.
LinkedInEmbedded postSe carga desde LinkedIn solo si lo pides: al hacerlo, LinkedIn recibe tu visita y puede usar sus propias cookies. También puedes verla en LinkedIn.El fichero existe. Está en el repositorio de GitHub CL4R1T4S, donde elder-plinius recopila prompts extraídos de decenas de modelos y agentes. Se subió el 22 de septiembre a las 20:12, hora peninsular, y se corrigió 22 minutos después. Pesa 1,95 MB y tiene 21.531 líneas. Anthropic no ha confirmado su autenticidad: lo que publica oficialmente son los prompts de la aplicación de Claude, y este documento describe un producto distinto.
Es el prompt de Claude Code, no el del chat
Nada más terminar la lista de herramientas, el texto se identifica como Claude Code, el entorno de programación de Anthropic. Se ejecuta sobre el Agent SDK en un contenedor en la nube, con las herramientas de la aplicación de Claude conectadas: memoria, documentos, tarjetas de productos y mapas. El modelo configurado es claude-opus-5-5, pero el texto avisa de que quien atiende cada turno puede ser otro. Las más de cien herramientas descritas son exclusivas de este producto; Opus 5.5 no las lleva integradas de serie en la API ni en el chat.
Este detalle cambia la lectura del documento. El fichero detalla cómo lee y busca un agente especializado en programación, no cómo lo hace Claude cuando un usuario corriente le pregunta en el chat.
Markdown y un modelo intermedio
La herramienta WebFetch, responsable de abrir las URLs, especifica que «convierte la página a markdown» y responde a preguntas concretas sobre ella utilizando un modelo pequeño y rápido. El post de LinkedIn acierta en el uso de Markdown, pero omite lo fundamental: Opus 5.5 no lee ese Markdown directamente. Lo lee el modelo menor, que contesta a la pregunta, y Opus 5.5 trabaja exclusivamente con esa respuesta.
La documentación oficial de Claude Code confirma este proceso y añade detalles críticos para el SEO que el prompt no menciona: la herramienta pierde información por diseño, recorta las páginas largas a un número fijo de caracteres, guarda las respuestas en caché durante 15 minutos y no sigue redirecciones entre dominios distintos de forma automática.
El comportamiento de WebFetch incluye presentarse con un User-Agent que empieza por Claude-User y mandar una cabecera Accept prefiriendo Markdown sobre HTML. Un servidor con negociación de contenido puede entregarle directamente la versión en Markdown para ahorrar el proceso de conversión. Esto no es exclusivo de Opus 5.5: un informe de error público en el repositorio de Claude Code ya citaba este comportamiento el 17 de septiembre, y otro de mayo criticaba el uso de un modelo pequeño para resumir páginas.
Microbúsquedas locales
La herramienta places_search busca negocios con Google Places. Admite varias consultas en una sola llamada y sugiere al modelo trocear las peticiones amplias por zonas. El ejemplo del prompt transforma una búsqueda de hoteles «a una hora de Londres» en tres consultas por comarca: Oxfordshire, Cotswolds y North Downs. Los resultados se deduplican y extraen nombre, dirección, coordenadas, valoración, fotos y horarios.
Puesto que utiliza la API de Google Maps, lo que Claude procesa es directamente el Perfil de Empresa de Google del negocio. Tampoco es una novedad de Opus 5.5: la misma herramienta aparece descrita de forma idéntica en el prompt de la aplicación de Claude para Fable 5.1, documentado desde el 1 de septiembre.
Fan-out en búsquedas
El concepto de fan-out aplicado a la búsqueda web no aparece en el fichero filtrado. El término se menciona cinco veces, pero siempre para referirse al reparto de tareas entre subagentes o a la generación de diagramas. La herramienta WebSearch se describe de forma muy básica: busca en la web, devuelve títulos y URLs, y requiere cerrar con una lista de fuentes.
El concepto de query fan-out (o expansión de consultas) en los motores de búsqueda basados en inteligencia artificial describe la capacidad del sistema para dividir automáticamente una pregunta compleja del usuario en múltiples subconsultas simultáneas. — Sistrix
Lo que sí existe es una versión modesta de este concepto en la documentación oficial: cada llamada a WebSearch puede lanzar hasta ocho peticiones al backend de Anthropic para refinar la consulta, y una sesión de Claude Code puede realizar hasta 200 búsquedas totales. Es cierto que un agente encadena consultas, pero es una conclusión genérica sobre la arquitectura de los agentes, no una instrucción revelada por este prompt.
Lo que dice el post frente a lo que hay en el fichero y en la documentación oficial:
| Afirmación del post | Qué hay realmente | Veredicto |
|---|---|---|
| WebFetch convierte la web a Markdown | Es literal en la descripción de WebFetch. Utiliza un modelo pequeño. Está documentado en público desde mayo. | Cierto; pero no es nuevo ni depende del modelo grande. |
| Microbúsquedas contra Google Maps | La herramienta places_search admite varias consultas y trocea por zonas usando Google Places. | Cierto; pero ya estaba en el prompt de Fable 5.1. |
| Fan-out para búsquedas | El prompt usa el término para tareas internas. La documentación habla de refinar consultas, no de fragmentar intenciones. | No está en el prompt. |
Qué significa para el SEO
El dato crítico es la cadena de lectura. Cuando Claude Code visita tu web, Opus 5.5 solo recibe la respuesta de un modelo menor que ha leído una versión en Markdown, la cual puede estar recortada. En Markdown sobreviven encabezados, listas, tablas y enlaces, pero desaparece la jerarquía visual. Si el precio o las características clave de tu software están en una imagen o al final de una página muy extensa, el agente responderá ignorándolos.
En el ámbito local, la fuente principal no es tu página web, sino tu ficha. Para recomendar un restaurante, Claude consulta Google Places y lee el Perfil de Empresa de Google. Además, las búsquedas espaciales se realizan por nombre de zona (barrios o comarcas), no por radios kilométricos.
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