Claude Code Meetup Monterrey 2026: Así están construyendo los builders de la ciudad

El 20 de marzo de 2026, el ecosistema tech de Monterrey se reunió para algo que pocas veces pasa: no hablar de IA en abstracto, sino mostrar en vivo cómo se está usando para resolver problemas reales, hoy, en empresas reales.

El Claude Code Meetup Monterrey convocó a developers, founders y builders bajo una premisa sencilla pero poderosa: ¿qué tienen en común los usuarios de Claude Code? Problemas que llevaban meses sin resolverse, ahora se atacan en minutos. Tareas que antes requerían semanas de desarrollo, hoy se despachan en una tarde. El evento fue parte del ecosistema del Distrito de Innovación Tecnológica y la primera Science Gallery de Latinoamérica, Expedition FEMSA.

El evento fue organizado por Ricardo Lira, Embajador de Claude en México, y Erick Porroa, dos de los referentes locales más activos en la comunidad de Claude Code.

Esto es lo que compartieron los cinco speakers.

Claude Cowork como sistema operativo del founder

Eduardo de la Garza y Ricardo Sandoval, CEO y CTO de Klira AI, abrieron el evento con dos perspectivas complementarias sobre cómo Claude está redefiniendo la forma de operar una startup.

Eduardo arrancó con una pregunta honesta: ¿cómo compite un founder en el mercado estadounidense con la presión y velocidad que eso implica? Su respuesta fue construir lo que él llama un Founder OS sobre Claude Cowork: un sistema operativo para operar la empresa con IA como co-fundador silencioso.

La clave están en los plugins, que son combinaciones de skills con conectores a herramientas externas. Klira usa plugins conectados a Google Drive, Notion, Gmail, Calendar, y dos que Eduardo destacó especialmente: un Sales Plugin que construyó desde cero un sistema de demanda sistemática desde discovery calls hasta patrones de producto y un Legal Plugin que, en un mercado donde los abogados en EUA son prohibitivamente caros, les permitió crear plantillas de NDA, logs de decisiones y una matriz de escalación, por supuesto, siempre validados por un departamento y abogados reales.

El núcleo de todo es el archivo Claude.md: la memoria persistente de la empresa. Cada vez que algo importante sucede en la operación, el sistema lo registra y actualiza. El resultado es que Claude siempre tiene contexto completo sobre el negocio, sus procesos y sus prioridades.

"Con Claude Cowork pudimos crear nuestro propio sistema de productividad. Toma los pendientes de Notion, los cruza con las juntas de Google Calendar, y de más de 80 pendientes registrados, prioriza los más críticos automáticamente."

• Eduardo de la Garza, CEO de Klira AI

Durante el cierre de esta sección, Ricardo Lira, Embajador de Claude, anunció que Claude Cowork ya tiene Projects: proyectos independientes con instrucciones y contexto propios por empresa, lo que abre la puerta a que cada área tenga su propio agente especializado.

El workflow de 6 pasos que genera 25-30 tareas diarias

Ricardo Sandoval tomó el micrófono para hablar de lo que muchos developers se preguntan: ¿cómo se ve un workflow serio con Claude Code en producción?

La respuesta de Klira es un sistema de 6 pasos que les permite al equipo ejecutar entre 25 y 30 tareas diarias con alta calidad, apoyado en dos herramientas propias: Conductor (para manejar worktrees y evitar conflictos entre tareas paralelas) y Thoughts (un repositorio de documentación continua por cada repo).

El insight más importante de Ricardo: los MCPs solos no son suficientes porque necesitan demasiado contexto. La solución es estructurar el trabajo así:

1. Contract Antes de ejecutar, definir el problema con precisión. No dar la solución en el prompt; dejar que el agente haga preguntas y establezca el objetivo a través de conversación.

2. Research (~40% del tiempo) El agente trabaja con hasta 5 instancias paralelas buscando patrones dentro del codebase, entre repositorios, y con consultas en línea. Research y planificación van separadas.

3. Plan (~40% del tiempo) Con el comando /plan, el agente genera un plan detallado basado en el research. Sin modificaciones de parte del developer. Si no entiendes qué planeó, es señal de que la investigación fue insuficiente.

4. Implementation Plan Dos variantes posibles, la más común basada en TDD: pruebas después de cada fase de implementación.

5. Validation Plan Una vez implementado, este paso toma el contrato, el research, el plan, los cambios y los diffs, y genera un reporte completo en Linear (vía MCP). Si algo no quedó bien: mostrar el reporte de vuelta a Claude para iterar.

6. Code Review Una vez terminada la implementación y hechos los commits, el PR se ejecuta en un nuevo contexto limpio para evitar contaminación de la ventana de contexto anterior.

Claude en la nube: de AWS a Google Cloud y Azure

Rodrigo Benavides, CEO de Danu Analítica, abordó uno de los temas más relevantes para equipos empresariales: cómo desplegar Claude en la nube sin fricción, con la infraestructura que ya tienen.

Su presentación se centró en Kiro Dev, la herramienta que permite desarrollar y desplegar directamente en AWS, y en cómo Anthropic está disponible hoy en los tres grandes proveedores de nube, cada uno con su propio ecosistema y ventajas:

Amazon Bedrock (AWS)

Amazon Bedrock es el servicio gestionado de AWS que da acceso a Claude mediante una API unificada, sin necesidad de administrar infraestructura. La integración nativa con el ecosistema AWS Lambda, S3, CloudWatch, IAM lo convierte en la opción más natural para equipos que ya operan sobre AWS. Bedrock incluye AgentCore, su plataforma de agentes empresariales, que combina Claude con memoria, orquestación, seguridad y observabilidad de nivel producción. Los modelos disponibles incluyen Claude Opus 4.6 y Claude Sonnet 4.6, con una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens (preview) para los modelos más recientes.

Google Cloud Vertex AI

Vertex AI es el Model Garden de Google Cloud, con más de 200 modelos de fundación, incluyendo Claude. La integración con los servicios de Google, BigQuery, Cloud Storage, Looker hace que sea la opción preferida para equipos de datos y analítica. Vertex AI ofrece tanto endpoints globales (enrutamiento dinámico para máxima disponibilidad) como endpoints regionales (datos garantizados en una geografía específica), lo cual es crítico para empresas con requerimientos de residencia de datos. Los modelos disponibles incluyen Claude Opus 4.6, Sonnet 4.6 y Haiku 4.5, con soporte para agentes de larga duración y workflows multi-paso.

Microsoft Azure AI Foundry

Azure AI Foundry ofrece acceso a Claude dentro del perímetro de seguridad y cumplimiento de Azure, lo que lo hace la opción más directa para empresas en el ecosistema Microsoft con Active Directory, Azure DevOps y los servicios empresariales de Microsoft 365. A través de Foundry es posible acceder a Claude Opus 4.6 y Sonnet 4.6, junto a modelos de OpenAI, en una plataforma unificada con SLAs empresariales y certificaciones de cumplimiento.

Danu Analítica es un ejemplo concreto de por qué este meetup existe: una empresa regiomontana usando datos de ciudad para resolver problemas reales, con Claude como pieza central de su stack en la nube. La infraestructura ya está disponible, los modelos ya están ahí. Lo que queda es saber dónde y cómo conectarlos con los datos que ya tienes.

Spec Driven Development: el fin del vibe coding

Gustavo Barrientos, CTO de Ambystech, llegó con uno de los mensajes más directos de la noche: el vibe coding programar sin estructura, dejando que el agente haga lo que quiera genera deuda técnica enorme, código fantasma, contexto degradado y cero peer review.

Su propuesta es el Spec Driven Development: primero la especificación, luego el código. Y para hacerlo bien con IA, la arquitectura correcta no es un solo agente haciendo todo, sino múltiples agentes trabajando en paralelo bajo la supervisión de un orquestador.

La razón es técnica: con un solo agente, la ventana de contexto se agota rápido y los resultados se degradan. Con muchas tareas en un solo plan, el consumo de tokens se dispara. La solución son los worktrees: cada agente trabaja sobre su propio directorio (como un branch independiente), sin comunicación directa entre ellos, y luego hace merge al entregar al orquestador.

Al cierre de esta sección, Ricardo Lira añadió su recomendación de herramienta para gestionar múltiples sesiones en paralelo: iTerm2 con Tmux. En sus propias palabras: "Se ve hermoso ✨".

Hooks, Skills y MCP: cómo extender Claude Code

Erick Siller, Software Engineer en Salesforce con base en Monterrey, cerró el evento con la presentación más técnica: cómo extender las capacidades de Claude Code con tres herramientas que mucha gente pasa por alto.

Hooks son scripts que se ejecutan en puntos específicos del ciclo de vida del agente. Tienen un uso crítico que Erick señaló con humor (y experiencia propia): Claude tiene acceso a muchas herramientas, incluyendo comandos potencialmente destructivos o irreversibles. Los hooks pre-tool permiten crear validaciones antes de ejecutar esos comandos. Otros casos de uso: post-bash para registrar logs de todo lo que se ejecuta, o reglas para evitar que el agente haga PRs directamente a main.

Skills son recetas de contexto específico: archivos Claude.md invocables cuando el agente los necesita, en lugar de cargarlos siempre. La regla de oro de Erick: si es una actividad que haces diario, conviértela en skill. Un ejemplo práctico: una skill que conecta a un repositorio de GitHub, analiza los cambios recientes y genera un resumen con observaciones automáticamente.

MCP (Model Context Protocol) es el puente con servicios externos. Docker tiene un MCP toolkit con muchas integraciones. El comando /mcp dentro de Claude Code lista todas las tools disponibles en el contexto actual. Erick demostró uno de los MCPs más llamativos: el de Figma, que permite tomar el código de un componente, enviarlo al diseñador de Figma con /implement design <código>, y actualizar el diseño automáticamente. Copias el link to selection en Figma, ejecutas el comando, y listo.

Finalmente, los Plugins (/plugin) son el empaquetado de todo lo anterior: skills + hooks + MCPs en una sola unidad instalable.

La demo final fue ilustrativa: un bug real en GitHub donde el canvas desaparecía en drag & drop. El flujo: ir al issue, generar el plan, implementar, y verificar con Playwright de forma automática. La velocidad con la que la IA ejecutó las pruebas fue, cuanto menos, cómica pero el punto quedó claro.

Lo que se lleva Fencode de este meetup

Eventos como este confirman algo que en Fencode vemos en esta industria todos los días: la brecha entre las empresas que adoptan estas herramientas y las que no, se está abriendo rápido.

Lo más valioso no fue ver las herramientas en sí, sino ver el nivel de disciplina con el que los mejores equipos las están usando. No es magia ni improvisación: es contexto bien definido, workflows estructurados, y la misma disciplina de ingeniería de siempre, ahora amplificada por agentes.

Lo que definitivamente no nos llevamos fueron stickers de Claude Code, pero eso no nos quita las ganas de volver a un meetup tan rico en contenido y lleno de mentes creativas.

¿Quieres explorar cómo estas herramientas pueden aplicarse en tu empresa? Contáctanos en fencode.dev y agendamos una conversación sin costo.

Speakers del Claude Code Meetup Monterrey 2026

• 🔹 Eduardo de la Garza CEO & Co-Founder @ Klira AI
• 🔹 Ricardo Sandoval CTO & Co-Founder @ Klira AI
• 🔹 Rodrigo Benavides CEO & Founder @ Danu Analítica
• 🔹 Gustavo Barrientos CTO @ Ambystech
• 🔹 Erick Siller Software Engineer @ Salesforce, Monterrey

Evento organizado por Ricardo Lira y Erick Porroa · Claude Community Events · Monterrey, Nuevo León, México.