Para quitar el vocabulario de IA de tu texto no copies listas ajenas: mide tu propio corpus con grep, quédate con las cinco palabras que más repites y escríbelas en Settings, en el campo Instructions for Claude, que aplica a todas tus conversaciones. En Claude Code añade además una revisión del texto final: ahí la regla del archivo compite con el prompt interno.
Si te preocupa que tu texto suene a máquina, el camino corto no es adivinar: es medir tu propio corpus y después configurar la herramienta. Esta guía tiene tres pasos, y el tercero existe porque hay un caso documentado en el que el primero y el segundo no bastan.
Antes de empezar, una aclaración para que no pierdas el tiempo: no existe un detector fiable de "texto de IA" basado en palabras. El estudio que puso este tema de moda mide la subida de un grupo de vocabulario en un corpus grande, y su autor aclara por escrito que no está rastreando tics de Claude, sino encontrando que un cluster crece. Lo que sí puedes hacer es otra cosa, mucho más útil: quitar de TU texto las muletillas que se repiten.
Qué estás buscando exactamente
El caso de estudio es la expresión inglesa load-bearing, que en el repositorio louisabraham/load-bearing aparece 929 veces dentro del corpus marcado y 82 fuera: 39 veces más, y encabeza una lista de diez palabras. Una de esas diez pasó del 0,7 % del corpus a comienzos de 2025 al 39 % a mediados de 2026, sobre 461.121 descripciones y 51.079.244 apariciones de palabras.
Solo conocemos con nombre y apellido la primera de esas diez. Así que no copies una lista de internet: construye la tuya con tu propio material. Lo que delata un texto no es una palabra prohibida universal, es la palabra que tú repites sin darte cuenta.
Paso 1: mide tu propio texto
Junta en una carpeta lo que ya publicaste (posts, artículos, correos exportados a .txt o .md) y cuenta. En Mac o Linux, desde la Terminal:
grep -roi "load-bearing" ./textos | wc -l
Eso te da las veces que aparece un candidato concreto. Para descubrir los tuyos sin ideas previas, saca el ranking de palabras del conjunto:
Lo que buscas en esa lista no son "el", "de" ni "que": son los sustantivos y adjetivos de opinión que se repiten más de lo que un humano repetiría. Tres señales de alarma prácticas:
Una palabra poco común que aparece en más del 60 % de tus piezas.
Un conector que abre párrafo siempre igual ("Además", "En resumen", "Es importante destacar").
Una construcción de tres elementos usada en cada texto ("rápido, claro y sin fricción").
Guarda el resultado. Esa lista corta, de cinco o diez entradas, es tu diccionario personal, y vale más que cualquier plantilla ajena.
Paso 2: configura las instrucciones de Claude
Esta es la pantalla que sí aplica a todo, y mucha gente no sabe que existe porque está escondida detrás de tus iniciales. Funciona en la aplicación y en el móvil, con cualquier plan:
Abre Claude y pulsa tus iniciales, abajo a la izquierda.
Entra en Settings.
Busca el campo "Instructions for Claude".
Escribe ahí tus reglas de estilo y guarda.
Lo que pongas en ese campo aplica a TODAS tus conversaciones, no solo a la que tienes abierta. Es la diferencia con pegar las reglas en el chat: eso se pierde cuando abres otro.
Qué escribir ahí para este problema, en orden de utilidad:
Las palabras de TU lista del paso 1, nombradas una por una. "No uses X" funciona mejor que "no suenes a IA".
El reemplazo, no solo la prohibición. En vez de "no digas load-bearing", escribe "cuando un detalle sostiene el argumento, dilo con una frase entera: si quitas esto, se cae lo demás".
Tu idioma y tu trato: español neutro, tuteo, sin voseo. Si no lo dices, el modelo elige por ti y cambia entre textos.
Una muestra corta de cómo escribes tú. Dos frases reales tuyas informan más que diez adjetivos.
Paso 3: en Claude Code, la regla no basta
Aquí está la parte que hace falta saber y que casi ninguna guía cuenta. El 25 de agosto de 2026, un colaborador del repositorio de Anthropic reprodujo el caso en instalación limpia de la versión v2.1.233 —directorio de configuración nuevo, sin plugins, sin CLAUDE.md, sin memoria— pidiendo un documento de arquitectura para un archivo de Python de siete líneas: el documento generado usó load-bearing dos veces.
Su explicación es la clave: la expresión aparece repetidamente dentro del propio prompt interno de Claude Code, visible en las cadenas del binario que se distribuye, así que el modelo llega cebado con el término al empezar cada sesión. Y textualmente añade que eso explica por qué decirle en CLAUDE.md o en la memoria que no use la palabra no se sostiene: el cebado se reinyecta en cada turno y compite con tu instrucción.
Ojo con lo que esto significa y con lo que no. No significa que las instrucciones de estilo sean inútiles —hay medición en contra de esa idea—. Significa algo mucho más estrecho: en esa herramienta y para esa palabra, la regla escrita en el archivo compite contra un texto que vuelve cada turno. Tu plan ahí es otro:
Deja la regla igual: no estorba y ayuda en la mayoría de los casos.
Añade un paso de revisión sobre la salida, no sobre la instrucción. Antes de publicar, corre tu grep del paso 1 sobre el texto final.
Corrige a mano las que sobrevivan. Es un minuto por pieza y es el único paso que garantiza el resultado.
Qué puede salir mal
Perseguir la palabra en vez de la frase. Cambiar load-bearing por "fundamental" deja la misma frase vacía. Reescribe la idea entera o no ganas nada.
Creer que ya tienes un detector. No lo tienes. El autor del estudio niega expresamente que sus datos identifiquen a Claude, y acusar a alguien por una palabra es una forma rápida de quedar mal.
Prohibir demasiado. Una lista de treinta palabras prohibidas produce textos raros y evasivos. Cinco bien elegidas hacen todo el trabajo.
Poner las reglas en el chat y no en Settings. Se pierden en la siguiente conversación. El campo "Instructions for Claude" es el que persiste.
Confiar en la regla cuando trabajas en Claude Code. Ahí ya sabes que hay un cebado compitiendo; revisa la salida.
Checklist de 60 segundos antes de publicar
Corre el grep de tu lista corta sobre el texto final.
Cualquier coincidencia: léela en voz alta. Si suena a informe, reescribe la frase.
Comprueba los arranques de párrafo. Si tres empiezan igual, cambia dos.
Busca las enumeraciones de tres. Deja una por texto como máximo.
Publica.
Ese último paso es el punto: el objetivo no es esconder que usaste una herramienta, es que la frase diga algo.
Preguntas frecuentes
¿Dónde se configuran las instrucciones de estilo de Claude?
En la aplicación y en el móvil, con cualquier plan: pulsa tus iniciales abajo a la izquierda, entra en Settings y busca el campo Instructions for Claude. Lo que escribas ahí aplica a todas tus conversaciones, no solo a la abierta. Es distinto de pegar las reglas en el chat, que se pierden al abrir uno nuevo.
¿Cómo detecto qué palabras repito de más?
Junta tus textos publicados en una carpeta y saca el ranking de palabras con una línea de terminal: pasa todo a minúsculas, parte por palabras, ordena y cuenta con sort, uniq -c y sort -rn. Ignora los artículos y preposiciones y mira los sustantivos y adjetivos de opinión que aparezcan en más del 60 % de tus piezas. Esa lista corta es tu diccionario personal.
¿Por qué en Claude Code no basta con prohibir la palabra en CLAUDE.md?
Porque según explicó un colaborador del repositorio de Anthropic el 25 de agosto de 2026, la expresión aparece dentro del prompt interno de Claude Code, visible en las cadenas del binario, y ese cebado se reinyecta en cada turno compitiendo con tu instrucción. Lo reprodujo en instalación limpia de la v2.1.233, sin plugins, sin CLAUDE.md y sin memoria. La salida hay que revisarla.
¿Las instrucciones de estilo no sirven entonces?
Sí sirven, y conviene no sacar de contexto el caso. Lo documentado es estrecho: para esa palabra y en esa herramienta, la regla del archivo compite contra un texto que la herramienta reinyecta cada turno. Fuera de ese escenario, escribir tus reglas en Instructions for Claude sigue siendo la forma más efectiva de fijar tono, idioma y palabras vetadas.
¿Puedo usar estas palabras para detectar si alguien escribió con IA?
No. El estudio que popularizó el tema mide el crecimiento de un cluster de vocabulario en un corpus de 461.121 descripciones, y su autor aclara por escrito que no está rastreando tics de Claude. Una palabra no prueba con qué herramienta se escribió un texto, y acusar a alguien por eso es un error caro.