ClariLayer
ClariLayer · Programación
ClariLayer es una capa de contexto personal para el trabajo con IA, entregada a través del Model Context Protocol (MCP). Funciona como memoria de contexto con IA: guarda los hechos, preferencias, decisiones, reglas y lecciones que confirmas, y luego se los devuelve a tu cliente de IA cuando empieza una tarea relacionada. En lugar de volver a explicar los mismos antecedentes en cada sesión, construyes un único espacio autorizado del que Claude Code, Cursor, Codex o claude.ai pueden leer. También carga contexto analítico desde SQL, modelos de dbt y notas, y contrasta las definiciones guardadas con evidencia real de origen para señalar las discrepancias como advertencias.
Acerca de ClariLayer
Qué es ClariLayer
ClariLayer es una herramienta que le da a tu asistente de IA una memoria duradera sobre cómo trabajas. La conectas al cliente que ya usas, guardas una decisión confirmada y luego pides esa decisión en otro proyecto o sesión. La entrada guardada mantiene su origen y su aplicabilidad. Así ves de dónde salió una regla y a qué proyecto se aplica.
La idea de fondo es el contexto entre herramientas. Una sesión de IA normalmente arranca en frío, y lo que resolviste en una conversación desaparece la próxima vez que abres una ventana. ClariLayer mantiene ese contexto resuelto en un espacio que autorizas, y deja que el mismo espacio sirva contexto relevante a más de un cliente. Eso es memoria de IA para agentes, no solo para un chat. Para los analistas va más lejos: puede cargar contexto desde SQL existente, modelos de dbt, notas CLAUDE.md, un diccionario de datos y modelos de capa semántica, y luego conciliar una definición de métrica guardada con la evidencia del almacén.
¿Y por qué importa? Porque el costo del arranque en frío es real. Cada sesión en la que vuelves a explicar una decisión de proyecto, una regla de nomenclatura o una definición de métrica es tiempo que no recuperas, y la reexplicación suele desviarse de la elección original de todos modos.
No es magia, y el equipo lo dice con claridad. La memoria de trabajo general no está verificada de forma independiente ni garantiza aparecer en cada respuesta. El modelo de conciliación y advertencias solo aplica a las rutas de evidencia analítica compatibles. La gestión de contexto suena sencilla en un discurso. En la práctica, no lo es.
La extracción de Cursor es limitada, y los proveedores de extracción de OpenAI todavía no están disponibles. Eso reduce quién puede usar hoy la función de importación de historial. Si quieres un sistema que recuerde todo por ti sin que digas nada, ClariLayer no es ese producto. Te pide que elijas qué guarda.
Primeros pasos
- Crea una cuenta y conecta un cliente de IA compatible. La oferta personal empieza gratis, sin tarjeta de crédito.
- Ejecuta la configuración guiada dentro de tu cliente. Prefiere OAuth cuando el cliente lo ofrezca; si no, guarda una clave de contexto en un campo local seguro.
- Verifica la conexión con una comprobación de estado y luego guarda una decisión, regla o restricción real de tu trabajo.
- Selecciona el espacio autorizado donde debe aplicarse el trabajo recuperado, para que las sesiones posteriores conozcan el alcance.
- Opcional: importa historial local seleccionado o configura la captura continua. Cada paso es una elección aparte, con su propia vista previa y autorización.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de ClariLayer.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Analistas de datos
- Desarrolladores que usan clientes de codificación con IA
- Creadores individuales que hacen malabares con varios proyectos
Tareas
- Recordar decisiones pasadas
- Guardar una corrección
- Conciliar una definición de métrica
- Cargar contexto analítico
Casos de uso
- Empezar una sesión de IA nueva en un proyecto antiguo
- Traspasar trabajo entre clientes
- Equipos que discuten por una misma definición
Funciones clave
Contexto guardado que puedes inspeccionar y cambiar
Cada entrada guardada mantiene su origen y su aplicabilidad a la vista. Ves de qué conversación salió una decisión, a qué proyecto se aplica y a qué versión hace referencia. Cuando un plan cambia, corriges la decisión o la olvidas desde el alcance donde ya no pertenece. Ese rastro de auditoría importa. Una memoria de IA que no puedes inspeccionar es difícil de confiar. Fuente: clarilayer.com.
Recordar y memorizar, el bucle de cada día
ClariLayer documenta cuatro verbos, y dos de ellos cargan con la mayor parte del trabajo diario. Recall trae a la tarea actual las decisiones, definiciones, notas y advertencias guardadas que sean relevantes. Remember guarda una decisión, restricción, definición o corrección confirmada para sesiones posteriores. Remember es una escritura explícita que dispara el agente. No ocurre a tus espaldas.
Carga inicial para contexto analítico
Puedes alimentar el contexto desde fuentes estructuradas: SQL, modelos de dbt, notas CLAUDE.md, un diccionario de datos o codebook, y modelos de capa semántica. Eso le da a un agente la base definicional que necesita antes de tocar un análisis. La configuración es deliberada. Eliges una fuente, un espacio y un proveedor de extracción, y luego revisas la propuesta exacta antes de aceptarla.
Conciliar contra evidencia real
Reconcile contrasta una definición analítica de SQL compatible con la evidencia actual_sample del almacén, o un contrato de HubSpot CRM con crm_evidence sin filas. Cuando no coinciden, la discrepancia aparece como advertencia. El sitio lo llama una comprobación que ningún archivo de notas puede hacer, y es una afirmación justa. Una advertencia atada a evidencia de origen en vivo siempre supera a un comentario desactualizado.
Importación de historial controlada
Conectar por sí solo no lee tu historial ni inicia la captura. Seleccionas una fuente de historial local compatible, un espacio y un proveedor de extracción, y luego previsualizas el lote antes de aceptarlo. La captura continua se activa por separado, con su propia autorización y exclusiones, así nada empieza a leer tu historial hasta que digas explícitamente que puede y revises con exactitud qué traería. Aquí está el problema. La extracción calificada actual usa un perfil de Claude CLI específico de una versión. Los proveedores de extracción de OpenAI y Cursor no están disponibles, y la calificación nativa del historial de Cursor sigue siendo limitada.
Funciona con los clientes de IA que ya usas
ClariLayer se conecta como un servidor MCP remoto sobre Streamable HTTP, así que encaja en clientes que admiten el protocolo. El sitio enumera Claude Code, Cursor, Codex y claude.ai. La configuración se hace a través de la propia configuración de cada cliente, y se ofrece OAuth donde es compatible, lo que significa que conservas tu flujo de trabajo actual en vez de mudar todo a una app nueva solo para conseguir contexto persistente.
Contexto gobernado para equipos
El Governed Context Edge es una capa compartida para definiciones de equipo. Propones una definición hacia un canon compartido, adoptas el canon hacia abajo con tu propia autonomía y mantienes el desacuerdo visible. Está en piloto privado sin precio público. Vale saberlo: el contexto de proyecto se propone de forma deliberada, y la memoria personal nunca se promueve en silencio a la capa de equipo.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- El contexto persistente significa menos explicaciones repetidas entre sesiones y clientes.
- Las entradas guardadas llevan origen, alcance y versión. Puedes inspeccionarlas y corregirlas.
- La conciliación contra evidencia en vivo del almacén o del CRM produce advertencias que un archivo de notas no puede.
- El plan personal empieza gratis, sin tarjeta de crédito. Probar el bucle no cuesta nada.
- Las escrituras explícitas y las importaciones previsualizadas mantienen el control en tus manos, no en el agente.
Desventajas
- La memoria de trabajo general no está verificada de forma independiente ni se garantiza en cada respuesta, así que no puedes confiar en ella como en una base de datos.
- El soporte de extracción es limitado ahora mismo. La extracción de OpenAI no está disponible, y la calificación nativa del historial de Cursor es restringida.
- La gobernanza de equipo está detrás de un piloto privado sin precio público. Los usuarios de definiciones compartidas no pueden simplemente registrarse.
- La ruta de conciliación analítica es una función especializada que espera definiciones compatibles del almacén o de HubSpot.
Preguntas frecuentes
Guarda las decisiones, reglas, preferencias y definiciones que confirmas, y luego devuelve las relevantes cuando empieza una tarea relacionada. Piénsalo como una capa de contexto personal que se sitúa entre tú y tu cliente de IA, entregada por MCP.
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