Sno Station
Una persona. Todo un equipo de ingeniería de agentes de IA.
Sno Station es la estación de trabajo de tus agentes de programación con IA.
Claude Code, Codex y Cursor funcionan cada uno en su propio entorno. Sno Station es donde esos entornos trabajan lado a lado como un solo equipo. No es otro agente ni otro modelo: pone a trabajar los que ya usas.
Instalar
Dile a tu agente de IA «install sno.ai from GitHub».
Trabajo → RevisiónError recurrente
Cambio de habilidadTú apruebas
Próxima respuestaLa lección aceptada se aplica
Trabajo → Revisión → Mejora
Las habilidades se reescriben solas.
Tú das el visto bueno.
Claude Code y Codex siguen siendo los mismos. Su espacio de trabajo, no.
Trabajo
Las sesiones se convierten en experiencia.
Revisión
Encuentra los errores que se repiten.
Propuesta
Un cambio en un archivo de habilidades.
Tú apruebas
Nada cambia sin esa aprobación.
Próxima respuesta
Las lecciones aceptadas se aplican en Claude Code y Codex.
Lo que mostró realmente el seguimiento. Dos habilidades modificadas no tuvieron fallos en una y dos sesiones posteriores, respectivamente; una tercera aún no se había usado. Es una observación pequeña, no una garantía. Tú decides qué propuestas aceptar.
Descubre cómo mejoraAprende de su propio trabajo
Cada noche, Self Learning lee las sesiones del día de tus agentes y propone cambios en sus habilidades. Pregunta al agente qué propuso y ejecuta sno rem-reflect accept <id> para cada propuesta que quieras aceptar. Nada cambia sin esa aceptación.
En Claude Code y Codex, una lección aceptada se aplica desde la próxima respuesta. No en la próxima sesión. En la próxima respuesta.
De nuestras propias sesiones con agentes
Autoaprendizaje lee nuestras sesiones con los agentes, detecta errores repetidos y propone cambios en sus archivos de habilidades.
Una persona acepta o rechaza cada propuesta; sin su aprobación, nada cambia.
Qué demuestra este relato
Describe el proceso de revisión y propuesta y su aprobación humana. No documenta un cambio concreto aceptado ni un resultado medido en la siguiente tarea.
Producto
Sno Station
La estación de trabajo de tus agentes de programación con IA.
Sno Station reúne los agentes de programación con IA que ya usas en una estación de trabajo en tu propia computadora. Claude Code, Codex y Cursor conservan sus entornos; la memoria compartida, los mensajes directos y las habilidades de colaboración les permiten trabajar como equipo.
Funciona en tu portátil. No requiere procesos en segundo plano, servidor ni nube. Una memoria compartida que ambos leen y actualizan. Un buzón para avisarse entre sí. Un conjunto de habilidades que siguen y revisan cuando aprenden algo. Apache-2.0 de principio a fin.
Un agente construye, otro revisa y resuelven los hallazgos antes de que te llegue el resultado. Dile al agente que trabaja use rotate-agent para que otro pueda retomar la tarea cuando se acerque su límite de uso. Acepta una propuesta de Self Learning para convertir una corrección en una regla de sus habilidades.
- Apache-2.0
- desarrollado en público
- funciona en tu portátil, sin procesos en segundo plano
- Claude Code · Codex · Cursor · Hermes Agent · OpenClaw
Cuatro elementos:
Habilidades para el equipo.
Las habilidades dan a los agentes instrucciones para revisar, entregar el relevo y delegar. En Claude Code o Codex, di peer-review this para obtener una revisión independiente, o write a charter for this y después /deliver para que una tarea tenga criterios explícitos que se comprueben con resultados reales.
Memoria compartida.
Claude Code, Codex, Cursor, Hermes Agent y OpenClaw comparten una memoria cifrada en tu computadora. Un dato nuevo puede sustituir a uno desactualizado. La configuración conecta los agentes; el modo que elijas determina cómo se procesa la memoria y qué sale de la computadora.
Comunicación entre agentes.
Sno Reach entrega tareas y solicitudes de revisión mediante archivos locales en Linux y macOS. sno reach call envía una instrucción y espera una respuesta. Con Claude Code y Codex, los mensajes esperan mientras escribes o se compacta el contexto.
Qué es
Sno Station es la estación de trabajo de tus agentes de programación con IA. Los agentes que ya usas conservan sus propios entornos y colaboran mediante memoria compartida, mensajes directos y habilidades. Inicia un constructor y un revisor con sno reach pair, activa el relevo con use rotate-agent y acepta los cambios de Self Learning que quieras. Los modelos no cambian.
Dos cabezas piensan mejor que una
Dual Brain
El otro ve lo que el primero no puede.
Ejecuta sno reach pair "Fix the login redirect" para iniciar un agente que construye y otro que revisa en ventanas de tmux que puedes abrir. Resuelven los hallazgos entre ellos. Se ha ejecutado con agentes reales de Claude Code y Codex. Si solo hay un agente con sesión iniciada, usa dos sesiones separadas y avisa de que la revisión quedó en la misma familia.
Cuando uno se queda sin cuota, el otro entra de turno.
Antes de una ejecución larga, dile al agente que trabaja use rotate-agent. Antes de agotar su cuota, guarda el trabajo pendiente y el commit exacto para otro agente con cuota disponible. La ejecución publicada registra un relevo de Codex a Claude Code activado al 2 %. La vigilancia comienza cuando activas el comando.
Entrega el trabajo esta noche. Vuelve a encontrar resultados.
Antes de construir Sno Station, un agente esperó siete horas por una respuesta que podía encontrar solo. Otro nos hizo quince preguntas pequeñas que costaron treinta minutos resolver. Un tercero no pudo despertar a otro agente por la noche, y ambos esperaron hasta la mañana. Construimos alrededor de una regla: el trabajo no se detiene porque un agente se haya detenido.
El equipo entrega. Tú lanzas.
Di /cos en Claude Code o $cos en Codex. Ese agente abre un responsable por proyecto y te trae las decisiones que necesitan tu criterio. Los responsables delegan el trabajo y comprueban los resultados contra la tarea. La decisión de publicar sigue siendo tuya.
Instala Sno pidiéndoselo a tu agente
abre el agente de IA que ya usas y dile:
install sno.ai from GitHub¿Prefieres la terminal? Ejecuta:
curl -fsSL https://sno.ai/install | shLinux, macOS y WSL2. Si instala tu agente, la configuración inicial empieza sola. Solo tras instalar desde la terminal, di "Sno onboard" en Claude Code, Codex, Cursor, Hermes Agent u OpenClaw.
Cómo funciona
Conecta una vez.
Después sigue trabajando como siempre.
Sno Station funciona bajo los agentes que ya usas. No cambias de herramientas. El equipo está ahí cuando lo necesitas.
Del registro publicado · 2026-09-18
Un relevo, en el registro.
La vigilancia de cuota espera al 3 % y activa un relevo de Codex a Claude al 2 %.
Terminal · líneas principales del registro
2026-09-18T08:29:07Z [rotation-mem-claude] tick=21 ok HOLD from=codex remaining=3% threshold=2%
2026-09-18T08:34:17Z [rotation-mem-claude] tick=22 ok ROTATE from=codex to=claude remaining=2% reset_in=374035s
2026-09-18T08:34:41Z [rotation-mem-claude] tick=22 STOPPED: signalled
Tres líneas del registro original; se omiten las entradas HOLD repetidas. Registran la activación del relevo, no la finalización del trabajo del siguiente agente.
Ver la captura completa del terminal
Trabaja como siempre.
Cuando uno se queda sin cuota, el otro entra de turno.
Dile al agente que está trabajando use rotate-agent antes de que se agote su cuota. Escribe una nota de relevo con el trabajo pendiente y el commit exacto; después continúa otro agente. El relevo publicado fue de Codex a Claude Code. El agente que recibe necesita cuota disponible.
El otro ve lo que el primero no puede.
Dile a Claude Code o Codex peer-review this para obtener una revisión en una sesión nueva que no ha visto la conversación. Cuando hay dos agentes distintos disponibles, revisa el otro. Una revisión no siempre encuentra un problema.
Un comando pone en marcha a la pareja.
Ejecuta sno reach pair "Fix the login redirect". Un agente construye, el otro cuestiona el resultado y ambos trabajan en ventanas de tmux que puedes abrir. Se ha ejecutado con Claude Code y Codex, tanto como pareja mixta como en dos sesiones del mismo agente.
Empieza
Cuando tu agente instala Sno, la configuración inicial empieza sola. Solo si instalaste desde la terminal, di Sno onboard en Claude Code, Codex, Cursor, Hermes Agent u OpenClaw. Tu agente usa la interfaz de línea de comandos de sno para conectar la memoria, la comunicación y las habilidades. Hace dos preguntas cortas: cómo debe trabajar Sno y si quieres vincular esta computadora a una cuenta gratuita.
Qué obtienes:
- Una tarea interrumpida vuelve en la misma conversación o en una nueva creada a partir del resumen guardado. Se te indica si se reanudó, se reconstruyó o se perdió. Funciona en Claude Code y Codex.
- Cuando Claude Code o Codex compactan el contexto, el resumen guardado conserva la tarea, el progreso y los fallos anteriores.
- La línea de estado de Claude Code y Cursor te indica quién te necesita. sno squad muestra al equipo completo: quién espera tu respuesta, quién trabaja y quién terminó.
- Las lecciones aceptadas se aplican en la próxima respuesta de Claude Code y Codex. Puedes leer y editar las habilidades que las contienen.
Qué obtienes y la línea que lo pone en marcha
| Qué obtienes | Qué ejecutar o decirle al agente |
|---|---|
| Un límite de uso no es una señal de alto. Guarda el trabajo pendiente y el commit exacto para el siguiente agente. | use rotate-agent |
| El autor no tiene la última palabra. Inicia un agente que construye y otro que revisa, o pide una revisión independiente. | sno reach pair "Fix the login redirect" / peer-review this |
| «Hecho» no cuenta para nada. Da a la tarea criterios de éxito que deban comprobarse con una ejecución real. | write a charter for this → /deliver |
| Una página a tu regreso: qué terminó, qué está atascado y qué necesita tu respuesta. | sno away-brief run |
| El trabajo interrumpido vuelve desde el resumen guardado. Claude Code y Codex indican si se reanudó, se reconstruyó o se perdió. | Activo tras la instalación; no hace falta ejecutar nada. |
| Los agentes comparten una memoria. Un dato nuevo retira al que sustituye. | Activo tras la instalación; no hace falta ejecutar nada. |
Equipo
Hablamos con un solo agente. Él dirige al resto.
Di /cos en Claude Code o $cos en Codex.
Ese agente pasa a ser tu jefe de gabinete, el único con el que hablas. Abre un agente responsable de cada proyecto; los responsables delegan el trabajo y solo te devuelven las decisiones que te necesitan.
Después de un turno de noche, comprueba las aprobaciones que los responsables se dieron a sí mismos. Un error de gestión repetido puede convertirse en una regla para el equipo. Sno Station instala estas habilidades y puedes leer sus instrucciones.
Deja de vigilar terminales.
La instalación configura una línea de estado en Claude Code y Cursor. Te avisa cuando alguien necesita tu respuesta o permiso. Ejecuta sno squad para ver a pantalla completa quién te necesita, quién trabaja y quién terminó.
Deja de llevar mensajes.
Los agentes se envían tareas y solicitudes de revisión directamente. En los recorridos probados con Claude Code y Codex, el texto completo llega primero a la bandeja de entrada del destinatario y espera mientras escribes o el agente compacta el contexto. Tu borrador sin terminar queda intacto.
Cerrar una ventana no acaba con el trabajo.
En Claude Code y Codex, el trabajo interrumpido puede continuar en la conversación original o reconstruirse a partir de un resumen guardado. Sno Station te dice qué ocurrió: se reanudó, se reconstruyó o se perdió. La compactación también conserva lo que hacía el agente y lo que ya había fallado.
Una página cuando vuelves.
Ejecuta sno away-brief run para ver qué se hizo, qué está atascado y qué necesita tu respuesta. Úsalo junto con los flujos de Claude Code y Codex para decidir qué requiere tu atención después.
Ejemplo: todo el equipo en una pantalla
❄ 2 need you · claude: approveSno Station · squad · 09:15 · 2 need you · 2 working · 2 finished
Needs you (2)
> claude web-app approve a permission · Fix the login redirect loop … 1m
codex api asked a question · Migrate the billing tables to th… 5m
Working (2)
claude docs-site Rewrite the quick-start page for the 2.0 install 12s
codex api Review the rate limiter change from the web-app age… 40s
Finished (2)
cursor infra finished · result unseen · Rotate the staging certi… 25m
claude web-app finished · Bump the UI kit to 4.2 2hLa memoria compartida conecta Claude Code, Codex, Cursor, Hermes Agent y OpenClaw. Sno Reach funciona en Linux y macOS. La integración de Cursor por línea de comandos se probó en una máquina Linux limpia; la aplicación de Cursor en macOS sigue en comprobación.
Qué funciona hoy y dónde están los límites.
La continuidad de tareas y las lecciones desde la próxima respuesta funcionan en Claude Code y Codex. La línea de estado funciona en Claude Code y Cursor. El comando para iniciar una pareja, la recuperación de tareas y los mensajes en espera se han ejecutado con agentes reales de Claude Code y Codex. Hermes Agent y OpenClaw aún no han pasado por estos recorridos en instalaciones reales; OpenClaw aparece en sno squad con estado desconocido.
Más del mismo espacio de trabajo.
Así funciona en nuestro propio equipo. Desarrollado en público desde el 18-09-2026.
En meses, el otro no ha dicho ni una vez «se ve bien».
Llevamos meses haciendo que Claude Code revise el trabajo de Codex y Codex el de Claude Code en este repositorio. Una revisión no siempre encuentra un problema. Sigue encontrando los que el autor no podía ver, porque un agente que se revisa a sí mismo conserva los hábitos con los que escribió el código.
Leer el READMEMe fui a dormir. Ellos cambiaron de turno.
Qué ocurrió
Durante un trabajo largo, un agente se acercó a su límite semanal. Escribió una nota de relevo con lo terminado, lo pendiente y el commit exacto, y despertó a otro agente. El nuevo empezó a editar antes de confirmar el relevo. El primero lo pausó, reescribió la nota y volvió a entregar. El segundo continuó con el trabajo pendiente mientras dormíamos.
Colaboramos con algunas personas que ya usan dos o más agentes en paralelo y pasan los resultados de uno a otro a mano. Si es tu caso, abre una incidencia para colaborar en el diseño y cuéntanos qué agentes usas.
Abrir incidencia para colaborar en el diseñoSeguridad
Es tuyo y seguirá siéndolo.
Todo lo que aprende el equipo vive en un único espacio de trabajo en tu portátil.
Los límites completos de seguridad, lo que protegen y lo que no, están en docs/security.md.
Comunica problemas a security@sno.ai.
Sin procesos en segundo plano, sin servidor y sin necesidad de nube.
El producto está completo sin servicios en la nube. Si se añaden, serán opcionales.
Cifrado desde el primer uso.
La memoria se cifra en tu equipo con una clave creada una vez que nunca sale de él. Sno nunca recibe ni tu base de datos ni tu clave.
Las reglas no cambian sin ti.
Self Learning propone; una persona acepta. Pregunta al agente qué propuso y ejecuta sno rem-reflect accept <id> para los cambios que elijas. En Claude Code y Codex, una lección aceptada se aplica desde la próxima respuesta.
Apache-2.0 de principio a fin.
Todo lo que se ejecuta en tu equipo es de código abierto.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Sno Station?
Sno Station es la estación de trabajo de tus agentes de programación con IA. Los agentes que ya usas trabajan lado a lado, en sus propios entornos, como un equipo. La memoria, los mensajes y las habilidades compartidas conectan su trabajo; tú decides cuándo iniciar una pareja, activar el relevo o aceptar una lección.
¿Con qué agentes funciona?
Claude Code, Codex, Cursor, Hermes Agent y OpenClaw comparten memoria. Las funciones disponibles varían: la continuidad de tareas y las lecciones desde la próxima respuesta funcionan en Claude Code y Codex; la línea de estado, en Claude Code y Cursor. Hermes Agent y OpenClaw aún no han completado los recorridos de equipo más recientes en instalaciones reales, y OpenClaw muestra estado desconocido en sno squad.
¿En qué se diferencia del complemento oficial entre Claude y Codex?
Dual Brain da a Claude Code y Codex funciones que pueden intercambiar. Cualquiera de los dos puede pedir una revisión o pasarle trabajo al otro. La memoria compartida transmite el contexto para que dejes de llevar respuestas de una herramienta a otra.
¿Necesito un servidor o un proceso en segundo plano?
No. Sno Station consiste en archivos sencillos dentro de un espacio de trabajo en tu portátil. No hay nada que mantener en marcha.
¿Dónde se guardan mis datos?
La memoria está cifrada en tu computadora; Sno nunca recibe la base de datos ni su clave. Lo que sale depende del modo que elijas durante la configuración. Local First no sube textos de memoria. Agent Native encarga el procesamiento al modelo de tu propio agente; por defecto, también sube cada noche las sesiones del día a Sno para Self Learning y puede traer una lección de la nube con el primer mensaje de una sesión. Puedes desactivar ambas cosas en ~/.sno/settings.json. REM Enhanced envía textos de memoria y lecciones aprendidas a tu propio espacio en la nube de Sno, donde un programa de Sno los procesa solo para ti. Puedes conservarlos, borrarlos o elegir procesarlos; nada se borra automáticamente ni se comparte con otra persona, empresa o cuenta.
¿Cambiará por sí solo el comportamiento de mis agentes?
No. El Autoaprendizaje propone cambios en las habilidades de los agentes. Tú aceptas o rechazas cada propuesta. Nada cambia sin tu aprobación.
¿Es de código abierto?
Sí. Todo lo que se ejecuta en tu equipo tiene licencia Apache-2.0.
¿Cuánto cuesta?
Sno Station es gratuito. Está prevista una versión alojada para equipos que deban seguir funcionando cuando cierres el portátil. El producto instalado en tu equipo está completo sin ella.
¿Qué son Dual Brain y un equipo de agentes?
Dual Brain son dos agentes que colaboran con funciones distintas, como construir y revisar. Un equipo amplía esa colaboración a más agentes con responsabilidades claras. Usa sno reach pair "Fix the login redirect" para una pareja, o /cos en Claude Code y $cos en Codex para tratar con un solo agente que dirige al resto.
¿Cuál de los dos es el más listo?
No lo decimos. Cambia según el mes y la tarea. Lo importante es que son distintos y que quien no escribió el trabajo sea quien lo revise.
¿Cómo empiezo?
Dile a tu agente de IA «install sno.ai from GitHub» y él instala Sno y configura Sno Station. O ejecuta en una terminal (Linux, macOS y WSL2) curl -fsSL https://sno.ai/install | sh; instala Sno y configura Sno Station. Después dile a tu agente «Sno onboard».