Tareas programadas

Programa tareas recurrentes para que se ejecuten en segundo plano. Revisa las tareas activas, en pausa y completadas, así como las ejecuciones recientes, en Programadas. Puedes combinar las tareas programadas con habilidades para realizar trabajos más complejos.

Aplicación de escritorio de ChatGPT

En la aplicación de escritorio de ChatGPT, las tareas programadas pueden trabajar con proyectos locales y ejecutarse en el directorio del proyecto o en un worktree aislado. Mantén la computadora encendida y la aplicación en ejecución cuando una tarea programada necesite archivos locales.

ChatGPT web

Cuando las tareas programadas estén habilitadas para tu espacio de trabajo, créalas desde Chat o ChatGPT Work en la web y gestiona sus ejecuciones desde Programadas. Las tareas web pueden usar el contexto cargado y las herramientas conectadas, pero no pueden trabajar directamente en una carpeta de tu computadora.

Codex CLI

Codex CLI no ofrece la interfaz de administración Programadas. Usa ChatGPT en la web o la aplicación de escritorio para crear y gestionar tareas programadas. La CLI puede ayudarte a preparar y probar primero un prompt, una habilidad o un script.

Extensión de IDE

La extensión de IDE no ofrece la interfaz de administración Programadas. Usa ChatGPT en la web o la aplicación de escritorio para crear y gestionar tareas programadas. La extensión de IDE puede ayudarte a preparar y probar primero un prompt, una habilidad o un cambio en el espacio de trabajo.

Gestionar tareas programadas en la web

Abre Programadas para revisar el estado de las tareas y las ejecuciones recientes. Usa una tarea programada independiente cuando cada ejecución deba comenzar a partir del prompt guardado. Usa una tarea programada en un chat cuando quieras que ChatGPT regrese al mismo chat con su contexto existente.

Las tareas programadas en la web pueden usar archivos cargados, herramientas conectadas, habilidades y plugins disponibles para ese chat. No mantienen disponible una carpeta local ni un worktree entre ejecuciones. Incluye las instrucciones duraderas en el prompt de la tarea o en una habilidad adjunta, y conserva el material de origen necesario en un proyecto accesible, una carga o un servicio conectado.

Antes de programar una tarea, prueba su prompt en un chat web normal. Revisa las primeras ejecuciones y, después, ajusta el prompt, las herramientas o la frecuencia si los resultados son demasiado generales o necesitan contexto adicional.

Aplicación de escritorio de ChatGPT

Por ejemplo, programa una tarea para evaluar errores de telemetría y enviar correcciones, o para crear informes sobre cambios recientes en el código base. Para trabajos continuos que deban seguir usando el mismo contexto, programa una tarea dentro de un chat existente.

Para las tareas programadas limitadas a un proyecto, mantén la máquina encendida y la aplicación de escritorio de ChatGPT en ejecución. El proyecto seleccionado debe seguir disponible en el disco cuando la tarea esté programada para ejecutarse.

En los repositorios Git, puedes elegir si una tarea programada se ejecuta en tu proyecto local o en un worktree nuevo. Ambas opciones se ejecutan en segundo plano. Los worktrees mantienen los cambios de las tareas programadas separados del trabajo local sin terminar, mientras que la ejecución en tu proyecto local puede modificar archivos en los que aún estás trabajando. En proyectos sin control de versiones, las tareas programadas se ejecutan directamente en el directorio del proyecto.

También puedes dejar el modelo y el esfuerzo de razonamiento en sus configuraciones predeterminadas, o elegirlos explícitamente si deseas tener más control sobre cómo se ejecuta la tarea programada.

Si una tarea programada usa gpt-5.4 o gpt-5.4-mini con el inicio de sesión de ChatGPT, actualízala antes de que esos modelos se retiren el 31 de agosto de 2026. Sustituye gpt-5.4 por gpt-5.6-terra y gpt-5.4-mini por gpt-5.6-luna.

Las tareas programadas se ejecutan sin supervisión con la configuración predeterminada de tu sandbox. Comienza con el acceso más limitado que permita completar la tarea y concede acceso a la red o a más archivos solo cuando sea necesario. Comprende el aislamiento mediante sandbox.

Gestionar tareas programadas

Encuentra todas las tareas programadas y sus ejecuciones en Programadas, en la barra lateral de la aplicación de escritorio de ChatGPT.

La vista Programadas funciona como tu bandeja de entrada. Las ejecuciones de tareas programadas con resultados aparecen allí, y un indicador de elementos no leídos muestra cuándo una ejecución requiere tu atención.

Las tareas programadas independientes inician un chat nuevo para cada ejecución programada y muestran los resultados en Programadas. Úsalas cuando cada ejecución deba ser independiente o cuando una tarea programada deba ejecutarse en uno o más proyectos. Si necesitas una frecuencia personalizada, usa los controles de programación personalizada. Para una programación avanzada, edita su regla de recurrencia RFC 5545 (RRULE), como RRULE:FREQ=MONTHLY;BYMONTHDAY=1;BYHOUR=9;BYMINUTE=0.

En los repositorios Git, cada tarea programada puede ejecutarse en tu proyecto local o en un worktree dedicado en segundo plano. Usa worktrees cuando quieras aislar los cambios de las tareas programadas del trabajo local sin terminar. Usa el modo local cuando quieras que la tarea programada trabaje directamente en tu checkout principal, teniendo en cuenta que puede cambiar archivos que estás editando activamente. En proyectos sin control de versiones, las tareas programadas se ejecutan directamente en el directorio del proyecto. Puedes hacer que la misma tarea programada se ejecute en más de un proyecto.

Las tareas programadas creadas con ChatGPT Work en la web, o con ChatGPT Work o Codex en la aplicación de escritorio, pueden usar plugins. Las tareas programadas también pueden usar habilidades. Para que las tareas programadas sean fáciles de mantener y compartir entre equipos, usa habilidades para definir la acción y proporcionar herramientas y contexto. Selecciona o invoca una habilidad específica en el prompt de la tarea cuando el flujo de trabajo no deba depender de la selección automática de herramientas.

Pedir a ChatGPT que cree o actualice tareas programadas

Puedes crear y actualizar tareas programadas desde un chat de ChatGPT o Codex. Describe el trabajo, la programación y si cada ejecución programada debe regresar al chat actual o iniciar uno nuevo. ChatGPT puede redactar el prompt, elegir el destino adecuado y actualizar la tarea programada cuando cambien su alcance o frecuencia.

Por ejemplo, pide a ChatGPT que programe un seguimiento desde el chat actual mientras finaliza un despliegue, o pídele que cree una tarea programada independiente que compruebe un proyecto con una programación recurrente.

Las habilidades también pueden crear o actualizar tareas programadas. Por ejemplo, una habilidad para supervisar un pull request podría configurar una tarea programada que compruebe el estado del PR con el plugin de GitHub y corrija los nuevos comentarios de la revisión.

Programar una tarea dentro de un chat

Programa una tarea dentro de un chat existente cuando quieras que ChatGPT regrese a ese chat según una programación. La tarea programada usa el contexto existente del chat en lugar de comenzar desde un prompt nuevo cada vez.

Las tareas programadas en un chat pueden usar intervalos basados en minutos para bucles activos de seguimiento, o programaciones diarias y semanales cuando necesites una comprobación a una hora específica.

Programa una tarea dentro de un chat para:

• comprobar una operación de larga duración hasta que finalice
• consultar periódicamente Slack, GitHub u otra fuente conectada cuando los resultados deban permanecer en el mismo chat
• recordar a ChatGPT que continúe un ciclo de revisión con una frecuencia fija
• ejecutar un flujo de trabajo controlado por una habilidad que use plugins, como comprobar el estado de un PR y atender nuevos comentarios
• continuar un chat de investigación o clasificación en curso sin perder su contexto

Usa una tarea programada independiente cuando cada ejecución deba ser independiente o cuando los resultados deban aparecer como ejecuciones separadas en Programadas.

Cuando programes una tarea dentro de un chat, haz que el prompt sea duradero. Debe describir qué debe hacer ChatGPT en cada ejecución programada, cómo decidir si hay algo importante que comunicar y cuándo detenerse o pedirte información.

Probar tareas programadas

Antes de programar una tarea, prueba primero el prompt manualmente en un chat normal. Esto te ayuda a confirmar que:

• El prompt es claro y tiene el alcance correcto.
• El modelo seleccionado o predeterminado, el esfuerzo de razonamiento y las herramientas se comportan según lo previsto.
• El resultado generado se puede revisar.

Cuando empieces a programar ejecuciones, revisa los primeros resultados y ajusta el prompt o la frecuencia según sea necesario.

En la aplicación de escritorio de ChatGPT, puedes activar explícitamente una habilidad en el prompt de una tarea programada mediante $skill-name.

Limpieza de worktrees para tareas programadas

Si eliges worktrees para repositorios Git, las programaciones frecuentes pueden crear muchos worktrees con el tiempo. Archiva las ejecuciones programadas que ya no necesites y evita fijar ejecuciones a menos que pretendas conservar sus worktrees.

Modelo de permisos y seguridad

Las tareas programadas se ejecutan sin supervisión y usan la configuración predeterminada de tu sandbox.

Para obtener una explicación sencilla de estos límites, consulta la descripción general del aislamiento mediante sandbox. Para conocer las reglas del sistema de archivos y la red, consulta Permisos.

• Si tu modo de sandbox es read-only, las llamadas a herramientas fallarán si requieren modificar archivos, acceder a la red o trabajar con aplicaciones de tu computadora. Considera actualizar la configuración del sandbox a workspace write.
• Si tu modo de sandbox es workspace-write, las llamadas a herramientas fallarán si requieren modificar archivos fuera del espacio de trabajo, acceder a la red o trabajar con aplicaciones de tu computadora. Puedes incluir de forma selectiva en la lista de permitidos los comandos que se ejecutarán fuera del sandbox mediante reglas.
• Si tu modo de sandbox es full access, las tareas programadas en segundo plano conllevan un riesgo elevado, ya que ChatGPT puede cambiar archivos, ejecutar comandos y acceder a la red sin preguntar. Considera actualizar la configuración del sandbox a workspace write y usar reglas para definir de forma selectiva qué comandos puede ejecutar el agente con acceso completo.

Si estás en un entorno administrado, los administradores pueden restringir estos comportamientos mediante requisitos impuestos por el administrador. Por ejemplo, pueden impedir approval_policy = "never" o limitar los modos de sandbox permitidos. Consulta Requisitos impuestos por el administrador (requirements.toml).

Las tareas programadas usan approval_policy = "never" cuando la política de tu organización lo permite. Si los requisitos del administrador no permiten approval_policy = "never", las tareas programadas recurren al comportamiento de aprobación del modo de permisos seleccionado.

Ejemplos

Crear automáticamente nuevas habilidades

Scan all of the `~/.codex/sessions` files from the past day and if there have been any issues using particular skills, update the skills to be more helpful. Personal skills only, no repo skills.

If there’s anything we’ve been doing often and struggle with that we should save as a skill to speed up future work, let’s do it.

Definitely don't feel like you need to update any- only if there's a good reason!

Let me know if you make any.

Mantente al día con tu proyecto

Look at the latest remote origin/master or origin/main . Then produce an exec briefing for the last 24 hours of commits that touch <DIRECTORY>

Formatting + structure:

- Use rich Markdown (H1 workstream sections, italics for the subtitle, horizontal rules as needed).
- Preamble can read something like “Here’s the last 24h brief for <directory>:”
- Subtitle should read: “Narrative walkthrough with owners; grouped by workstream.”
- Group by workstream rather than listing each commit. Workstream titles should be H1.
- Write a short narrative per workstream that explains the changes in plain language.
- Use bullet points and bolding when it makes things more readable
- Feel free to make bullets per person, but bold their name

Content requirements:

- Include PR links inline (e.g., [#123](...)) without a “PRs:” label.
- Do NOT include commit hashes or a “Key commits” section.
- It’s fine if multiple PRs appear under one workstream, but avoid per‑commit bullet lists.

Scope rules:

- Only include changes within the current cwd (or main checkout equivalent)
- Only include the last 24h of commits.
- Use `gh` to fetch PR titles and descriptions if it helps.
  Also feel free to pull PR reviews and comments

Combina tareas programadas con skills para corregir tus propios errores

Crea una nueva skill que intente corregir un error introducido por tus propios commits mediante la creación de un nuevo $recent-code-bugfix y guárdala en tus skills personales.

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name: recent-code-bugfix
description: Find and fix a bug introduced by the current author within the last week in the current working directory. Use when a user wants a proactive bugfix from their recent changes, when the prompt is empty, or when asked to triage/fix issues caused by their recent commits. Root cause must map directly to the author’s own changes.
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# Recent Code Bugfix

## Overview

Find a bug introduced by the current author in the last week, implement a fix, and verify it when possible. Operate in the current working directory, assume the code is local, and ensure the root cause is tied directly to the author’s own edits.

## Workflow

### 1) Establish the recent-change scope

Use Git to identify the author and changed files from the last week.

- Determine the author from `git config user.name`/`user.email`. If unavailable, use the current user’s name from the environment or ask once.
- Use `git log --since=1.week --author=<author>` to list recent commits and files. Focus on files touched by those commits.
- If the user’s prompt is empty, proceed directly with this default scope.

### 2) Find a concrete failure tied to recent changes

Prioritize defects that are directly attributable to the author’s edits.

- Look for recent failures (tests, lint, runtime errors) if logs or CI outputs are available locally.
- If no failures are provided, run the smallest relevant verification (single test, file-level lint, or targeted repro) that touches the edited files.
- Confirm the root cause is directly connected to the author’s changes, not unrelated legacy issues. If only unrelated failures are found, stop and report that no qualifying bug was detected.

### 3) Implement the fix

Make a minimal fix that aligns with project conventions.

- Update only the files needed to resolve the issue.
- Avoid adding extra defensive checks or unrelated refactors.
- Keep changes consistent with local style and tests.

### 4) Verify

Attempt verification when possible.

- Prefer the smallest validation step (targeted test, focused lint, or direct repro command).
- If verification cannot be run, state what would be run and why it wasn’t executed.

### 5) Report

Summarize the root cause, the fix, and the verification performed. Make it explicit how the root cause ties to the author’s recent changes.

Después, crea una nueva tarea programada:

Check my commits from the last 24h and submit a $recent-code-bugfix.