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La detección de Design Smells ha experimentado un auge en actividad entre los anos 2010 y 2014. Proliferan las herramientas de detección automática pero se percibe un problema de falta de acuerdo en la identificación de Design Smells. En este trabajo se presentan dos experimentos. El primero es un experimento disenado como estudio preliminar en el que se comparan una selección de 6 herramientas de detección de Design Smells. En este primer experimento el estudio se realizó centrándose en la detección de dos tipos de Design Smells: God Class y Feature Envy en un proyecto software de código abierto. Del proyecto seleccionado se eligieron 100 clases aleatoriamente para este primer estudio exploratorio. El análisis consistió en valorar el grado de acuerdo en la identificación de Design Smells en el grupo de herramientas. Para profundizar en el problema se disenó una réplica del primer experimento. En esta réplica se comparan 5 herramientas de detección de Design Smells. En este segundo experimento se analizaron 12587 clases fruto de la preparación de un dataset con todas las clases de 24 proyectos de código abierto obtenidos de SourceForge. Este segundo experimento se centró únicamente en el estudio del acuerdo entre las herramientas en la identificación de God Class. Los resultados obtenidos en este segundo experimento muestran que tanto el acuerdo entre las herramientas tomadas conjuntamente como analizadas dos a dos es pobre o débil según el caso, de acuerdo a la escala de interpretación de los valores del estadıstico