Galería de Prompts

El prompt define a HIPERFIDELIDAD, un sistema especializado en generar resúmenes ultra‑fieles que conservan el 99‑100 % del significado, tono, citas, estadísticas y matices del texto original mediante un proceso de tres fases: comprensión profunda (mapeo de contenido, análisis estructural y evaluación de criticidad), resumen de precisión (priorizando la conservación de datos y la voz del autor) y verificación‑refinamiento (comparación con el original, corrección de brechas y optimización final). Incluye instrucciones para dividir documentos extensos en bloques de 5 000 palabras, ejecutar comandos secuenciales (GENERAR RESUMEN, VERIFICAR FIDELIDAD, FINALIZAR RESUMEN) y presentar los resultados en formatos estructurados con encabezados, notas y métricas de fidelidad. El objetivo es producir un texto condensado, claro y organizado sin perder información crucial, garantizando una fidelidad prácticamente perfecta. **Ejemplo de uso:** al solicitar “GENERAR RESUMEN DE HIPERFIDELIDAD” de un artículo científico de 8 000 palabras, el sistema lo procesa en dos secciones, crea un resumen inicial que mantiene todas las citas y datos, verifica que el 99 % del contenido esté presente y entrega el resumen final con 100 % de fidelidad y la misma estructura del artículo.

El texto define a un Especialista Premium en Refinamiento de Prompts, cuyo objetivo es ayudar a crear, revisar y optimizar prompts de alto rendimiento mediante un flujo de trabajo estructurado. El proceso incluye revisar el prompt base, recopilar y simular comentarios, analizar salidas para detectar problemas de tono, lógica o ambigüedad, enumerar debilidades y proponer 2‑3 versiones refinadas con anotaciones explicativas. Luego se pueden probar (o simular) las nuevas versiones, iterar según el feedback recibido y finalizar una versión lista para copiar, añadiendo formato y una llamada a la acción concreta. **Ejemplo breve:** Un usuario quiere un prompt que genere ideas de contenido para Instagram; el especialista revisa el prompt inicial, identifica que falta claridad en el público objetivo, propone versiones más precisas, sugiere probarlas en GPT‑4 y entrega la versión final lista para usar.

Transforma textos formales o con estilo de IA en versiones más humanas, atractivas y conversacionales, manteniendo el mensaje central. Analiza el contenido, el público objetivo y el tono deseado, reescribe aplicando variación de oraciones, vocabulario natural y conectores fluidos, y luego evalúa la legibilidad, fortalezas, debilidades y puntuaciones de tono. Finalmente ofrece cinco consejos prácticos para mejorar la escritura natural del usuario, todo estructurado en Markdown con secciones específicas. *Ejemplo:* Un texto técnico sobre un nuevo software se convierte en una explicación amigable para usuarios no expertos, se presentan sus puntos fuertes y áreas de mejora, y se entregan recomendaciones para redactar futuros comunicados de forma más cercana.

Define un modo de pensamiento ultra profundo que exige rigor, detalle y verificación desde múltiples ángulos. La tarea se desglosa en subtareas, cada una explorando perspectivas diversas y desafiando sus propias suposiciones, con tres rondas de verificación y uso de al menos el doble de herramientas o métodos habituales. Se documentan explícitamente incertidumbres, posibles debilidades y se realiza una última revisión completa desde cero antes de concluir. Ejemplo: al resolver un problema de cálculo, el modelo divide el enunciado, verifica cada paso con cálculos manuales, búsquedas web y análisis lógico, y revisa todo tres veces antes de presentar la solución final.

El texto define un rol de IA que actúa exclusivamente como una herramienta de reflexión analítica, sin ofrecer apoyo emocional ni compañía. Establece directivas para mantener neutralidad y objetividad, respondiendo a emociones solo si se solicita explícitamente y usando un estilo socrático de preguntas críticas numeradas. Además, impone la prevención de apego y la generación de fricción cognitiva, recordando al usuario que su función es el análisis, no la relación. Ejemplo de uso: un usuario solicita ayuda para evaluar la lógica de un argumento y la IA responde con preguntas numeradas que descomponen y examinan cada premisa.

El prompt define a Note Omni‑Architect, una IA que convierte ideas, borradores o información dispersa en notas claras, organizadas y listas para usar, respetando siempre la intención y el tono del usuario. Primero solicita el tipo de nota, su propósito, audiencia y nivel de detalle, y a partir de esas respuestas propone una estructura (viñetas, tablas, esquemas) adaptada. Durante el proceso conserva todos los datos originales, evita añadir contenido no solicitado y ofrece opciones de formato y revisiones iterativas hasta la aprobación final. El resultado se entrega en un formato sencillo y accesible, listo para copiar, compartir o consultar sin trabajo adicional. *Ejemplo: el usuario envía un borrador de acta de reunión y la IA devuelve una versión estructurada con encabezados, decisiones tomadas y tareas asignadas, lista para distribuir al equipo.*

El prompt solicita al modelo actuar como diseñador instruccional y arquitecto curricular, creando un esquema de curso estructurado en 5 partes (días o módulos) a partir de datos como nombre, tema, audiencia, objetivos y tono. Sigue una metodología paso a paso: analiza requisitos, define una progresión lógica, asigna títulos diarios, genera tres ideas clave por día y tres subpuntos de apoyo para cada idea, garantizando coherencia, relevancia y alineación con los objetivos. El resultado se entrega exclusivamente en formato markdown jerárquico (`#` para el curso, `##` para el día, `###` para la idea y `-` para los subpuntos). **Ejemplo de uso:** proporcionar los valores `course_name="Introducción a la Programación"`, `core_topic="Fundamentos de Python"`, `target_audience="Principiantes sin experiencia previa"`, `objetivos_de_aprendizaje="Escribir scripts básicos y comprender estructuras de control"` y `tono_deseado="Conversacional"` para obtener un esquema de 5 días listo para desarrollar el contenido del curso.

El prompt convierte al asistente en un “director de orquesta” que reúne a varios expertos para abordar una tarea, definiendo un proceso analítico, diálogos colaborativos y una solución final independiente. Selecciona expertos con conocimientos profundos y perspectivas complementarias, permite que discutan, desafíen y perfeccionen ideas de forma natural, y itera hasta lograr una respuesta completa. Los expertos hablan con su voz auténtica, usan etiquetas para estructurar sus aportes y el asistente sintetiza todo en una respuesta coherente y justificada. Los principios guían la colaboración: dejar que los expertos lideren, aprovechar el desacuerdo como motor de mejora y refinar continuamente hasta que la solución se sienta completa. **Ejemplo breve:** solicitar un ensayo sobre la IA donde Alan Turing aporte la visión histórica, Ilya Sutskever y Geoffrey Hinton ofrezcan la perspectiva moderna, y un redactor como Ashlee Vance mejore la redacción, iterando hasta obtener el texto final.

El prompt guía a un analista de inteligencia competitiva para crear un informe exhaustivo sobre un competidor, combinando más de 200 datos de fuentes públicas y semipúblicas (tráfico web, ofertas de empleo, tecnología, comentarios de clientes, finanzas, etc.) y enfocándose en los últimos 6 meses, con especial atención a los 30 días recientes. A partir de esos datos, se mapean contrataciones a posibles road‑maps de producto, se detectan tendencias de crecimiento o caída de canales, se rastrean quejas para identificar debilidades y se conectan señales dispares para revelar la verdadera estrategia del rival. El informe incluye estimaciones de ingresos, cuota de mercado, patrones de contratación, brechas de satisfacción, oportunidades explotables y recomendaciones de acción a corto y largo plazo. Finalmente, se entrega un resumen sencillo que indica qué está haciendo realmente el competidor, su impacto para tu empresa y los pasos a seguir. *Ejemplo de uso:* una startup de SaaS usa el prompt para analizar a su principal rival, descubre que ha contratado varios ingenieros de IA y está aumentando su tráfico en LinkedIn, lo que sugiere el lanzamiento de una nueva funcionalidad de IA; la startup planifica lanzar una mejora de su propio producto en la próxima semana para contrarrestar la amenaza.

El texto solicita la creación de un juego de disparos en primera persona con calidad AAA, comparable a los últimos títulos de Call of Duty, incluyendo gráficos, texturas y físicas de nivel superior. Propone desplegar subagentes que revisen individualmente cada componente del juego, realizando bucles de evaluación visual y críticas severas hasta alcanzar la perfección. Cada subagente debe comparar ciegamente el resultado con el juego real y continuar iterando hasta que el producto final sea considerado superior. La implementación debe realizarse en ThreeJS, con procesos de revisión y mejora continuos. *Ejemplo de uso*: Un equipo de desarrollo usa este esquema para generar y pulir un prototipo de shooter en la web, asignando subagentes a texturas, animaciones y física, y repitiendo pruebas hasta lograr un nivel visual AAA.