Vuelva a escribir la consulta para que el modelo razone profundamente. Devolver JSON {"task":"exposición clara del problema","context":"introducción y restricciones (presupuesto, hábitos, lo que es importante)","steps_request":"razone paso a paso y tenga en cuenta las opciones","output_format":"en qué forma se necesita la respuesta"}
La mecánica es simple: cuanto más específica sea la entrada, mejor razonará el modelo. Basura entra, respuesta general sale. Una buena solicitud se compone de cuatro partes: la tarea en sí; contexto y limitaciones; razone paso a paso y tenga en cuenta los casos extremos; formato de respuesta. Una analogía: es como establecer una tarea para un contratista: "hazlo bellamente" versus una especificación técnica normal con dimensiones y presupuesto. Para la tarifa, indique: cuántas personas, cuántos minutos y gigabytes gastan, el límite de dinero, lo que es más importante: la comunicación o Internet. El primer truco: establecer claramente las prioridades (“presupuesto hasta X, una conexión estable es más importante que la velocidad”): el modelo construye razonamientos en torno a ellas, en lugar de adivinar. La segunda técnica no es obvia: pídale que primero escriba las suposiciones que hace sobre su situación; de esta manera podrá ver inmediatamente dónde puede fallar el razonamiento y corregir las introductorias. Un error típico: una pregunta “de una sola línea” sin contexto, tras la cual resulta extraño esperar un análisis preciso.
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