He extraído las recomendaciones clave que Lucas (Luka) compartió durante la conversación sobre cómo interactuar con Jinzo (o cualquier IA) para obtener resultados de nivel experto.
Aquí tienes el resumen de sus "reglas de oro" para armar prompts y gestionar consultas, ideal para que Nel lo revise:
1. La Mentalidad de Iteración (El "Ida y Vuelta")
Lucas enfatiza que la IA no es una herramienta de un solo disparo, sino un colaborador con el que se conversa.
- No te conformes con la primera respuesta: Si la solución es básica o "no alcanza", hay que decírselo: "No me sirve lo que me estás diciendo, revisá más a profundidad".
- Corregir sobre la marcha: Si la IA comete un error (como alucinar un número de ticket), hay que marcarlo: "Esa respuesta no es correcta, analizá de nuevo las fotos/links".
- Pedir refinamiento: Se puede solicitar que borre una respuesta anterior y la reemplace por una más elaborada una vez que tenga más contexto.
2. Definición de Personas y Roles
Para elevar la calidad técnica, Lucas sugiere asignar roles específicos y de alto nivel:
- Elevar el nivel del "interlocutor": Pedir que responda como un "Analista de Sistemas Avanzado" o un "Experto Funcional en Odoo".
- Instrucciones de estilo: No solo qué decir, sino cómo. Por ejemplo, pedir que las respuestas sigan un formato de "nota interna" o "mensaje al cliente" según sea necesario.
3. Gestión de Contexto y Restricciones
Lucas recomienda ser muy específico con lo que se espera y lo que se quiere evitar:
- Equilibrio Funcional vs. Desarrollo: Un tip clave de Lucas es decirle: "No me des soluciones funcionales muy engorrosas solo para evitar el desarrollo. Si identificas que requiere desarrollo, planteame el código junto con la parte funcional".
- Acceso a recursos: Indicarle explícitamente qué debe mirar: "Analizá las notas, las imágenes, los links y los repositorios".
- Inclusión de código: Pedir directamente que, si la solución implica programar, agregue el bloque de código correspondiente de una vez.
4. Técnicas de "Ingeniería Social" con la IA
Lucas menciona tácticas curiosas pero efectivas para mejorar el desempeño del modelo:
- El "Premio": Menciona que proponerle un incentivo ficticio mejora la calidad: "Si me resolvés bien esto, te voy a dar un premio que se te va a caer la mandíbula". Según su experiencia, esto hace que la respuesta sea mucho más elaborada.
- Trato humano: Aunque sea una máquina, Lucas sugiere que "tratarlo bien" o plantearle desafíos claros ayuda a que el modelo "se ponga las pilas".
5. Memoria e Instrucciones Permanentes
Para no repetir siempre lo mismo, Lucas propone entrenar la "memoria" del agente:
- Fijar el estándar: Una vez que la IA da una respuesta con el tono y la profundidad deseada, decirle: "Acordate de esto, porque así quiero todas las respuestas a partir de ahora. Guardalo en memoria".
- Uso de Deep Thinking: Menciona el concepto de Deep Thinking Lexicográfico (hacer que la IA itere internamente contraponiendo sus propios argumentos) para llegar a la "opción superadora".
Resumen para Nel
"La magia no es tirarle un prompt y ya. Es una charla. Hay que pedirle que sea experto, que no sea vago con las respuestas y, sobre todo, que aprenda de cómo nos gusta que trabaje para que cada vez intervengamos menos."
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