Explicar y preguntar
Enseñar un concepto al nivel adecuado y comprobar la comprensión.
Aura · Aprende a instruir una IA
Convierte una intención en una instrucción útil y verificable.
Elige un objetivo, añade el contexto relevante y selecciona un método de trabajo. Aura compone localmente una instrucción portátil en tu navegador, sin cuenta, llamada API ni historial guardado.
- Configurador local
- Sin cuenta obligatoria
- 12 plantillas gratuitas
- ChatGPT · Claude · portátil
Un contrato sencillo antes que una instrucción ingeniosa
Una instrucción útil hace observables la tarea, los límites y la definición de éxito. La elección del modelo viene después.
- 01
Delimita la tarea
Formula un objetivo concreto y aporta solo el contexto necesario para actuar.
- 02
Fija los límites
Especifica restricciones, formato esperado y criterios de una buena respuesta.
- 03
Revisa el resultado
Pide supuestos, pruebas, incertidumbres y verificaciones que puedas inspeccionar.
Configurador de instrucciones
El configurador funciona en esta página. Aura no envía ni conserva el texto introducido en sus campos. Revisa la instrucción antes de compartirla con un servicio.
Instrucción generada
Los campos siguen editables a la izquierda; la vista previa se actualiza al instante.
Describe tu objetivo para generar la instrucción.
Aura procesa estos campos en tu navegador y no envía ni guarda su contenido. Siguen vigentes los controles generales de privacidad del sitio.
12 · Cargar plantilla
Doce puntos de partida gratuitos
Carga una plantilla, sustituye los detalles entre corchetes y adapta los controles a tus riesgos reales. Todo sigue editable y neutral respecto al proveedor.
Síntesis basada en fuentes
Combinar las fuentes aportadas sin ocultar desacuerdos.
Comparar documentos
Representar similitudes, diferencias y consecuencias.
Matriz de decisión
Comparar opciones acotadas con prioridades explícitas.
Plan de proyecto
Convertir un resultado en dependencias e hitos verificables.
Reescritura atenta a las pruebas
Revisar un texto conservando el significado y comprobando afirmaciones.
Diagnosticar un fallo
Distinguir causas antes de proponer una corrección.
Auditoría afirmación–prueba
Comprobar si las pruebas sostienen una conclusión.
Análisis de datos reproducible
Definir métricas y controles antes de interpretar datos.
De reunión a acciones
Extraer decisiones, responsables y cuestiones abiertas.
Opciones creativas acotadas
Explorar direcciones distintas sin ideación infinita.
Plan de aprendizaje adaptativo
Crear un ciclo medible de práctica y retroalimentación.
Métodos sin palabras mágicas
Estos métodos organizan el trabajo y la evaluación. No garantizan la verdad: la calidad depende del contexto, las fuentes, la capacidad del modelo y tu revisión.
Directo y específico
Un objetivo claro, contexto relevante y restricciones de salida explícitas son el punto de partida más portátil.
Más texto no siempre es mejor. Elimina lo que no pueda cambiar la respuesta.
Descomponer y reunir
Divide una tarea compleja en entregables acotados y verifica sus interfaces antes de combinarlos.
Chain of Thought (CoT), o cadena de pensamiento, suele referirse a un rastro detallado del razonamiento. Aura pide subtareas verificables o una justificación breve, nunca una transcripción del razonamiento privado.
Pruebas y verificación
Pide afirmaciones, fuentes, supuestos, incertidumbre y controles explícitos en vez de un tono autoritario.
Las citas pueden ser erróneas o inventadas. Abre y verifica de forma independiente las fuentes importantes.
Bucle Kaizen acotado
Mejora una brecha medible cada vez, compara con la versión anterior y detente en un umbral declarado.
Sin métrica ni regla de parada, reescribir repetidamente puede añadir coste sin calidad.
Búsqueda acotada de alternativas
Genera pocas opciones distintas, evalúalas con una rúbrica y conserva la mejor vía. Adapta ideas de búsqueda en árbol a un flujo práctico.
Tree of Thoughts es un enfoque de orquestación estudiado en contextos concretos, no una frase universal que mejore cualquier modelo.
Úsalo con criterio
- No pegues secretos, datos personales ni documentos confidenciales en un asistente externo.
- Trata una respuesta fluida como propuesta, no como prueba. Verifica hechos, cálculos y citas importantes.
- Pide supuestos, pruebas, criterios y controles concisos, no una transcripción detallada del razonamiento interno.
- Acota la exploración: pocas opciones, una regla de comparación y una condición de parada.
Para decisiones médicas, jurídicas, financieras, de seguridad o de alto impacto, recurre a profesionales cualificados y fuentes oficiales actuales. Una instrucción generada no transfiere la responsabilidad.
Guías oficiales e investigación primaria
Las recomendaciones de Aura enlazan fuentes públicas. Las guías de los proveedores cambian con los modelos; consulta la documentación actual cuando la precisión importe.
OpenAI · Buenas prácticas de promptsGuía oficial de ChatGPT sobre claridad, especificidad, contexto y mejora iterativa.Abrir fuenteOpenAI · Buenas prácticas de razonamientoGuía oficial que favorece instrucciones directas, límites claros y metas observables frente a pedir razonamiento interno.Abrir fuenteAnthropic · Buenas prácticas para ClaudeGuía oficial sobre claridad, ejemplos, formato de salida, secuencia y estructura XML.Abrir fuenteArtículo Tree of ThoughtsArtículo primario sobre búsqueda en varias rutas candidatas con evaluación y retroceso.Abrir fuente