🔍 Verificación real + subagentes especializados

En código, automatización, bases de datos, deploy y documentos, Fable 5 puede informar que tuvo éxito incluso cuando algo falló, quedó incompleto o nunca se comprobó realmente. No es mala fe: el modelo está describiendo lo que debería que haya ocurrido, en vez de lo que realmente sucedió en la herramienta.

El riesgo es mayor precisamente porque Fable 5 sabe sonar seguro: un informe bien escrito que dice «todo está bien» inspira la misma confianza que uno real. Si no se exige evidencia, un error silencioso se convierte en un error acumulado, y el costo de descubrirlo tarde siempre es mayor que el de comprobarlo pronto.

Fíjate en que el prompt no pide "sé honesto" —una petición vaga que el modelo ya "cree" estar cumpliendo. Define un procedimiento de auditoría concreto: toda afirmación de progreso debe contar con un tipo específico de prueba que la respalde o estar etiquetada como no verificada.

Antes de decir que algo está listo, confírmalo con evidencia real: una prueba ejecutada, un archivo
modificado, un log, la salida de un comando o un resultado verificable.

Si no se verificó, di claramente: «no verificado».
Si falló, muestra el error.
Si omitiste un paso, di que lo omitiste.

El rombo es el único filtro que importa: si no hay evidencia real de esta sesión, la respuesta correcta es admitir «no verificado»; nunca «debe estar funcionando».

Cuando le pides a Fable 5 un «análisis» genérico, responde a partir de un solo ángulo — generalmente, lo que sugirió la propia pregunta. Si preguntaste sobre código, se enfoca en el código; rara vez conecta por sí solo con el posicionamiento de mercado, el recorrido del usuario o el riesgo de ejecución, incluso cuando esos ángulos son relevantes para la decisión real.

El problema no es la calidad de la respuesta, sino la cobertura. Una decisión de producto, oferta o campaña tiene al menos 4-5 dimensiones que tiran en direcciones diferentes; pedir una única respuesta es pedir que una de esas dimensiones domine a las demás sin avisar.

5 lentes típicas que una sola respuesta suele dejar fuera — el tema 4 lo convierte en un prompt.

En lugar de pedir una sola opinión, este prompt crea un consejo de 5 subagentes, cada uno con una especialidad fija, y termina pidiendo consolidarlo todo en una única recomendación con prioridades: lo opuesto a 5 informes sueltos sin síntesis.

Usa una estructura de subagentes:

Agente 1: analiza la estrategia y el posicionamiento.
Agente 2: analiza el producto y el recorrido del usuario.
Agente 3: analiza el contenido y la comunicación.
Agente 4: analiza la tecnología y la automatización.
Agente 5: actúa como escéptico y busca fallas.

Después, consolida todo en una sola recomendación, con prioridades.

5 recuadros cian = los 5 agentes especializados, cada uno analizando en paralelo. El recuadro azul de la derecha, con resplandor, es el punto que cierra el prompt: consolidación en una única recomendación.

El consejo 6 ofrece la estructura (5 perspectivas, sin puntos ciegos). El consejo 5 da el rigor (ninguna perspectiva termina sin pruebas). En conjunto, se convierten en una sola regla: cada agente del consejo debe señalar una evidencia concreta antes de opinar; no "creo que el mercado responde bien", sino el dato que lo respalda.

Los dos prompts de este módulo fallan de la misma manera cuando se aplican a medias: se convierten en un teatro de rigor, sin cambiar realmente el resultado. Los errores más comunes: