Lee de izquierda a derecha: el modelo es el mismo para todos. Lo que cambia el resultado es el contexto que solo tú tienes, y el grill-me existe para extraerlo.
Mapa de la ruta
Contenido detallado
🧠 Por qué extraer contexto es el objetivo principal
La base conceptual: por qué el modelo se convirtió en un commodity, qué es el conocimiento tácito, por qué falla el brain dump y qué hace que grill-me valga la pena.
Si tú y todos los demás usan el mismo Claude Opus 4.8, el mismo prompt produce el mismo resultado. El modelo es un punto de partida idéntico.
Te quita la ilusión de que "mejorar el prompt" es lo que marca la diferencia. No lo es: la diferencia está en el contexto.
Comoditización del modelo · misma entrada → misma salida · dónde reside la ventaja real.
Cuando agregas tu contexto, tus preferencias y tus decisiones al modelo, el resultado empieza a sonar como tú.
Eso es exactamente lo que contienen las skills y los docs. Sin tu contexto, todo queda genérico.
Contexto = ventaja · taste/voz/decisiones · genérico vs. autoral.
La parte difícil no es que el modelo entienda, sino sacar el conocimiento de tu cabeza, donde es tácito y desorganizado.
Reconocer esto cambia el enfoque: el cuello de botella es la extracción, no la ingeniería de prompts.
Tácito vs. explícito · el cuello de botella de la extracción · por qué resulta incómodo.
Volcar todo en Claude durante 5 minutos parece suficiente, pero nunca lo es: generalizas, olvidas y dejas huecos.
Es la justificación de la entrevista: solo las preguntas dirigidas revelan lo que la descarga libre oculta.
Vacíos invisibles · sesgo de quien ya sabe · preguntar > volcar información.
"Si tuviera 6 horas para cortar un árbol, dedicaría 4 a afilar el hacha." Interrogar es afilar antes de cortar.
Justifica dedicar tiempo «aburrido» al principio: después se recupera muchas veces.
Costo por adelantado · retorno downstream · paciencia productiva.
Sin grill-me empiezas la iteración 1 cerca del 70%. Con él, cerca del 90%; y sigues iterando, pero desde un punto de partida mucho mejor.
Muestra el beneficio concreto: menos iteraciones para llegar al punto en que el skill se vuelve confiable.
Punto de partida · nº de iteraciones · nunca llega al 100% (y está bien).
Un archivo markdown en brainstorms/ donde se registra cada respuesta. El archivo, no el contexto del modelo, es la fuente de verdad.
La ventana de contexto se llena y el modelo olvida. El archivo conserva todo lo que se dijo.
Disco > memoria del modelo · checkpoint · una ubicación predecible.
Úsalo para poner a prueba un plan, hacer discovery o extraer un proceso. No lo uses para una tarea trivial y bien definida.
Conocer el límite evita convertir todo en un interrogatorio cuando no hay nada que extraer.
Bueno para: diseño, discovery, procesos · malo para: tareas obvias.