🟣 Cómo usar este módulo
Cada patrón tiene un bloque copy-run: el objetivo, el prompt para pegar y cómo verificar si funcionó. Las partes entre <assim> son variables: cámbialas según tu caso. Los patrones son independientes de la herramienta: sirven para crear workflows, generar documentos o crear agentes.
Un prompt débil y uno sólido pueden pedir lo mismo, pero llevan a la IA por caminos diferentes. El prompt débil dicta los pasos, es vago sobre el resultado y mezcla tareas; el sólido describe el resultado, fija el formato y ejecuta una tarea a la vez. Los siete patrones de este módulo son las palancas que transforman uno en el otro.
Diagrama ilustrativo — el mismo objetivo, dos prompts. Los patrones de abajo son los que transforman la solicitud de la línea de arriba en la de abajo.
🎯 Definir el objetivo, no los pasos
Qué es
El patrón raíz: di lo que debe suceder, no cómo hacer. «Identifica preguntas técnicas y redacta una respuesta» es un objetivo; «usa un nodo IF con regex y luego un nodo de código…» es un paso técnico. Tú describes el destino; la IA traza la ruta con todos sus recursos.
¿Qué es?Prompt — el mensaje que escribes para la IA. Plan Mode — el modo en que la IA primero investiga y propone un plan antes de ejecutarlo.
Por qué aprender
Cuando dictas los pasos, limitas a la IA a tu conocimiento (probablemente incompleto) de las herramientas. Cuando describes el objetivo, ella elige el camino y suele encontrar uno mejor de lo que se te habría ocurrido.
🎯 Objetivo: pedir el resultado y dejar que la IA elija el camino.
Quero um resultado, não um passo a passo. Objetivo: <descreva o que deve acontecer, ex.: "quando chegar um e-mail com 'urgente' no assunto, registrar numa planilha">. Você escolhe as ferramentas e a estrutura. Antes de construir, me explique em 1 parágrafo a abordagem que pretende usar e por quê. Não dite passos técnicos de volta para mim — proponha a melhor rota.
✅ Cómo verificar: la IA responde con un enfoque y una justificación (no con preguntas sobre "qué nodo usar"). Si te pide que definas los pasos, refuerza: "decide tú la mejor forma".
✓ Objetivo
- ✓"Resume estas notas en decisiones, tareas y próximos pasos."
- ✓"Investiga el tema X y genera un brief con 3-5 fuentes."
- ✓"Tú decides la arquitectura; explícame la elección."
✗ Pasos técnicos
- ✗"Crea un nodo de activación, conéctalo a un IF y luego a un code node…"
- ✗"Usa la biblioteca Y en la versión Z con el parámetro W."
- ✗Microgestionar cada configuración.
Conceptos clave
Di el «qué».
La IA elige el "cómo".
Usa todo lo que sabe.
Pide el porqué de la ruta.
📐 Ser específico sobre el resultado
Qué es
Un objetivo claro incluye una salida clara: formato, estructura, cantidad, nombre y dónde guardar. "Construye un scraper de leads" es vago; "extrae 75 perfiles de CEOs de empresas de tecnología, en una tabla con nombre, empresa y cargo, guardada en saidas/leads.csv" es específico. La especificidad también sirve como definición de "listo".
Por qué aprender
Una salida vaga genera un resultado vago y más idas y vueltas: cada ida y vuelta cuesta tokens y tiempo. Y sin un objetivo definido, la IA puede investigar demasiado o entrar en un bucle sin saber cuándo detenerse.
🎯 Objetivo: fijar el formato, la cantidad, el nombre y la ubicación de la salida.
<descreva o objetivo>. Especificações da saída: - Formato: <ex.: arquivo .csv / tabela markdown / documento .docx> - Estrutura/colunas: <ex.: nome, empresa, cargo> - Quantidade exata: <ex.: 75 itens> (pare ao atingir isso — esse é o "pronto") - Nome do arquivo: <ex.: leads.csv> - Onde salvar: <ex.: pasta saidas/> Se faltar alguma informação para cumprir isso, pergunte antes de começar.
✅ Cómo verificar: el resultado tiene el formato, la cantidad y el nombre solicitados, en la ubicación indicada. Si aparece «aproximadamente», refuerza la cantidad exacta como criterio para detenerse.
🎯 Consejo práctico
"Listo" debe ser medible. "75 perfiles" tiene un final; "algunos leads" no. Sin un final claro, la IA puede buscar indefinidamente y gastar tokens innecesariamente.
Conceptos clave
csv, docx, tabla…
Número exacto = «listo».
Cómo llamar al archivo.
Dónde guardar.
🗺️ Primero Plan Mode, después ejecutar
Qué es
Empezar todo trabajo que no sea trivial en el Plan Mode: la IA investiga lo que haga falta, hace preguntas aclaratorias y propone un plan. Tú lo revisas y apruebas; solo entonces lo ejecuta (idealmente con bypass permissions para no interrumpirte en cada paso).
¿Qué es?Bypass permissions — modo en el que la IA ejecuta las acciones aprobadas sin pedir confirmación para cada una. Úsalo después de aprobar un plan, para que el build se ejecute sin interrupciones.
Diagrama ilustrativo — ponerse de acuerdo sobre el plan es la fase más económica para cambiar de idea. Por eso se planifica antes.
Por qué aprender
Corregir el rumbo en el plan cuesta una frase; corregirlo en medio del build cuesta rehacer nodos y gastar tokens; corregirlo después de tener todo listo cuesta aún más. Plan Mode concentra las decisiones en la fase más barata.
🎯 Objetivo: forzar la planificación y las preguntas antes de cualquier desarrollo.
Entre em plan mode. Objetivo: <descreva o resultado>. Antes de construir qualquer coisa: 1. Pesquise os recursos/padrões necessários. 2. Me faça todas as perguntas de esclarecimento que tiver. 3. Apresente um plano numerado para eu aprovar. Não escreva nem altere arquivos até eu dizer "aprovado". Depois disso, pode executar sem pedir confirmação a cada passo.
✅ Cómo verificar: la primera respuesta es un plan + preguntas, no código. Respondes, apruebas y solo entonces empieza el build.
Conceptos clave
Antes de proponer.
Resolver dudas en el plan.
Tú das el "ok".
Ejecutar sin interrumpir.
💬 Feedback, no corrección
Qué es
Cuando algo no quedó bien, da feedback específico ("me gusta la estructura, pero el tono es demasiado formal; hazlo más informal") en vez de corrección directa ("esto está mal, vuelve a hacerlo"). Los comentarios indican qué mantener y qué cambiar; una corrección seca solo expresa insatisfacción.
Por qué aprender
El feedback hace que la IA ajuste el razonamiento y, cuando corresponda, actualiza el workflow/skill subyacente; no solo parches el resultado visible. También es lo que alimenta el loop de automejora: el error se convierte en aprendizaje permanente.
🎯 Objetivo: dar feedback que preserve lo bueno y oriente el cambio.
Feedback sobre o que você entregou: - O que ficou bom (mantenha): <ex.: a estrutura e a divisão em seções> - O que mudar e por quê: <ex.: o tom está formal demais; quero algo mais casual e direto, porque o público é técnico e informal> Aplique a mudança e, se isso vier de um workflow/skill, atualize a regra lá também para valer nas próximas vezes.
✅ Cómo verificar: la nueva versión conserva lo que elogiaste y cambia solo lo señalado. Si hay un workflow/skill, confirma que se actualizó la regla (no solo el resultado).
Conceptos clave
Señala exactamente.
Di ambos lados.
Explica la razón.
Actualiza la regla.
🧑🔬 Tratar al agente como especialista
Qué es
El modelo de relación: tú eres el gerente; la IA es el desarrollador. Defines el objetivo, el contexto y los criterios; apruebas y revisas. La IA, como un desarrollador experimentado, elige herramientas, escribe, prueba, depura y se corrige sola. Tratarla como especialista (y no como una herramienta que necesita microinstrucciones) es lo que permite aprovecharla al máximo.
Diagrama ilustrativo — la relación de doble sentido: delegas resultados y das comentarios; la IA ejecuta y te los devuelve para que los revises.
Por qué aprender
Quien microgestiona limita la IA a su propio conocimiento. Quien delega (con criterios claros) deja que la IA aplique todo lo que sabe y, además, puede pedirle que explique por qué tomó esas decisiones, convirtiendo cada build en una mini clase.
🎯 Objetivo: delegar como lo harías con un especialista y aprender de sus decisiones.
Aja como um desenvolvedor sênior especialista em <ex.: automações n8n>. Objetivo: <descreva o resultado>. Critérios de sucesso: <ex.: roda sem erro, trata caso de borda X, saída no formato Y>. Você decide a abordagem. Conforme for construindo, explique em 1 linha por que escolheu cada ferramenta ou estrutura importante, para eu aprender. Se eu estiver errado em alguma suposição, me corrija.
✅ Cómo verificar: la IA toma decisiones técnicas y las justifica brevemente, en vez de preguntarte "qué herramienta usar". Al terminar, entiendes por qué se tomaron esas decisiones.
Conceptos clave
Define y aprueba.
La IA decide el "cómo".
Confía en el repertorio.
Cada build es una clase.
🔥 Los errores que más cuestan tokens
Qué es
Algunos hábitos consumen tokens y, peor aún, degradan la calidad: reutilizar una conversación inflada para una tarea nueva, no definir "listo" (la IA investiga demasiado o entra en un bucle), dejar servidores MCP conectados sin necesidad (cada uno agrega definiciones de herramientas al contexto), y corregir lo mismo tres veces (señal de contexto contaminado).
¿Qué es?Context rot — la calidad cae a medida que la sesión se alarga; después de ~60% del contexto, espera más errores. /clear reinicia la conversación; /compact resume conservando lo esencial.
✓ Ahorra tokens y mantiene la calidad
- ✓Una tarea por sesión;
/clearantes de la siguiente. - ✓Definir "listo" (cantidad/criterio) en el prompt.
- ✓Desactiva los servers MCP que no estés usando.
- ✓Empieza de nuevo desde cero si corregiste lo mismo 2+ veces.
✗ Consume tokens y empeora el resultado
- ✗Usar una conversación enorme para algo sin relación.
- ✗Pedir sin un objetivo: «busca algunos leads» (bucle sin fin).
- ✗Dejar todos los MCP activados siempre.
- ✗Insistir en la misma sesión después de 3 correcciones.
Por qué aprender
El token es un costo directo, pero el precio más alto es la calidad: un contexto inflado hace que la IA pierda de vista las reglas. Conocer la estrategia de umbrales (verde hasta 50%, amarillo 50-70%, naranja 70-85% sigue /compact, por encima del 85% ejecuta /clear) mantiene la sesión en buen estado.
Conceptos clave
Por sesión.
Evita el ciclo.
Desactiva lo que no uses.
/clear cuando se atasca.
✅ Lista de verificación de los 12 consejos
Qué es
La consolidación de los patrones en una lista de verificación de 12 puntos que repasas mentalmente antes de cada build. Es el resumen práctico del módulo y la tarjeta de referencia que vuelves a consultar cuando algo «no está dando resultado».
Empieza siempre en Plan Mode. Investigación + preguntas + plan antes de tocar un archivo.
Sé claro sobre el objetivo. "75 perfiles de CEOs de tecnología", no "crea un scraper".
Define qué significa "listo". Criterio medible para que la IA se detenga.
Trata a la IA como especialista. Tú gestionas; ella desarrolla.
Gestiona el contexto. /compact ~70%, /clear al cambiar de tarea; una tarea por sesión.
Usa el ciclo de autom mejora. El feedback específico actualiza el workflow/skill.
Guarda las claves en archivos de entorno. Nunca en el chat.
Prueba con diferentes inputs. Funcionar con 1 input solamente = script de una sola vez.
Guarda las skills probadas. Lo que funcionó se convierte en algo reutilizable.
Empieza de nuevo desde cero cuando se bloquee. ¿Corregiste lo mismo 2+ veces? /clear y volver a escribir el prompt.
Desactiva los MCP que no uses. Cada uno consume contexto.
Observa el build desde temprano. Aprende e interrumpe si se desvía del rumbo.
🎯 Objetivo: un encabezado reutilizable que aplica los estándares de una sola vez.
Entre em plan mode e aja como especialista. Antes de construir: pesquise, me faça perguntas e proponha um plano para eu aprovar. Objetivo: <descreva o resultado>. Saída: <formato, quantidade exata, nome do arquivo, pasta>. "Pronto" = <critério mensurável de parada>. Chaves/segredos: leia do arquivo de ambiente, nunca do chat. Ao final, teste com 2-3 inputs diferentes e me mostre os resultados.
✅ Cómo verificar: la IA responde con un plan y preguntas (patrones 1 y 3), respeta el formato y el criterio de "listo" y, al final, presenta pruebas con distintos inputs (consejo 8).
Corregiste a la IA por tercera vez sobre el mismo punto, en la misma conversación larga. ¿Cuál es el mejor siguiente paso?
📌 Resumen del módulo
Siguiente módulo:
3.2 — El ciclo Plan → Build → Troubleshoot → Optimize