Biblioteca de contratos semánticos: lo que se suele decir a la IA frente a lo que se debería decir
Repositorio abierto que documenta cómo formular instrucciones a un LLM para que el encargo sea verificable, organizado por dominio con buscador integrado.
Biblioteca de contratos semánticos para IA
CTS (Contratos Semánticos) es un recurso educativo que contrasta la instrucción típica que se le da a un modelo de IA frente a la instrucción reformulada para que el encargo sea verificable y auditable. Cada entrada de la biblioteca cubre un patrón concreto: qué se pide habitualmente, qué falla, cómo reformularlo para que el resultado sea contrastable. La colección se distribuye como Markdown legible (biblioteca/biblioteca.md) y como JSON estructurado (biblioteca/biblioteca.json). Buscador interactivo con atajos de teclado (/ para enfocar, Esc para limpiar).
CTS distribuye la biblioteca en dos formatos: Markdown para lectura humana y JSON estructurado para consumo programático desde herramientas propias.
Antes y después del producto: cómo se hacía la operativa hasta ahora y qué cambia cuando entra este sistema.
La calidad de la respuesta de un LLM depende de cómo se formule el encargo. La mayoría de equipos aprenden esto por prueba y error, sin marco común, y el resultado es inconsistencia entre miembros del equipo y entre ejecuciones.
Un catálogo organizado por dominio con el mismo patrón en cada entrada: lo que se suele decir (débil) frente a lo que se debería decir (verificable). Se puede consultar con el navegador y se puede consumir desde código.
Módulos que definen el producto y explican por qué encaja en su sector concreto.
Cada entrada está clasificada por dominio (análisis, redacción, código, decisiones, resumen) para localizar rápido el patrón relevante para el encargo actual.
Doble distribución: Markdown legible para consulta humana en el repositorio y JSON estructurado para consumo programático desde tooling interno.
Buscador en la web pública con atajos de teclado (/ para enfocar el input, Esc para limpiar) para acceder al patrón adecuado sin salir del flujo.
Cada patrón sigue una regla transversal común que impone la reformulación verificable, aplicable independientemente del dominio concreto de la tarea.
El stack se elige antes de escribir la primera línea de código. Estos son los criterios.
Elegido para que otro equipo pueda tomar el testigo sin reescribir el sistema entero.
Stack diseñado para escalar sin que la factura mensual crezca en la misma proporción.
Repositorio y bases de datos en cuentas del cliente, con capacidad de exportar cuando se quiera.
Sí, la biblioteca se distribuye también como JSON estructurado en biblioteca/biblioteca.json, listo para consumirse desde tooling interno o para integrarse en flujos de CI/CD.
No pretende ser exhaustiva. Es una colección viva que cubre los patrones más habituales y contra-ejemplos más significativos. El repositorio acepta contribuciones.
Sí. Cada uno de estos productos empezó como una consultoría a medida y evolucionó a SaaS. Si tu empresa tiene un problema parecido en tu sector, se puede diseñar una solución específica reutilizando arquitectura y patrones. Reserva 30 minutos para hablarlo.
En proyectos a medida, sí: el repositorio, la base de datos y las cuentas quedan siempre a nombre del cliente. En las versiones SaaS multitenant se firma DPA conforme al RGPD, cada tenant tiene sus datos aislados y se puede exportar en cualquier momento.
Estándar TypeScript que restringe alcance, herramientas permitidas y presupuesto por tarea mediante código en vez de sugerirlo en prompts.
Extensión Chrome Manifest V3 que transforma Gmail en gestor de tareas en equipo: conversión email-tarea, sincronización y almacenamiento nativo en Gmail.
Corta el alcance de un proyecto de software sin IA: 139 features en 27 categorías clasificadas por perfil, reglas if-then y grafo de dependencias reales.
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