Tu portfolio, publicado: del prompt al PRD y del PRD a la web
Mejora de la Productividad con IA, taller de ADAMS para EYSA, grupo de lunes y miércoles, sesión 2. Cerramos los deberes de las skills sin vendor lock-in, vemos la noticia de la semana (JEV, la IA que no escribe), resolvemos el rosco D-E-F y montamos la plantilla de prompt en cuatro piezas para generar un PRD. Con ese documento, una web real publicada en Google AI Studio: lapicito, brocha, versiones, Publish, y todos los errores que se atravesaron en clase con su solución.
Sesión larga y de las que se hacen con las manos. Media clase fue teoría corta (una noticia,
tres palabras del rosco y una plantilla de prompt) y la otra media, construir y publicar una
web propia desde cero. Al final de la tarde casi todo el mundo tenía una URL que se puede enviar por WhatsApp.
La sesión, en tres golpes
01Punto de partida
En la sesión anterior vimos qué es un prompt, cómo se pagan los tokens y qué cambia un modelo razonador. Quedaban dos deberes abiertos: cómo se instalan las skills en GitHub Copilot y por qué importa dónde se guardan.
02Lo que vimos
La plantilla de prompt en cuatro piezas (actúa como · resultado esperado · no quiero · contexto), cómo pedirle a la IA un PRD en bloque de código, y cómo convertir ese documento en una web publicada con Google AI Studio: lapicito, brocha, historial de versiones, Remix y Publish.
03Lo que te llevas
Un portfolio con URL propia, la lista de errores que bloquean AI Studio y cómo salir de cada uno, y la costumbre de negativizar el prompt para no pasarte media tarde corrigiendo a la IA.
Este grupo va en cabeza. Tres de tres en el rosco, y el otro grupo ya falló una.
La competición sigue abierta, igual que el concurso al mejor portfolio de la clase.
01
Deberes: skills sin vendor lock-in
~4 min
Recordatorio: una skill es la habilidad que le das a la IA para que la repita
en el tiempo. Si consigues que te haga una factura perfecta, o que aplique la arquitectura que
te gusta, la skill evita tener que explicárselo todo otra vez en la siguiente conversación. Por
debajo no es más que un documento en texto plano.
En GitHub Copilot se crean igual que en cualquier otra: se lo pides y lo hace. La prueba fue
crear una skill de conventional commits y luego, en otra conversación sin contexto, preguntarle
qué skills tiene instaladas. Las reconoce.
El detalle que importa. Copilot la guardó por su cuenta en su carpeta propia oculta.
Eso es vendor lock-in: cuando luego Claude fue a buscar esa misma skill, no la encontraba. La solución
es una frase.
Prompt · dónde guardar una skill
Guarda esta skill en una carpeta compartida y agnostica
(.agents), no en tu carpeta propia oculta, para que pueda
usarla tambien con otras herramientas de IA.
La convención .agents
El estándar que ha adoptado la comunidad para las habilidades de agentes es .agents (con su AGENTS.md). Hace unos días Claude por fin admite por defecto
tener las instrucciones en AGENTS.md en vez de en su propio archivo, algo que se le criticó bastante.
Con esa carpeta, uses lo que uses mañana, todas vuelcan y leen sus habilidades en el mismo sitio.
Claude hace exactamente lo mismo si no se lo dices: te la mete en su carpeta oculta. Evítalo
desde el principio y te ahorras migraciones raras el día que cambies de herramienta.
Y un aviso de nombres. GitHub Copilot y Microsoft Copilot son productos
distintos aunque Microsoft sea dueña de los dos. El de Office 365 es modo chat: no hace
acciones agénticas, no accede a tus ficheros, y para esto se queda corto. Las skills se
probaron con la versión de escritorio de GitHub Copilot, con permisos de
acceso al sistema de ficheros, no desde el navegador.
02
La noticia: JEV, la IA que no escribe
~5 min
Salió la semana pasada, de un antiguo investigador de OpenAI que dejó la empresa hace dos
años y se fue a montar otra cosa con un grupo de investigación. JEV no devuelve texto. Y ahí está todo.
400 % más rápido, 400 % más barato
Un LLM clásico, ante un listado de emails y la pregunta de cuáles son fraudulentos, razona y
escribe: analiza cada uno, piensa, y va generando tokens de salida. Cuesta tiempo y cuesta
dinero. JEV recibe la información estructurada y devuelve una matriz de probabilidades: 0,85 de que ese email sea fraudulento, en una décima de segundo, con coste de salida cero.
Admite preguntas de sí o no, de elección múltiple y de nivel de confianza. Y como es
puramente probabilístico, no alucina: ante los mismos ingredientes, la
misma salsa. Siempre.
Por qué te va a importar. Abre la puerta a que la IA decida en tiempo real: un
clasificador de fraude corriendo a la misma velocidad que la transacción, sistemas físicos, robótica,
un coche que conduce solo. En cuatro días de pruebas, 4 dólares de gasto donde el sistema equivalente
anterior habría costado 50 o 60.
Ya circula el meme de que acabamos de inventar el if-else. Tiene su gracia, pero las
implicaciones para escalar IA a nivel de empresa son otra cosa.
03
Pasapalabra: D · E · F
~6 min
Tres palabras, tres aciertos. Juega tú primero y luego te las cuento con calma: las tres
están encadenadas, porque explican por qué el open source de DeepSeek importa tanto.
Juega · Pasapalabra
Pasapalabra: D · E · F
Escribe tu respuesta a cada pista y pulsa Enter. Vale aunque falles alguna letra o te comas una tilde: puntúa por parecido.
0/3Aciertos · 0%
D
Empieza por D. IA china lanzada en 2025 que razona casi como ChatGPT a una vigésima parte del coste, con los pesos del modelo en abierto.
E
Empieza por E. Vector numérico que representa el significado de un texto y permite buscar por similitud semántica.
F
Empieza por F. Técnica para coger un modelo ya entrenado y adaptarlo a la información específica de tu negocio con unas pocas horas de GPU.
D. Empieza por D. IA china lanzada en 2025 que razona casi como ChatGPT a una vigésima parte del coste, con los pesos del modelo en abierto. → DeepSeek
E. Empieza por E. Vector numérico que representa el significado de un texto y permite buscar por similitud semántica. → Embedding
F. Empieza por F. Técnica para coger un modelo ya entrenado y adaptarlo a la información específica de tu negocio con unas pocas horas de GPU. → Fine tuning
DeepSeek: el día que Nvidia cayó un 17 %
Startup china fundada en 2023 por Liang Wenfeng dentro de un hedge fund, para operar en
mercados, y financiada, oficialmente, con dinero del propio fondo. En enero de 2025 lanzó R1 y le hizo temblar el pulso a Silicon Valley: igualaba a modelos privativos
habiendo entrenado con GPU capadas por el veto de Estados Unidos a la venta de chips a China.
Nvidia cayó un 17 % en bolsa.
La semana pasada salió Flash 4.1 y los mercados volvieron a ponerse en rojo el mismo día. Lo
bueno, o lo peligroso, de los modelos chinos es que se publican open source: puedes instalarlos en tus propios servidores y que tu
información no salga de tu entorno. Requiere inversión, eso sí; con una gráfica de 32 GB no
llega.
Embedding: la IA no entiende palabras
Parte del entrenamiento consiste en traducir cada palabra a un vector numérico. Imagina unos ejes donde los términos se acercan o se alejan según su significado: reina
queda cerca de princesa y de mujer, y lejos de perro; rey queda cerca de príncipe. Así la IA
responde de forma razonada y no meramente predictiva.
De ahí salen tres cosas que usas a diario: que traduzca tan bien (los equivalentes entre
idiomas caen casi en el mismo punto, y por eso Google cambió el motor de Translate), que
busque por significado aunque no digas la palabra exacta, y que te entienda escribiendo sin
tildes, sin mayúsculas o con las letras desordenadas. Los primeros modelos no podían.
¿Y quién colocó esas bolitas al principio? Personas. Durante años hubo programas que pagaban
céntimos por clasificar información en países con sueldos bajos, igual que los supermercados
automáticos de Amazon que resultaron tener oficinas en la India detrás. Hoy se hace con
capas de procesamiento sobre volúmenes enormes de texto y el modelo se automejora, pero el
origen fue ese.
Fine tuning: tunear un modelo
En los modelos privativos no tienes acceso a los pesos: no puedes decidir
que, en tu dominio, cierta palabra tenga que quedar cerca de otra. En los open source, como
DeepSeek, los pesos están abiertos. Eso permite destilar el modelo y adaptarlo a tu realidad
de negocio.
No se hace palabra por palabra, sería titánico, pero sí puedes ajustar el modelo para que
entienda mucho mejor cómo responder en tu contexto. Es el programa de tunear coches de la
MTV aplicado a la IA: coges uno de serie y le metes un par de capas.
04
Los tres niveles de adopción
~4 min
Con el fine tuning encima de la mesa, se entiende bien dónde se puede colocar una empresa
con la IA. Son tres niveles, y el eje es siempre el mismo: cuánto control quieres y cuánto
estás dispuesto a pagar por él.
Coste frente a control
Nivel 1 · pago por usocoste bajo, control bajo
Contratas el modelo de otro (Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot) y lo usas tal cual, con sus pesos y su entrenamiento. Puedes añadirle skills o algún plugin, pero no tocas el modelo. Es donde está hoy casi todo el mundo.
Nivel 2 · fine tuningcoste medio, control alto
Coges un modelo open source con los pesos liberados, lo adaptas a tu realidad de negocio y lo alojas tú. Control casi total a un coste muy inferior al de crear uno propio; a cambio, la infraestructura corre de tu cuenta.
Nivel 3 · modelo fundacionalcoste altísimo, control total
Entrenar desde cero, decidiendo hasta cómo se entrena. Tiene sentido en industrias críticas (defensa), si quieres competir vendiendo IA, o en un nicho tan poco explorado que nadie lo ha cubierto.
Casi todo el mundo está en el nivel 1 y le sobra. El 2 aparece cuando la información de negocio es el diferencial; el 3, casi nunca.
05
La plantilla de prompt en cuatro piezas
~6 min
Esta teoría es de hace cuatro años y cada vez está más obsoleta, pero conviene conocer las
raíces: te evita corregir a la IA constantemente. Y sirve igual para un portfolio que para
una tasación de inmueble o un estudio de mercado; solo cambia el contenido de las cajas.
Las cuatro piezas
Actúa comoel rol
Acota el campo de conocimiento. No responde igual un consumidor que un experto en marketing digital. Si no tienes claro el resultado, déjalo abierto: la IA es buenísima mezclando disciplinas.
Resultado esperadolo que quieres
Qué te tiene que devolver y en qué formato. Aquí van las palabras mágicas: un PRD, en bloque de código. También puedes pedirle que se inspire en el diseño de una web concreta.
No quierolos guardarraíles
La pieza que casi nadie escribe y la que más iteraciones ahorra: nada de emojis, no hables de la competencia, no uses información anterior a 2025, no te inventes jurisprudencia, usted en vez de vosotros.
Contextotu información
Quién eres, tu trayectoria, un ejemplo de algo que ya hiciste bien. Menos es más: contexto acotado y pertinente, no volcados a lo loco que se comen la ventana.
Las mayúsculas y las líneas separadoras ya no mejoran la respuesta como hace años, pero ayudan a que tú veas la estructura.
No te preocupes por escribir perfecto. Sin tildes, con erratas o con las letras
bailando, la IA te entiende: es cosa de los embeddings. Los primeros modelos no podían.
Y no le pases la URL de tu LinkedIn. LinkedIn excluye el rastreo, así que la IA
no entra, y en vez de decirte que no puede, se inventa tu trayectoria con cuatro datos. Entra tú,
copia el texto y pégalo en el contexto.
06
Las dos palabras mágicas: code block y PRD
~5 min
Code block no es nada propio de la IA: es pedir la respuesta en un bloque de
texto plano con su botón de copiar. Sirve para ir más rápido y, sobre todo, para que al pegarlo
en un email o un documento no arrastre la tipografía ni los colores del chat, que es lo que delata
un copia y pega a distancia.
PRD son las siglas de Product Requirements Document: el formato estandarizado
donde se define qué se necesita, cómo hacerlo y en qué fases. Tampoco es nada de IA; es el equivalente
al briefing en marketing o al diagrama de Gantt en proyectos. Se lo pides para que la información
venga estructurada, sin más.
Prompt · el PRD de tu portfolio
ACTUA COMO
Experto en marca personal para profesionales.
RESULTADO ESPERADO
Quiero un PRD de un portfolio web para potenciar mi marca
personal, en code block.
NO QUIERO
Que uses vosotros, usa ustedes. Ni emojis. Ni un lenguaje
marketiniano. Ni informacion anterior a 2025.
CONTEXTO
[pega aqui tu trayectoria: quien eres, de donde, anos de
experiencia, estudios, proyectos. Copia y pega el texto de
tu LinkedIn, no la URL.]
Pon el modelo en razonador antes de lanzarlo. Este prompt merece la capa de razonamiento,
no el modo rápido.
Dónde está el interruptor
ClaudeSonnet o superior, esfuerzo alto
Nada de Haiku para esto. Sonnet con esfuerzo alto para arriba.
ChatGPTesfuerzo medio
No hace falta ponerlo en alto para un PRD: con medio va sobrado.
Gemini / DeepSeekrazonamiento profundo
En DeepSeek, el botón de razonamiento profundo en la web gratuita. En Gemini, el modelo razonador, no el rápido.
Grok / Copilotmodo experto
Grok en modo experto. En GitHub Copilot, el balanceador en razonamiento profundo.
Si vas a usar DeepSeek, úsalo desde la web: ahí es gratis e ilimitado. La plataforma de API cobra, aunque sean cifras irrisorias, y no tiene aplicación de escritorio propia.
Y una vez tengas el PRD, refínalo. Lo que no te cuadre, se lo dices y lo
corriges por chat, o lo pasas a un TXT y editas a mano, lo que te resulte más cómodo. Lo
importante es llegar a AI Studio con un documento que ya te convenza: cuanto mejor esté,
menos vueltas vas a dar después.
Antes de pegar tu currículum en DeepSeek, ten claro que esos datos viajan a China.
Son tus datos personales, así que es una decisión tuya; pero si son de la empresa, la decisión no
es tuya.
07
AI Studio: del PRD a la web
~5 min
Se entra por New App, con cuenta de Gmail y sin coste. Ojo con no quedarte
en el Playground: ahí consumes la API de Gemini y te va a pedir un plan de pago.
Pegas el PRD entero, le das a enviar y esperas: la primera generación crea el sistema de
ficheros y la web de cero, así que tarda entre tres y cinco minutos.
El modelo por debajo es Gemini 3.8 Flash, salido la semana pasada y bastante mejor
que el anterior. A la izquierda tienes el chat, donde vas viendo cómo crea los archivos; a la derecha,
la vista previa. Puede que te haga preguntas por la derecha (colores, tono): respóndelas, aunque
normalmente no son bloqueantes.
A partir de ahí, iterar. Revisa lo que ha salido, pide cambios, mira la vista de móvil (la
herramienta la trae) para que no se rompan las letras, y cuando tengas una estructura sólida
pídele microinteracciones. Hay quien ha metido vídeos de YouTube de fondo
de pantalla. Tienes margen para inventar.
El chat bloquea mientras genera. Va de uno en uno y no encola peticiones como sí
hace una terminal agéntica: mientras piensa te sale el cursor de prohibido por toda la pantalla.
Agrupa los cambios en una sola petición en vez de mandarlos sueltos.
08
Lapicito, brocha, versiones y Remix
~5 min
Arriba a la derecha, debajo de Publish, hay un lápiz. Lo activas y clicas
sobre una foto o un texto: ese elemento entra como contexto en el chat y le pides ahí el
cambio exacto. No olvides pulsar Submit: si no, no se aplica nada.
Es over-engineering y se nota. Aunque edites el texto directamente, AI Studio
le manda ese cambio a la IA para que lo aplique en el fichero, en vez de tocarlo sin más. Para
un usuario no técnico es bastante salvaje. Si el lapicito no te hace caso con un cambio de
texto, está el botón Code: ahí lo editas a mano y también te crea su
checkpoint.
Cambiar tu foto, sin que te cambie la cara
Si pasas tu foto por el chat, Gemini se la da a Nano Banana, su generador
de imágenes, y te devuelve una recreación: mismo fondo, misma camisa, otra cara. En clase
pasó varias veces, y con resultados que gustaron más de lo esperado.
Para poner tu foto de verdad: lapicito activo, clic sobre la imagen, botón de añadir para
subirla, y Submit. Desde ahí también puedes pedirle retoques sobre tu propia foto, tipo
cambiar el fondo.
Con el lapicito activo sobre un elemento, el tercer icono de abajo es una brocha. Le das a variation y te propone rediseños completos de la web
con la misma información. Eliges el que te guste, Submit, y te lo aplica todo. Puedes pedirle
que genere más opciones. Es la forma más rápida de sacar una web del molde.
Historial de versiones y Remix. En la ruedita de configuración, arriba a la
derecha, está el apartado de versiones: cada petición crea un checkpoint con su prompt
delante, y puedes restaurar cualquiera (o ver el diff del código, si eres de los técnicos).
Nada se guarda en local: todo queda asociado a tu cuenta. Y Remix reejecuta todos
los prompts en una app nueva, para ver otra versión sin tocar la buena.
Dale sin miedo: hasta que no lo rompas, no pares.
Sobre el historial de versiones
09
Publicar de verdad
~4 min
Arriba tienes tres botones. Remix clona la app. Share comparte el proyecto entero (código y chat) para trabajar entre
varios, como un Google Docs: útil si estáis montando una herramienta de departamento. Publish es el que genera la URL pública de verdad.
Al publicar puedes editar la descripción (la tarjetita que aparece cuando
envías el enlace por WhatsApp) y elegir la URL, si no está cogida. Tarda dos o tres minutos.
Por debajo se está alojando en Google Cloud Platform, con su gestión de dominios. Se puede despublicar en cualquier momento con el mismo botón.
Cada cambio hay que volver a publicarlo. El editor y la versión publicada son cosas
distintas: no hace falta despublicar y volver a publicar, basta con pulsar Publish otra vez. Es
el olvido más común de la sesión.
Lo que hay al lado. El botón Code te deja exportar en ZIP o subir
a GitHub (solo GitHub: ni GitLab ni Bitbucket), por si quieres seguir trabajando en local. Y hay
un apartado de integraciones con servicios de Google (formularios, videollamadas, Firebase) y otro
de secretos para tus claves de API.
No le pidas funcionalidades con IA si vas a publicar. Si le pides un chatbot o
un análisis inteligente, AI Studio conecta la API de Gemini y al publicar te va a exigir tarjeta
de crédito para cobrar el consumo de los usuarios. La solución es pedirle en el chat que quite esa
funcionalidad.
10
Cuando la herramienta te dice que no
~5 min
La mitad de la clase se fue en desatascar accesos, así que aquí queda la lista completa.
Casi ninguno es culpa tuya ni de tu prompt: son trámites de cuenta de Google y bugs
históricos de la plataforma.
Errores y salidas
Verificar tu edadselfie o documento
Si la cuenta de Gmail no tiene fecha de nacimiento o el sistema no la da por buena, Google capa la herramienta por ser menor de edad. Se resuelve con la verificación (selfie o documento) y luego hay que volver a entrar.
Región no autorizadala VPN y el perfil
A veces el aviso de región no tiene nada que ver con dónde estás: suele ser una VPN activa o el propio perfil de la cuenta. Desconecta la VPN, sal de la sesión y vuelve a entrar; si sigue, prueba en otro navegador.
Aceptar términosel pop-up escondido
La aceptación de condiciones puede quedarse pendiente detrás de un banner. Cierra los avisos de abajo, cierra sesión y vuelve a entrar: el pop-up reaparece y ahí se acepta.
Permisos denegadosla app sin acceso
El mensaje de permisos de la aplicación denegados aparece cuando la cuenta no ha autorizado AI Studio. Vuelve a entrar desde el apartado Build y autoriza cuando lo pida.
Te pide pagarestás en el Playground
En Playground consumes la API de Gemini y te pide plan de pago. La web se construye en New App, que no cuesta nada. Si te pide tarjeta ya dentro de una app, es otra cosa: mira la sección de publicar.
Pantalla pilladarefresca
El 80-90 % de los cuelgues son del navegador, no de la generación: eso sigue corriendo en la nube. Refrescar la pestaña no pierde nada y destraba casi siempre.
No puedes clicar nadael lapicito activo
Si te sale el cursor de prohibido por toda la web, o está generando (bloquea hasta terminar) o te dejaste el lapicito activado. Desactívalo arriba a la derecha y vuelve a interactuar.
Se acabó la cuotacuenta gratuita
Para una primera versión y unas cuantas correcciones llega de sobra. Si encadenas muchos cambios seguidos puede cortarte por hoy: agrupa peticiones en vez de mandarlas de una en una.
Si cambia el mensaje de error después de un intento, vas bien: significa que has resuelto el bloqueo anterior.
La verificación de edad
El caso más largo de la tarde. El mensaje hablaba de región no autorizada, pero la región
estaba bien y las VPN, desconectadas. El problema real era que la cuenta de Gmail no tenía
una fecha de nacimiento válida, probablemente puesta a boleo años atrás, y Google la trataba
como cuenta de menor de edad.
Se resolvió con la verificación (selfie o documento de identidad), pero no basta con
pasarla: después hay que cerrar sesión y volver a entrar para que aparezcan los
pop-ups de términos pendientes. Cuando cambió el mensaje de error, supimos que íbamos por buen
camino.
11
Lo que la IA rellena sola
~4 min
Salió en clase y conviene dejarlo por escrito: la IA no deja huecos. Si no le das un email,
se inventa uno. Si no le das perfil de LinkedIn, lo pone igual. Y si le hablas de un
proyecto sin dar detalles técnicos, los rellena con vocabulario genérico que suena
convincente.
A veces acierta, y eso es lo peligroso. Uno de los portfolios apareció con
detalles técnicos que nadie había dado y que no eran desacertados: mezcla de alucinación y de
haber encontrado algo público de la empresa. Tú no puedes distinguir uno de otro a simple
vista, así que se verifica todo antes de publicar: nombres, cifras, fechas, emails,
proyectos.
El contrapunto, que también salió: en el otro grupo, un compañero descubrió que el blog que
le alucinó la IA describía sus propios proyectos mejor de lo que los habría escrito él.
Sirve como borrador, nunca como verdad publicada.
12
La tarea
~2 min
Hasta el miércoles tienes 48 horas para dejar tu portfolio como quieras: en la siguiente
sesión los revisamos, los puntuamos y vemos las mejores prácticas de cada uno. Y si no lo
publicaste en clase, publícalo ahora.
Pasos, en orden
Marca lo que vayas completando. Se guarda en tu navegador, así que al volver sigue aquí.
0/7 completado
Lo que viene. Empezamos a trabajar en grupo y damos el salto a la IA agéntica:
que la IA deje de necesitar tus manos copiando y pegando, y pase a hacer cosas en el ordenador por
sí misma. Con Open Code sobre WSL se puede ver sin licencia corporativa, y de paso enseño la herramienta
con la que se transcriben estas sesiones.
Repaso
Repaso rápido
Cinco preguntas para fijar lo esencial. No hay nota ni castigo: si fallas, te explico el porqué.
Repaso · Pregunta 1/5
Copilot te guarda una skill en su propia carpeta oculta. ¿Por qué es un problema?
Porque ocupa más espacio en disco.
Porque si mañana cambias de herramienta, la nueva no va a mirar ahí: tu conocimiento queda atado a ese producto.(respuesta)
Porque las carpetas ocultas no se pueden editar.
Es vendor lock-in puro. La habilidad que has afinado durante semanas vive en una ruta que solo conoce esa herramienta. Basta con pedirle que la guarde en una carpeta agnóstica, la convención .agents, para que Claude, Copilot, ChatGPT o lo que uses mañana la encuentren por defecto. Y ojo, que Claude hace exactamente lo mismo si no se lo dices.
¿Qué hace distinto a JEV frente a un LLM clásico?
Razona más profundo antes de escribir la respuesta.
No genera texto: devuelve probabilidades sobre datos estructurados, con coste de salida cero y sin alucinar.(respuesta)
Es un LLM normal, pero entrenado solo con datos financieros.
Un LLM te contesta escribiendo, token a token, y eso cuesta tiempo y dinero. JEV recibe datos estructurados y devuelve, por ejemplo, 0,85 de probabilidad de que un email sea fraudulento. Coste de salida cero, respuesta en décimas de segundo y determinista: con los mismos ingredientes, siempre la misma salsa. Es el tipo de modelo que permite decidir en tiempo real, al ritmo de una transacción con tarjeta.
¿Por qué la IA traduce tan bien si nadie la entrenó específicamente para traducir?
Porque lleva un diccionario incorporado.
Porque términos equivalentes en idiomas distintos quedan casi en el mismo punto del espacio de embeddings.(respuesta)
Porque consulta Google Translate por debajo.
Fue una consecuencia detectada, no una funcionalidad buscada. Al convertir palabras en vectores, los equivalentes entre idiomas acaban en coordenadas casi idénticas, así que el salto entre lenguas es corto. Tanto, que Google cambió el motor de Translate por uno basado en IA. Es la misma propiedad que hace que entienda "no consigo dormir" cuando busca soluciones para el insomnio.
¿Para qué sirve la pieza "no quiero" de la plantilla de prompt?
Para que la IA sea más educada.
Para poner guardarraíles antes del primer intento y ahorrarte las rondas de corrección que ya sabes que vas a necesitar.(respuesta)
Para reducir el coste de los tokens de entrada.
Muchas veces importa más decirle lo que no quieres que lo que quieres. Si sabes que va a meter emojis, que va a comparar tu producto con el de la competencia o que va a escribir con vosotros cuando tú hablas de usted, se lo dices antes. Te curas en salud y te ahorras el bucle de generar, corregir y volver a generar.
Le pasas tu foto por el chat de AI Studio y te devuelve a otra persona con tu camisa. ¿Por qué?
Porque la imagen se subió corrupta.
Porque por el chat Gemini la interpreta como una petición para su generador de imágenes y te la recrea en vez de colocarla.(respuesta)
Porque AI Studio no admite fotos de personas.
Si la imagen entra por el chat, la trata Nano Banana, el generador de imágenes de Gemini, y lo que obtienes es una recreación: mismo fondo, misma camisa, otra cara. Para poner tu foto de verdad hay que activar el lapicito, clicar sobre la imagen, subirla desde ahí con el botón de añadir y pulsar Submit. Es poco eficiente, porque sigue mandándosela a la IA para que la aplique, pero es la vía oficial.
Glosario · toca para ampliar
Skill
Un documento en texto plano, normalmente Markdown, donde la IA guarda un procedimiento que ya has afinado con ella (hacer una factura, aplicar una arquitectura) para no tener que explicárselo otra vez en la siguiente conversación.
Quedarte atado a una herramienta porque tu inteligencia de negocio vive en su formato o en su carpeta propia. Si mañana cambias de IA, no encuentra nada de lo que aprendiste.
La convención agnóstica para guardar skills e instrucciones de agentes (con su AGENTS.md), en lugar de la carpeta oculta propia de cada herramienta. Cualquier IA que uses mañana sabe mirar ahí.
Modelo lanzado en septiembre de 2026 por un ex-investigador de OpenAI. En vez de devolver texto, devuelve probabilidades sobre datos estructurados: mucho más rápido, mucho más barato y sin alucinaciones.
IA china nacida en 2023 dentro de un hedge fund. Su R1 (enero de 2025) hizo caer a Nvidia un 17 % en bolsa al igualar a modelos privativos con GPU capadas. Publica los pesos en abierto.
La traducción de una palabra a un vector numérico. Los conceptos cercanos en significado quedan cerca en ese espacio: reina está más cerca de princesa que de perro. Es lo que permite buscar por significado y traducir tan bien.
Los números que codifican lo que el modelo aprendió. En los modelos privativos no los tocas; en los open source están abiertos y puedes ajustarlos a tu dominio.
Product Requirements Document: el formato estándar donde se define qué se necesita, cómo hacerlo y en qué fases. No tiene nada que ver con la IA; se lo pides para que te devuelva la información estructurada.
Bloque de texto plano con botón de copiar. Pedirlo evita arrastrar la tipografía y los colores de la IA al pegarlo en un email o un documento, que es lo que delata un copia y pega.
Escribir explícitamente lo que no quieres. Pone guardarraíles antes del primer intento y ahorra las rondas de corrección que ya sabes que vas a necesitar.
La herramienta de Google que convierte un PRD en una web funcional. Se entra por New App con cualquier cuenta de Gmail, sin coste. Playground es otra cosa y sí consume API.
El generador de imágenes de Gemini. Es el motivo por el que, si le pasas tu foto por el chat, te devuelve una recreación tuya con la misma camisa y otra cara en vez de tu foto.
El punto que AI Studio guarda en el historial de versiones con cada petición. Sirve para volver atrás cuando un cambio rompe la web.
Remix
Reejecutar todos los prompts de la sesión en una app nueva, para ver otra versión sin tocar la que ya funciona.
Si solo tienes tiempo para 2 cosas
Estas dos ideas son las que más impacto tienen. Si te llevaras únicamente dos cosas de toda
esta página, que sean éstas:
Escribe lo que NO quieres: el rol y el contexto ya los pones casi
por instinto, pero la pieza que de verdad te ahorra la tarde es la de los guardarraíles. Y guarda
tus skills en una carpeta agnóstica, no en la del fabricante.
Verifica antes de publicar: la IA no deja huecos, los rellena.
Emails, perfiles, cifras y proyectos que nunca existieron conviven con datos correctos en la misma
página. Revisa, prueba en móvil, y vuelve a pulsar Publish después de cada cambio.
Recursos
herramientaGoogle AI Studio · New App · Donde se pega el PRD y nace la web. Entra por New App, no por Playground: el Playground consume API y te pide plan de pago.
noticiaJEV · los modelos de sistema uno · El anuncio del modelo que no devuelve texto sino probabilidades sobre datos estructurados: coste de salida cero, respuesta en décimas de segundo y sin alucinaciones.
herramientaDeepSeek · chat · Gratuito e ilimitado desde la web, con razonamiento profundo. Puedes hablarle en español aunque la interfaz esté en inglés. Tus datos viajan a China: tenlo en cuenta.
pizarraMiro · la pizarra de esta sesión · El tablón de hoy: los enlaces de la clase, el apartado de JEV y el feedback anónimo. Se queda abierto de forma permanente.
Nos vemos el miércoles con los portfolios encima de la mesa y los grupos de trabajo. Si
algo de esta página no te cuadra, escríbeme a hi@alci.dev o déjamelo en el feedback anónimo del Miro.