Recetas de ganso Inicio de la IA 2025 - Día 7

En el día 7 del Advent of AI desarrollé una receta reutilizable para Goose que convierte datos desordenados de objetos perdidos y encontrados en aplicaciones web organizadas y listas para usar. Goose es un agente IA de código abierto que automatiza tareas de ingeniería, desde generar y ejecutar código hasta orquestar flujos de trabajo. La idea fue crear una receta que cualquier organizador de eventos pueda usar sin conocimientos técnicos previos y que escale desde unas pocas decenas hasta miles de registros.

Qué es una receta de Goose En lugar de una interacción ad hoc con el agente, una receta es un agente especializado con conocimiento del dominio incrustado en su prompt. Una receta bien diseñada sabe qué hacer, procesa datos de forma autónoma, maneja duplicados y produce una salida consistente. Para este proyecto diseñé dos archivos principales: un YAML de receta y un documento de prompt extenso con reglas de normalización, detección de duplicados, categorización y especificaciones para generar una única página HTML responsiva sin dependencias externas.

El reto real Imagina a María encargada del mostrador de Objetos Perdidos en un festival. Cada noche tiene montones de notas con descripciones inconsistentes y duplicadas, elementos urgentes enterrados y tiempos mal anotados. Repetir esto en varios eventos consume horas. La receta debía limpiar textos, normalizar ubicaciones y horarios, detectar y fusionar duplicados, priorizar elementos urgentes como electrónicos o documentos y generar una interfaz útil para búsquedas, filtros y reportes imprimibles.

Método y ultrathink Usé un patrón de prompt que llamé ultrathink para pedir al modelo que analizara el problema en profundidad antes de proponer soluciones. Eso permitió estructurar reglas claras de normalización, un sistema de detección de duplicados por factores múltiples y un flujo de trabajo paso a paso: ingestión, limpieza, detección y fusión, categorización, emparejamiento, cálculo de estadísticas y generación de la aplicación web. El resultado fue un prompt de dominio de 13KB con criterios prioritarios de coincidencia y niveles de confianza para decidir fusiones automáticas o revisiones manuales.

Estructura de la receta y salida técnica La receta produce un único archivo HTML con CSS y JavaScript embebidos. La interfaz incluye un panel resumen con totales, una sección de urgentes resaltados, pares potenciales de perdido y encontrado, inventario organizado por categorías y búsqueda en tiempo real. También es imprimible y accesible. Las pruebas con tres datasets crecientes demostraron que la receta fusiona duplicados, marca urgentes y genera páginas compactas y móviles que facilitan la gestión diaria.

Resultados de las pruebas En conjuntos de prueba reales se manejaron escenarios como reports duplicados con variaciones en mayúsculas, sinónimos de ubicaciones y formatos de tiempo distintos. Todos los tests arrojaron aplicaciones listas para producción con paneles de resumen, filtros por categoría y urgencia y una UI festiva. La inversión inicial en tokens para crear la receta se compensa con la reutilización: una receta bien documentada procesa datos ilimitados sin rehacer la ingeniería del prompt.

Lecciones clave 1 Ultrathink y diseño de prompts producen soluciones más robustas y manejan casos extremos que de otra manera se pasarían por alto. 2 Codificar la experiencia del dominio en reglas explícitas facilita la transferencia a otros problemas similares como inventarios de proveedores o análisis de feedback. 3 Especificar exactamente el formato de salida evita ambigüedades: una receta debe declarar requisitos técnicos, accesibilidad y comportamiento responsivo. 4 Documentar es esencial para que terceros puedan adoptar la receta sin fricción.

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Impacto y adaptabilidad La receta de Lost and Found Data Detective es un caso de uso replicable. Más allá de objetos perdidos puede adaptarse a control de inventarios, gestión de voluntarios, análisis de feedback o cualquier escenario con entradas repetitivas y ruido humano. Construir una vez, documentar bien y desplegar con automatizaciones permite a organizaciones ahorrar tiempo y reducir errores humanos.

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Resumen final La combinación de Goose como agente local, un prompt profundizado con ultrathink y buena documentación permite transformar caos de texto en aplicaciones útiles y reutilizables. Creando recetas compartibles se codifica la experiencia y se multiplica su valor. En Q2BSTUDIO podemos ayudarte a convertir esas ideas en soluciones productivas, seguras y escalables.