Cómo se crea el contenido
PromptingEasy puede utilizar herramientas de IA para explorar un tema, organizar notas, comparar formulaciones o preparar un primer borrador. El texto generado por IA no se considera una fuente. La página publicada sigue siendo responsabilidad de la persona encargada de la edición.
Se define el público, el objetivo, el nivel y el conjunto de afirmaciones que necesitan respaldo.
Las explicaciones y los ejemplos se redactan o revisan para mejorar su claridad. Puede utilizarse asistencia de IA, pero una afirmación sin respaldo no se acepta solo porque la haya producido un modelo.
Se verifican las afirmaciones técnicas y factuales relevantes, se agregan limitaciones y se elimina el lenguaje que sugiera garantías cuando no existan pruebas que lo respalden.
La página se publica con una fecha de actualización. Las correcciones posteriores importantes se registran en el historial público que figura más abajo.
Los distintos niveles tienen objetivos editoriales diferentes
Las páginas para principiantes priorizan explicaciones claras y ejemplos prácticos sin fingir que los sistemas complejos son más sencillos de lo que realmente son. Las páginas avanzadas y expertas se revisan para verificar la exactitud técnica, la precisión terminológica, las salvedades dependientes de la implementación y los compromisos propios de producción. Pueden presuponer conocimientos previos y no se simplifican únicamente para que cada sección resulte accesible a una persona principiante.
Cómo se verifican los datos
La evidencia preferida depende de la afirmación. Cuando están disponibles, PromptingEasy prioriza las fuentes primarias y autorizadas frente a los resúmenes o el material promocional.
- Primera opción: documentación oficial de productos y estándares, trabajos de investigación originales, publicaciones gubernamentales y anuncios técnicos de primera parte.
- Fuentes de apoyo: explicaciones secundarias fiables pueden aportar contexto, pero no sustituyen una fuente primaria para una afirmación técnica importante o sensible al tiempo.
- Ejemplos prácticos: los ejemplos se presentan como ilustraciones o reglas orientativas, no como garantías universales de rendimiento.
Información sensible al tiempo
Las capacidades de los modelos, las interfaces de productos, los precios, los límites de alojamiento, las funciones SEO, las leyes y las recomendaciones de los proveedores pueden cambiar con rapidez. Las afirmaciones en estos ámbitos se verifican cerca de la fecha de publicación o revisión y deben incluir una fecha o una limitación cuando el momento sea relevante.
Revisión técnica avanzada y experta
Las páginas técnicas se revisan más allá de una plausibilidad superficial. La revisión considera definiciones, supuestos, garantías algorítmicas, dependencias de ejecución y hardware, modos de fallo y si una afirmación se aplica en general o solo a una implementación concreta. Entre los temas pertinentes se incluyen la recuperación de información, el muestreo, los transformers, los agentes, el uso de herramientas, la cuantización, la decodificación especulativa, el ajuste fino, la evaluación, la latencia, la fiabilidad y el costo.
Política de correcciones y actualizaciones
El contenido se revisa de nuevo cuando cambia una orientación oficial, un modelo o producto cambia de forma sustancial, una persona lectora comunica un problema verosímil o una revisión interna detecta que una formulación es inexacta, está desactualizada, carece de respaldo o resulta demasiado absoluta.
- Evaluar la afirmación. El pasaje señalado se compara con las fuentes disponibles más pertinentes.
- Corregir la página. Los errores relevantes se corrigen directamente. Las afirmaciones ambiguas pueden acotarse, fecharse, documentarse o reformularse como una regla orientativa.
- Verificar las páginas relacionadas. Se revisan las afirmaciones repetidas y el contenido de origen del sistema de compilación para evitar que el mismo problema vuelva a introducirse.
- Registrar las revisiones importantes. Los cambios sustanciales se resumen en el historial público. Las correcciones menores de ortografía, gramática, formato y accesibilidad pueden no aparecer en él.
Ningún proceso de revisión puede prometer contenido perfecto o permanentemente actualizado. Las decisiones médicas, jurídicas, financieras, de seguridad y de cumplimiento que impliquen riesgos importantes deben verificarse con profesionales cualificados y fuentes autorizadas actuales.
Historial público de revisiones
Este registro recoge las revisiones editoriales importantes. Es deliberadamente más breve que el historial interno detallado de cambios.
Tutoriales de prompting: se matizaron o eliminaron garantías sin respaldo, porcentajes fijos de éxito y afirmaciones demasiado absolutas sobre la calidad de los prompts, las personas, los ejemplos y las instrucciones de cadena de pensamiento.
LLM avanzado: se aclararon técnicamente el análisis de fallos de RAG, la etiqueta no estandarizada «Large Action Model», MCP, A2A y los compromisos de los sistemas multiagente.
LLM experto: se precisaron las garantías de la decodificación especulativa, las dependencias de rendimiento de la cuantización y el papel adecuado de LoRA frente a la recuperación de información.
Generadores y casos de uso: las recomendaciones de modelos y las estimaciones de flujo de trabajo se reformularon como orientaciones sensibles al tiempo o dependientes de la tarea, en lugar de clasificaciones permanentes o resultados garantizados.