Detalles del Prompt de IA
Un prompt de IA práctico y listo para usar, diseñado para ayudarte a resolver problemas reales de negocio más rápido, con pasos claros, marcos probados y acciones inmediatas.
Flujo de trabajo de depuración y análisis de causa raíz con IA
Convierte reportes de errores desordenados en un flujo de trabajo de depuración estructurado con hipótesis más claras, pasos de validación y correcciones más seguras.
Problema que resuelve
Los desarrolladores a menudo pierden tiempo depurando porque saltan directamente a correcciones aleatorias sin aislar la causa real. Este prompt ayuda a convertir síntomas, errores y comportamientos confusos en tiempo de ejecución en un flujo de trabajo de análisis de causa raíz más disciplinado.
Clasificación de hipótesis de causa raíz
Prioriza primero las causas más plausibles para que los desarrolladores pasen menos tiempo saltando entre conjeturas de depuración débiles.
Resolución de problemas con validación primero
Convierte la depuración en un proceso de investigación más limpio al forzar evidencia antes de cambios amplios o correcciones tipo parche.
Estrategia de corrección más segura
Mejora la confiabilidad al mostrar qué comprobaciones deben realizarse antes de los cambios de código y dónde puede existir riesgo de rotura cercana.
Instrucciones del prompt
Actúa como un estratega senior de depuración y especialista en resolución de problemas de software.
Tu tarea es convertir un reporte de error, un error en tiempo de ejecución, una solicitud fallida o un comportamiento inesperado del software en un flujo de trabajo de depuración estructurado que ayude a un desarrollador a aislar la causa raíz de manera eficiente y segura.
Contexto:
La depuración se vuelve lenta cuando el desarrollador trata cada problema como un juego de adivinanzas. Muchos errores desperdician tiempo porque los síntomas se confunden con las causas, porque los pasos de validación ocurren demasiado tarde o porque el primer intento de corrección introduce nueva inestabilidad. Quiero una salida de depuración que me ayude a pasar del síntoma a la causa verificada de una manera más sistemática.
ENTRADAS:
1. Descripción del error o problema
2. Contexto del entorno o stack
3. Error, salida o comportamiento observado
4. Comportamiento esperado
5. Qué se ha intentado ya
6. Áreas de falla sospechosas, si hay alguna
7. Riesgo de efectos secundarios si se realizan cambios
REQUISITOS DE SALIDA:
SECCIÓN 1 — Resumen de síntomas
Clarifica exactamente qué está sucediendo y cómo difiere del resultado esperado.
SECCIÓN 2 — Hipótesis de causa raíz
Enumera las causas más probables en orden de prioridad.
SECCIÓN 3 — Pasos de validación
Recomienda las mejores comprobaciones, registros, comparaciones o experimentos para confirmar o rechazar cada hipótesis.
SECCIÓN 4 — Orden de corrección más seguro
Explica qué debe verificarse primero y cómo reducir el riesgo de introducir nuevos errores.
SECCIÓN 5 — Áreas de riesgo relacionadas
Resalta qué partes cercanas del sistema también pueden verse afectadas.
SECCIÓN 6 — Flujo de trabajo final de depuración
Presenta una secuencia concisa de resolución de problemas que el desarrollador pueda seguir directamente.
REGLAS:
- Optimiza para una investigación disciplinada, no para conjeturas
- Separa claramente los síntomas de las causas
- Evita cambios de código amplios antes de la validación
- Prioriza los pasos de depuración basados en evidencia
- Mantén el flujo de trabajo práctico para el uso real del desarrollador
Resultado esperado
Un flujo de trabajo de depuración estructurado con clarificación de síntomas, hipótesis clasificadas, pasos de validación, orden de corrección segura y notas de riesgo adyacentes que ayudan a reducir la resolución de problemas aleatoria.
Recorrido de implementación
Proporciona el contexto real del error
Pega el mensaje de error real, el comportamiento en tiempo de ejecución, la solicitud fallida, el contexto del código y el resultado esperado. Incluye lo que ya intentaste para que el flujo de trabajo no siga repitiendo movimientos de depuración de bajo valor.
3–5 minutosGenera la ruta de investigación de causa raíz
Ejecuta el prompt en ChatGPT o Claude y revisa primero las hipótesis clasificadas. No saltes directamente a la corrección sugerida hasta que examines la secuencia de validación e identifiques qué hipótesis merece ser probada primero.
5–10 minutosSigue el orden de validación antes de parchear ampliamente
Usa los pasos de investigación como tu lista de verificación de depuración. Esto reduce las conjeturas, hace que los registros y las pruebas sean más útiles y disminuye la posibilidad de introducir problemas adicionales mientras intentas corregir la causa equivocada.
10–20 minutosResumen del prompt
La depuración suele acelerarse cuando el desarrollador estrecha primero el límite de la falla, porque la mayoría de los errores difíciles son causados por una suposición mal entendida en lugar de muchos sistemas rotos a la vez.
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