Linter de prompts de sistema

Encuentra contradicciones, instrucciones muertas y marcadores sin rellenar en un prompt.

Los prompts de sistema están entre los textos más sensibles que escribe un equipo. Todo se analiza en el navegador y nada se sube.

Compáralo con la versión anterior

Acerca de Linter de prompts

Si un prompt es bueno no se puede decidir leyendo el texto. Si se contradice a sí mismo, sí. Estas comprobaciones son deliberadamente mecánicas: una instrucción de producir JSON sin describir el JSON, una instrucción de longitud sin ninguna longitud dentro, un marcador todavía sin rellenar, una frase a la vez exigida en una oración y prohibida en otra. Cada hallazgo apunta al fragmento del que salió, porque un resultado de linter que no puedes localizar es solo una opinión. Algunas reglas tratan del coste más que de la corrección: las mayúsculas sostenidas y las súplicas añaden tokens a cada petición sin cambiar lo que vuelve.

Características

• Contradicciones, donde lo mismo se exige y se descarta
• Peticiones de JSON sin ninguna forma descrita
• Instrucciones de longitud sin ningún número
• Marcadores de plantilla sin rellenar, informados como errores
• Etiquetas al estilo XML abiertas y nunca cerradas
• Instrucciones de no razonar, que suelen salir mal
• Cada hallazgo apunta al texto exacto que coincidió
• Una puntuación que pesa más los errores que las notas

Cómo usar Linter de prompts

1. Pega el prompt de sistema
2. Lee los hallazgos, errores primero
3. Corrige las contradicciones: son las que cambian el comportamiento
4. Vuelve a comprobar mientras editas

Ejemplo

Entrada

Always include the order number. Never include the order number if unverified.

Salida

Possible contradiction: “the order number” is both asked for and ruled out

Un absoluto más una excepción condicional es la forma habitual.

Errores comunes y solución de problemas

• Señala una contradicción que es intencionada. — Una regla con excepción suele parecerlo. Si la excepción es deliberada, formula también la primera instrucción de forma condicional para que la precedencia sea explícita.
• Se queja del JSON cuando sí describo la forma. — La comprobación busca una clave visible o un esquema. Si la tuya está en prosa, mostrar un ejemplo pequeño es más claro de todos modos.
• Señala «siempre» y «nunca». — Solo como notas. Los absolutos son fáciles de escribir y difíciles de cumplir, y son la fuente habitual de que un prompt se contradiga más abajo.
• Un prompt largo aparece señalado. — La longitud no es un error. La nota existe porque el centro de un prompt largo es donde se pierden las instrucciones: las innegociables van al principio o al final.

Preguntas frecuentes

¿Arreglarlo todo hará bueno al prompt?

No. Son comprobaciones mecánicas: contradicciones, formatos que faltan, marcadores muertos. Si las instrucciones son las correctas es un juicio sobre tu tarea que ningún linter emite.

¿Por qué se señala «no pienses»?

Las instrucciones de saltarse el razonamiento tienden a empeorar la salida en vez de acortarla, y en los modelos actuales pueden empujar el razonamiento a la respuesta visible en lugar de suprimirlo. Pedir una respuesta más corta es la instrucción que sí funciona.

¿Por qué le importan las mayúsculas?

Las mayúsculas sostenidas no transmiten el énfasis que transmiten a un lector humano, y cuestan más tokens que las mismas palabras en minúscula. Es una nota, no un error.

¿Cómo funciona la comprobación de contradicciones?

Busca el mismo sintagma nominal apareciendo a la vez en algo exigido y en algo prohibido, incluida una versión matizada. Es deliberadamente estrecha, así que se le escapan conflictos sutiles en lugar de inundarte de falsos positivos.

¿Funciona con cualquier prompt?

Está escrito para texto con forma de instrucción: prompts de sistema, descripciones de herramienta, cuerpos de skill. Pasarlo por prosa corriente producirá notas que no significan gran cosa.

Herramientas relacionadas

• Comparador de prompts — Compara dos versiones palabra por palabra, con la diferencia en tokens.
• Secciones XML del prompt — Envuelve secciones en etiquetas de las que el contenido no puede salir.
• Ejemplos few-shot — Convierte pares de entrada y salida en ejemplos etiquetados, JSON o de chat.
• Linter de skills — Pega un SKILL.md y descubre qué impide que se asocie a una tarea.
• Instrucciones del proyecto — Redacta un CLAUDE.md que se gane su sitio en cada sesión.
• Relleno de plantillas — Expande un prompt sobre una tabla de filas y mira qué falta.

Más herramientas de IA y agentes

• Constructor de skills — Escribe un SKILL.md con el frontmatter revisado mientras escribes.
• Linter de skills — Pega un SKILL.md y descubre qué impide que se asocie a una tarea.
• Constructor de subagentes — Crea el archivo de definición de un subagente con sus herramientas y modelo.
• Constructor de comandos — Crea un comando propio, con argumentos y una lista de herramientas.
• Instrucciones del proyecto — Redacta un CLAUDE.md que se gane su sitio en cada sesión.
• Manifiesto de plugin — Genera un plugin.json y mira la estructura de carpetas que espera.
• Constructor de hooks — Crea hooks de settings.json y detecta los matchers que nunca se activan.
• Probador de reglas de permiso — Prueba reglas de permitir, preguntar y denegar con comandos reales.
• Configuración de servidor MCP — Genera una entrada de servidor MCP para stdio, HTTP o SSE.
• Esquema de herramienta MCP — Define una herramienta y obtén el JSON Schema, con el modo estricto revisado.
• Verificador de esquemas — Pega una definición y averigua por qué se rechaza o se llama mal.
• Relleno de plantillas — Expande un prompt sobre una tabla de filas y mira qué falta.
• Comparador de prompts — Compara dos versiones palabra por palabra, con la diferencia en tokens.
• Ejemplos few-shot — Convierte pares de entrada y salida en ejemplos etiquetados, JSON o de chat.
• Secciones XML del prompt — Envuelve secciones en etiquetas de las que el contenido no puede salir.
• Visor y validador JSONL — Lee, filtra y comprueba un archivo JSONL línea por línea.
• Conversor de transcripciones — Convierte un array de mensajes en una transcripción legible, y al revés.
• Validador de datasets — Revisa un dataset JSONL de chat buscando los errores que tumban un entrenamiento.
• Visor de streams SSE — Pega una respuesta en streaming y recupera el texto, las llamadas y el uso.
• Planificador de contexto — Reparte la ventana entre prompt, herramientas, historial y respuesta.
• Planificador de caché — Ordena los bloques para que el prefijo cacheable sea lo más largo posible.
• Divisor de texto — Divide un documento en fragmentos solapados que cortan en límites reales.
• Coste de un bucle de agente — Calcula el coste turno a turno, con el historial reenviado y la caché aplicada.
• Constructor de lotes — Convierte una tabla de filas en un trabajo por lotes, con ids únicos.

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