Esta palabra clave no es muy valiosa; se trata de una campaña de marketing cuidadosamente diseñada para vender cursos. Sin embargo, el debate en torno a esta publicación sí es valioso. El siguiente contenido es un resumen generado por IA; las preguntas y respuestas se encuentran en los comentarios: ---- (Abre el editor y prepárate una taza de café) Amigos, una publicación popular hoy en Reddit r/ChatGPT se puede describir como "una mezcla de información y peculiaridades". El incidente comenzó cuando un tipo publicó que después de "probar más de 1000 mensajes de ChatGPT" en 2025, finalmente había encontrado una "fórmula ganadora" que podía "superar continuamente a todos los demás frameworks". Lo denominó método DEPTH. Antes de adentrarnos en los "golpes creativos" de la comunidad, primero debemos entender cuál es este "objetivo". ¿Qué es la fórmula DEPTH? El DEPTH propuesto por este tipo (en adelante, OP) es un marco abreviado para construir "super prompts": - D - Definir múltiples perspectivas: No se limite a decir "Escriban un correo electrónico", diga: "Ahora tienen tres expertos: un psicólogo conductual, un redactor publicitario de marketing directo y un analista de datos. Por favor, colaboren..." - E - Establecer métricas de éxito: No diga simplemente "escriba bien", sino "el objetivo es una tasa de apertura del 40% y una tasa de clics del 12%, que debe incluir 3 factores psicológicos desencadenantes". - P - Proporcionar capas de contexto: En lugar de decir simplemente "Escrito para mi empresa", diga "Antecedentes: Somos una empresa SaaS B2B, con un precio de 200 dólares al mes, dirigida a fundadores con exceso de trabajo..." - T - Desglose de tareas: No digas simplemente "Organicemos un evento", sino "Paso 1: Identificar el problema. Paso 2: Crear el gancho. Paso 3: Generar valor. Paso 4: Llamada a la acción sutil." - H - Retroalimentación humana: No acepte la primera versión de la respuesta. En su lugar, diga: "Por favor, califique su respuesta del 1 al 10... Si es inferior a 8, por favor, mejórela usted mismo. Si no está seguro de algún dato, márquelo como [INCERTIDO] y explique por qué." El autor original incluso proporcionó un "resultado": las publicaciones de LinkedIn generadas con este método obtuvieron un 14% de interacción y 47 comentarios. En apariencia, esta teoría parece muy estructurada y muy "profesional", ¿verdad? Sin embargo, cuando esta "técnica para matar dragones" fue puesta a prueba en el "campo de pruebas" de HN (Reddit), la reacción de la comunidad estuvo lejos de ser de "adoración". La discusión rápidamente evolucionó hacia un "diagnóstico colectivo" del caos actual de la ingeniería de prompts. He identificado tres puntos clave de controversia para usted. Punto de enfoque 1: La fórmula es buena, pero ¿por qué sigue produciendo "divagaciones de IA"? El primer punto de inflexión en esta discusión provino de un usuario llamado FineInstruction1397. Él "puso su conocimiento en práctica" y de hecho le mostró a ChatGPT el ejemplo de la publicación de LinkedIn del autor original sobre "la IA reemplazando trabajos". ¿Y el resultado? Recibió esto: "ChatGPT no lucha por empleos. Lucha por 'excusas'." > …… La IA no eliminará a los trabajadores; solo eliminará los desperdicios. > …… > ⚡ Los directores ejecutivos que aprendan sobre IA reemplazarán a los que no lo hagan. ¿Quieres ser reemplazado o potenciado? Bueno... ¿cómo debería decirlo? La reacción de la comunidad fue muy directa. El comentario de un usuario (jmlusiardo) dio en el clavo: "Esto es simplemente una mezcolanza de clichés de ChatGPT como 'No es A, es B'". Otro usuario, BrooklynNets, fue aún más lejos tras ver otro ejemplo similar: "Esto es un montón de 'chatarra' llena de guiones y emojis sin sentido. Es como el hijo ilegítimo de una publicación de LinkedIn y un pie de foto de Instagram. Mi cerebro está entrenado para desplazarse automáticamente por este tipo de contenido." Esto desató de inmediato la principal preocupación en el foro de discusión: ¿Por qué, después de usar una fórmula de Prompt tan compleja e ingeniosa, obtuvimos este tipo de contenido mediocre, obviamente falso y con un marcado "sabor a IA"? El autor del hilo claramente no respondió (o más bien, evitó) a esta pregunta. Enfoque 2: ¿Cómo logran los verdaderos "veteranos" que la IA "hable el lenguaje humano"? Cuando la fórmula supuestamente infalible para los operadores demostró ser ineficaz para abordar el principal problema del rendimiento similar al de la IA, comenzaron debates realmente valiosos. Los veteranos de la comunidad revelaron sus propias técnicas secretas. Aquí reside la "mina de oro" de esta discusión. Secreto n.º 1: «Combatir el fuego con fuego»: usar IA contra IA. El usuario ophydian210 propuso una idea muy "hacker": "Nunca uses la misma IA para generar y limpiar contenido. Hay demasiados sesgos involucrados." > Yo ejecutaba mi prompt complejo en Gemini 2.5 o Chat 5 (Nota del editor: se refería a los modelos de última generación en ese momento) y luego enviaba el resultado a Claude tal cual para que lo reescribiera y perfeccionara. Esta estrategia de "muñecas rusas" iluminó a mucha gente al instante. Utilizar la diferencia de "sesgo" entre distintos modelos para la validación cruzada y la "eliminación de sesgos" es claramente mucho más sofisticado que el "bucle de retroalimentación H" egocéntrico del autor original. Segundo consejo: "Alimentar" es mejor que "dar instrucciones". La base de la metodología del autor original es "dar instrucciones". Sin embargo, muchos usuarios han señalado que para aspectos sutiles como el "estilo" y el "tono", "dar ejemplos" es mucho más efectivo que "dar instrucciones". Como dijo el usuario Sequoia93: "Los ejemplos (de alta calidad) son mejores que las instrucciones". El usuario TheOdbball añadió más concretamente: "Los datos de entrenamiento (de la IA) son problemáticos. Tienes que escribir tu propio texto, convertirlo en un archivo Markdown, introducirlo en tu LLM (por ejemplo, guardarlo en una carpeta de escritura) y luego decirle: 'Escribe con este estilo, pero mejor'". Secreto n.º 3: Descifrando la intrincada biblioteca de comandos que "habla como un humano" El usuario Rasputin_mad_monk estaba claramente insatisfecho con el esquema básico del autor original. Recurrió directamente a su preciada "biblioteca de comandos de lenguaje natural", demostrando lo que significa un verdadero "trabajo refinado": - Lenguaje natural y fluidez: "Reescribe esto como si estuvieras charlando con una persona conocida", "Explica esto como si estuvieras conversando con un colega tomando un café". - Conexión emocional: "Añada calidez a sus respuestas sin dejar de ser profesional" y "Reformúlelas de una manera más empática y comprensiva". - Toque personalizado: "Utiliza 'tú' y 'nosotros' con más frecuencia para personalizar el contenido." - Equilibrio técnico: "Simplificar la información técnica, pero mantener la precisión" y "Explicarla como si un experto estuviera teniendo una conversación informal". En comparación, la orden del autor original de "establecer indicador de éxito" parece demasiado rígida y mecánica. Enfoque 3: ¿Es esto una "técnica para vencer al dragón" o un "espectáculo de marketing"? A medida que la discusión se intensificaba, los "bichos raros y excéntricos" de la comunidad comenzaron a hurgar en la "ropa interior" del autor del hilo. El usuario keepcalmandmoomore planteó la pregunta más contundente: "¿Afirman haber 'probado' más de 1000 preguntas? ¿Cuáles son sus métodos de prueba? ¿Cómo puntúan objetivamente cada pregunta, que tiene un propósito diferente?" El usuario mafudge añadió: "Sin una metodología de pruebas publicada, no es creíble". En este punto, la naturaleza de la discusión cambió. Todos comenzaron a darse cuenta de que esto podría no ser un sincero "intercambio de experiencias", sino una campaña de "marketing de contenidos" cuidadosamente planificada. - Tiene una abreviatura pegadiza (DEPTH). - Afirma haber resuelto los principales problemas de todos ("la fórmula ganadora"). - Ofrece un récord asombroso (posiblemente inventado) ("14% de participación"). Efectivamente, cuando un usuario preguntó: "¿Puedo convertir automáticamente mi horrible Prompt a tu formato DEPTH?", el autor de la publicación (Over_Ask_7684) respondió con entusiasmo: "¡Por supuesto! Ya he creado una guía paso a paso para ti, ¡échale un vistazo en el enlace de mi perfil!" Las verdaderas intenciones se revelan cuando se despliega el mapa. Como resumió el usuario Historical_Ad_481: "Como era de esperar, al final solo fue un anuncio de marketing". Nuestra conclusión: El marco es estático, pero las personas son dinámicas. Esta discusión comenzó con una "fórmula infalible" y finalmente evolucionó hacia una profunda reflexión sobre la "creación de contenido en la era de la IA". ¿Es erróneo el marco DEPTH propuesto por el autor original? En realidad, no. Resume a la perfección la esencia de una "pregunta estructurada", es decir, pasar de una "conversación vaga" a una "información clara". Esta es, en efecto, la primera lección de Ingeniería Rápida. Sin embargo, la comunidad se indignó porque el autor del post lo presentó como la "solución definitiva" para generar ansiedad y vender lecciones. La sabiduría colectiva de la comunidad HN (Reddit) nos dice: 1. No existe una "solución milagrosa": En la lucha entre las "características similares a la IA" y la "creatividad humana", no existe una fórmula infalible. 2. “Colaboración” en lugar de “mando”: Como dijo el usuario Gabe_at_Descript, el uso verdaderamente brillante es tratar a la IA como un “equipo creativo” para “colaborar”, en lugar de como una “máquina” para “mandar”. 3. La «validación» es más importante que la «generación»: la IA se encarga de asistir, y los humanos de validar. El verdadero valor reside siempre en el último paso de la fórmula de OP: el «bucle de retroalimentación humana» («H»), que es precisamente la parte que los OP valoran menos y que solo pretenden automatizar con IA. En última instancia, este supuesto marco de "PROFUNDIDAD" puede que solo roce la superficie de la "profundidad". La verdadera profundidad se encuentra oculta en la experiencia práctica de la comunidad con la "alimentación", las técnicas de "muñecas rusas" y las "instrucciones detalladas". ¿Qué opinas del marco DEPTH? ¿Qué técnicas únicas utilizas para lograr que la IA "hable como un humano"? Comparte tus ideas en la sección de comentarios.
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