La guía oficial para crear una excelente aplicación ChatGPT El Blog para Desarrolladores de OpenAI ofrece una guía práctica para desarrolladores, gerentes de producto y diseñadores sobre cómo crear aplicaciones ChatGPT excepcionales. Estas aplicaciones no se limitan a adaptar productos existentes a una interfaz de chat, sino que transforman las fortalezas del producto en capacidades específicas para el chat, lo que ayuda al modelo a "conocer" (adquirir información), "hacer" (ejecutar acciones) y "mostrar" (presentar visualizaciones) de forma más inteligente en las conversaciones. Las aplicaciones excelentes deben permanecer optimizadas y enfocadas, evitando la navegación compleja y, en cambio, estar diseñadas como un "conjunto de herramientas" al que los modelos puedan acceder fácilmente. Introducción: La transición de las capacidades de producto a las capacidades conversacionales. El artículo comienza señalando que las aplicaciones ChatGPT son esencialmente conjuntos de herramientas integrados en las conversaciones, que el modelo puede invocar durante las interacciones del usuario para proporcionar contexto, realizar acciones o generar resultados visuales. No se trata de una copia de un producto completo, sino de una "inyección de capacidades" para escenarios de chat. Por ejemplo, no intente integrar una plataforma de comercio electrónico completa en una aplicación de chat; en su lugar, concéntrese en funciones específicas como la "verificación de inventario en tiempo real". El artículo sugiere que los desarrolladores consulten la guía de inicio rápido y la documentación del SDK de Apps, comenzando por la selección de casos de uso para garantizar que la aplicación realmente mejore el valor de las conversaciones. Principios básicos: Los tres pilares de valor definen el estándar para aplicaciones excelentes: deben potenciar el modelo de las tres maneras siguientes; de lo contrario, son simplemente una envoltura superficial de un modelo base. Cada principio se complementa con un escenario real para ayudar a los desarrolladores a evaluar ideas rápidamente. • “Conocimiento”: Ampliando los “ojos y oídos” del modelo Las aplicaciones proporcionan nuevos datos o contexto a los que los modelos base no pueden acceder, como precios en tiempo real, indicadores internos, conjuntos de datos propios, información específica del usuario o flujos de sensores. Esto hace que el modelo sea omnisciente en un dominio específico. Por ejemplo, una aplicación financiera puede recuperar los precios de las acciones más recientes, eliminando la necesidad de que los usuarios cambien de ventana. • "Hacer": Darle al modelo las herramientas necesarias para ejecutar la intención del usuario. Las aplicaciones permiten que los modelos actúen en nombre de los usuarios, como crear registros, enviar mensajes, programar tareas, activar flujos de trabajo, ejecutar lógica de juego con estado o controlar dispositivos IoT. Esto transforma la aplicación de una "fuente de información" a un "ejecutor", lo que permite que el modelo funcione de forma autónoma como un agente inteligente. Imagine una aplicación de programación que simplemente pueda "programar una reunión para el miércoles". • “Escaparate”: Use una interfaz gráfica de usuario (GUI) para mejorar la presentación de la información con una interfaz más clara e interactiva que el texto simple, como listas, tablas, gráficos, cronogramas o elementos visuales de juegos, para ayudar a los usuarios a tomar decisiones o interactuar. Por ejemplo, una aplicación inmobiliaria podría mostrar un mapa interactivo en lugar de una descripción extensa. Recomendaciones específicas: Brindar consejos prácticos desde el diseño hasta la creación del ecosistema para ayudar a los desarrolladores a implementar principios y evitar errores comunes. • Céntrese en las necesidades clave del usuario en lugar de simplemente adaptar productos, como "ayúdenme a elegir una casa" o "generar un informe". Analice las deficiencias del ChatGPT base (p. ej., falta de datos en tiempo real) y conviértalas en dos o tres operaciones con nombre (p. ej., buscar_propiedades o crear_ticket). Por ejemplo, Canva no copia todo el editor, sino que se centra en "generar un borrador de presentación" antes de pasar sin problemas a la edición a pantalla completa. • Diseño y descubrimiento orientado al diálogo • Para intenciones ambiguas (como "ayúdame a pensar en un lugar donde quedarme"): aclare rápidamente con el contexto (haga un máximo de 1 a 2 preguntas), genere opciones específicas (como recomendaciones de ciudades + explicaciones) y omita la incorporación prolongada. • Para intenciones claras (como "apartamento de 3 habitaciones en Seattle, presupuesto de $1,2 millones, cerca de buenas escuelas"): analizar la consulta, invocar herramientas, devolver resultados refinados y, opcionalmente, realizar un seguimiento. • Cuando no hay reconocimiento de marca: Preséntate en una sola frase (p. ej., "Consulto listados de propiedades y valoraciones de escuelas en tiempo real"), ofrece valor de inmediato y sugiere los siguientes pasos. La app Canva es excelente para recopilar contexto mediante preguntas de seguimiento para generar demostraciones personalizadas. Optimice los nombres y parámetros de las operaciones tanto para el modelo como para el usuario. Asegúrese de que sean intuitivos (p. ej., `search_jobs`), prioricen la privacidad (número mínimo de campos, sin blobs sensibles) y proporcionen una salida estructurada (con un resumen y una lista intuitiva, incluyendo los ID). Defina claramente el manejo de datos (p. ej., marque la información sensible como "actuada") y evite devolver tokens internos. • Operación ecológica y compacta (por ejemplo, búsqueda de candidatos en lugar de un proceso completo), salida fácil de transmitir (identificaciones estables, estructura consistente), retorno rápido a la conversación y soporte para colaboración entre múltiples aplicaciones. Lista de verificación adjunta: evaluar las nuevas capacidades, centrarse en la interfaz, la interacción inicial, la facilidad de uso del modelo, el mecanismo de evaluación y la compatibilidad con el ecosistema. Si la mayoría responde afirmativamente, se puede lanzar la aplicación. Ejemplos y casos: de la teoría a la práctica • Zillow (app inmobiliaria): Basada en la app ChatGPT, ofrece sugerencias inmobiliarias, pero Zillow añade búsqueda en tiempo real, filtros y vistas detalladas, lo que permite a los usuarios explorar sin salir del chat (como la interacción con el mapa en pantalla completa). Valor: Conserva el contexto y admite la minería de intenciones dinámica. Canva (una aplicación de diseño): Cuando un usuario dice "crear un informe", genera un borrador, abre una navegación a pantalla completa y pregunta: "¿El tema es ventas o marketing?". Con una intención ambigua, comienza con opciones; con una intención explícita, llama directamente a la herramienta. Resultado: Creación fluida dentro del diálogo, evitando tener que empezar desde cero. Dirección del artículo
