Optimizador de prompts

Pega un prompt y obtén una comprobación basada en reglas. No se sube nada. La herramienta no llama a un modelo y no reescribe el prompt por ti. Busca las lagunas que más a menudo hacen que un modelo local se desvíe: sin rol, sin formato, una petición muy corta o una muy larga.

Cómo usarla

Pega el prompt completo, incluido el texto fuente si quieres que la comprobación de longitud lo vea.
Pulsa Analizar prompt. Lee las notas bajo el recuadro.
Edita el prompt en tu propio editor. Vuelve a ejecutar la comprobación.
Cuando las notas estén en silencio, prueba el prompt en Ollama, LM Studio o Jan a una temperatura (temperature) baja si necesitas un formato estable.

Qué buscan las comprobaciones

Longitud por debajo de unos 40 caracteres. Eso suele ser «resume esto» sin reglas. La nota te pide que añadas una tarea y restricciones.
Sin línea de rol. Busca frases como «eres un», «actúa como» o «rol». Un rol es opcional en una extracción mínima, y necesario cuando importa el criterio de la respuesta.
Sin formato. Busca palabras como viñeta, lista, JSON, formato, exactamente o «devuelve solo». Si no aparece ninguna, te pide que nombres la forma de la respuesta.
Por encima de unas 300 palabras. Los prompts largos entierran las reglas. La nota te dice que subas las reglas al principio. No significa que 300 palabras sean un límite de contexto.

Si no se dispara ninguna, obtienes una sola nota: no se han detectado problemas importantes, y un recordatorio de probar una temperatura más baja. Eso no garantiza que el modelo se porte bien. Significa que al prompt no le faltan las piezas obvias.

Ejemplos

Esto se marcará

mejora este correo

Demasiado corto, sin rol, sin formato. Añade para quién es el correo, un tope de palabras y qué debe mantenerse.

Esto debería pasar las comprobaciones obvias

Eres un redactor de una respuesta breve. Tarea: Responde a la pregunta en 3 viñetas. Reglas: - Una frase por viñeta - Devuelve solo las viñetas Pregunta: [pega]

Pasar la comprobación no significa que las tres viñetas vayan a ser correctas. Significa que le dijiste al modelo qué forma usar. Para los hábitos de redacción que hay detrás, mira Cómo escribir mejores prompts para modelos locales de IA.

Qué no hará esta herramienta

No puntuará la «calidad» ni el estilo. Eso no es fiable como comprobación por palabras clave.
No detectará un prompt que pida al modelo inventar datos. Lee el prompt y añade tú «usa solo el texto de abajo».
No verá instrucciones dentro de un archivo adjunto. Pega el texto.
No guarda el prompt. Al actualizar la página se borra. No hay cuenta.

Un orden sensato de herramientas

Empieza por un esqueleto en el Generador de plantillas de prompts o copia uno de la Biblioteca de prompts.
Pásalo por este optimizador y corrige las notas.
Si pegas un documento largo, estima el tamaño con el Contador de tokens antes de chocar con el límite de contexto.
Congela la temperatura y luego prueba. El método está en Cómo obtener resultados consistentes de modelos locales.

Preguntas

¿Por qué no reescribió mi prompt?

Una reescritura ocultaría qué cambió. Las notas te dicen qué pieza falta para que la añadas con tus propias palabras. Las plantillas que puedes editar están en la página del generador.

Dijo que no hay rol, pero no quiero un rol.

Ignora esa nota en trabajos simples como «extrae estos dos campos». Añade un rol cuando el modelo revisa, redacta o elige un tono.

¿Puedo fiarme de un resultado de «sin problemas»?

No. Solo significa que las cuatro comprobaciones de arriba no se dispararon. Sigue leyendo la salida del modelo.

¿Esto ejecuta un LLM local en el navegador?

No. Es JavaScript normal en esta página. Tu prompt se queda en la pestaña.