No solo pegues la IA — escribe tu propia versión
El sitio dontquotetheai.com plantea un punto sin rodeos: pegar texto sin procesar de IA en una respuesta es perezoso e inútil. Si alguien te hizo una pregunta, quiere tu opinión, no una respuesta genérica que podría haber obtenido él mismo en cuatro segundos.
¿Cuál es el Problema?
Alguien hace una pregunta real. La metes en un chatbot, copias la respuesta y la envías. Parece rápido y útil. Pero el destinatario tiene las mismas herramientas que tú. Si quisiera la respuesta genérica, ya la habría obtenido él mismo. Te preguntó porque quería tu contexto, criterio y juicio.
Qué Hacer en su Lugar
- Usa la IA como asistente de borrador. Lee lo que genera, luego escribe tu propia versión.
- Extrae solo la parte que realmente responde la pregunta. Descarta el resto. Con tres frases tuyas basta.
- Si alguna parte de la respuesta de la IA es genuinamente útil, cítala y explica por qué. Por ejemplo: "Consulté con Claude y esta parte coincide: ..."
- Si no tienes nada que agregar, dilo. "No tengo una opinión firme al respecto" es una respuesta real y útil.
Cómo Señalarlo a Alguien
Si un colega te envía un muro de texto de modelo en tus DMs, Slack o revisión de PR, puedes mandarle dontquotetheai.com. Sin necesidad de sermonear. También hay una "versión enojada" para sentimientos más intensos (no apta para enviar a tu jefe).
El sitio es primo espiritual de nohello.net y dontasktoask.com. Escrito por un humano, a propósito. Libre para compartir, modificar y traducir — se aceptan PRs en GitHub.
📖 Lee la fuente completa: HN AI Agents
👀 Ver también
Usuario de Reddit comparte estructura de indicaciones para reducir la desviación en la salida de código de Claude en tareas complejas.
Un usuario de Reddit descubrió que usar un diseño de instrucción estructurado para tareas más largas en Claude Code ayuda a prevenir la desviación en los resultados. El enfoque implica definir elementos específicos como el alcance de la tarea, los archivos requeridos, los criterios de éxito y los parámetros de evitación antes de la ejecución.
Usando narrativas de proyecto para gestionar la memoria en grandes proyectos de OpenClaw
Un desarrollador comparte un proceso donde, después de cada hito importante, genera un trabajador separado de OpenClaw para analizar la base de código y escribir un documento de 'narrativa del proyecto', que ayuda a identificar tuberías rotas, redundancias y piezas faltantes que el trabajador principal podría pasar por alto.
Automatización Rentable de OpenClaw: Usando LLMs Solo Cuando Es Necesario
Un desarrollador comparte un enfoque práctico para usar OpenClaw en tareas deterministas sin llamadas constantes a LLM, creando scripts en Python para trabajos cron e invocando el LLM solo cuando los errores requieren análisis y correcciones.
Los Agentes de Código Claude No Leen Automáticamente la Documentación del Proyecto
Cuando Claude Code envía subagentes como Sonnet para escribir código, esos agentes solo ven lo que se incluye explícitamente en su instrucción y no leen automáticamente CLAUDE.md, MEMORY.md u otros archivos de contexto del proyecto a menos que se les indique específicamente que lo hagan.