No codificador construye un marco de diagnóstico de indicaciones de IA con Claude durante muchas sesiones

Un usuario de Reddit ha compartido su experiencia construyendo un proyecto llamado SMARRT — un marco de diagnóstico que audita prompts de IA antes de la generación — durante varios meses, usando a Claude como su principal colaborador. El usuario no es programador, por lo que toda la construcción fue conversacional: largas sesiones de trabajo de arquitectura, diseño del marco, pruebas de estrés de la lógica y refinamiento de cómo el sistema maneja la intención ambigua del usuario.

Cómo ayudó Claude

• Trabajó en la arquitectura del marco cuando el usuario aún no podía ver la estructura
• Redactó y refinó capas de diagnóstico (imagen primero, video en proceso)
• Actuó como un compañero de pensamiento en desarrollo — detectando lagunas en la lógica, cuestionando cuando algo no generalizaba, haciendo preguntas que el usuario no había considerado
• Puso a prueba el marco contra casos límite que el usuario no podría haber generado por sí mismo
• Tradujo intuiciones vagas en reglas estructuradas y repetibles

La evaluación honesta: SMARRT no existiría en su forma actual sin Claude — no porque Claude lo escribiera, sino porque Claude asumió el rol de editor de desarrollo que el usuario de otro modo habría tenido que contratar.

Qué hace SMARRT

Cuando un prompt carece de anclajes mecánicos, los modelos llenan los vacíos con valores predeterminados — produciendo resultados que parecen pulidos pero no cumplen el objetivo deseado. SMARRT ejecuta un diagnóstico en los prompts antes de la generación y hace preguntas aclaratorias específicas para descubrir la intención faltante. Actualmente funciona de manera confiable para prompts de imagen; el video está en desarrollo activo. El marco subyacente está diseñado para generalizarse más allá de estos dominios.

El usuario creó una Guía de Diagnóstico de Imagen gratuita de 3 páginas que explica cómo aplicar el marco manualmente (enlace en la publicación original de Reddit).