Una misma petición profesional escrita de cuatro formas. Observa cómo el margen de error, la fiabilidad y la capacidad de verificar el resultado cambian radicalmente según el método empleado.
Esta herramienta compara cómo la misma idea cruda se transforma cuando se le aplican capas sucesivas de método de prompt engineering. Muestra 10 ejemplos reales, uno por dominio profesional.
Cada prompt se evalúa contra los 13 criterios de calidad del Framework 6D+13C, con una escala de 0 a 3 por criterio (0 = ausente, 1 = parcial, 2 = explícito, 3 = explícito + mecanismo de control). Puntuación máxima: 39. Se muestra un rango (min–max) porque las Capas 1 y 2 varían según el dominio. Pulsa "📊 Informe comparado" para ver la metodología completa, la tabla de cobertura criterio por criterio, y las limitaciones de cada método.
Claridad · Especificidad · Verificabilidad · Completitud · Consistencia · Trazabilidad · Adaptabilidad · Eficiencia · Transparencia · Escalabilidad · Iterabilidad · Proporcionalidad (v4.0) · Reversibilidad (v4.0). Los cinco en negrita son los críticos: garantizan que el output puede auditarse, que el esfuerzo es proporcional al riesgo, y que el resultado puede corregirse sin daño.
Este informe explica cómo se evalúa cada capa, qué aporta cada método, y cuáles son sus limitaciones — incluidas las del propio Framework 6D+13C. El objetivo no es determinar cuál es "mejor" en abstracto, sino ayudar al profesional a elegir el nivel de rigor adecuado para cada situación.
Cada prompt se evalúa contra los 13 criterios de calidad del Framework 6D+13C. La escala por criterio es:
| Puntuación | Significado | Ejemplo |
|---|---|---|
| 0 | No abordado en absoluto | No se pide al modelo que verifique nada |
| 1 | Cubierto implícitamente o de forma parcial | Se intuye que el modelo debería verificar, pero no se le pide |
| 2 | Cubierto explícitamente | Se pide al modelo que verifique sus fuentes |
| 3 | Cubierto explícitamente + mecanismo de control | Se pide verificar, se indica cómo hacerlo, y qué hacer si no puede (marcar [VERIFICAR]) |
Puntuación máxima: 13 × 3 = 39 puntos.
¿Por qué un rango (min–max) y no una cifra fija? Porque las Capas 1 y 2 no son idénticas en todos los dominios. El output de PromptCowboy para Salud es más completo que el de Datos, por ejemplo. El rango reconoce esa variabilidad sin forzar una precisión falsa.
¿Quién puntúa? La evaluación la realiza el autor del Framework (Joaquín Rieta) aplicando los 13 criterios documentados. Cualquier profesional puede verificar la puntuación: basta con tomar un prompt, ponerlo al lado de la tabla de criterios, y comprobar si cada uno está presente, explícito, y con mecanismo de control. Si discrepas en un criterio concreto, la conversación es productiva.
| Criterio | Capa 0 Crudo | Capa 1 Anthropic | Capa 2 PromptCowboy | Capa 3 6D+13C |
|---|---|---|---|---|
| C1 Claridad | ◐ 1 | ✓ 2 | ✓ 2 | ✓+ 3 |
| C2 Especificidad | ✗ 0 | ✓ 2 | ✓ 2 | ✓+ 3 |
| C3 Verificabilidad ★ | ✗ 0 | ◐ 1 | ◐ 1 | ✓+ 3 |
| C4 Completitud | ✗ 0 | ✓ 2 | ✓ 2 | ✓+ 3 |
| C5 Consistencia ★ | ◐ 1 | ◐ 1 | ◐ 1 | ✓+ 3 |
| C6 Trazabilidad | ✗ 0 | ◐ 1 | ✗ 0 | ✓+ 3 |
| C7 Adaptabilidad | ✗ 0 | ◐ 1 | ◐ 1 | ✓ 2 |
| C8 Eficiencia | ◐ 1 | ✓ 2 | ✓ 2 | ✓ 2 |
| C9 Transparencia ★ | ✗ 0 | ◐ 1 | ◐ 1 | ✓+ 3 |
| C10 Escalabilidad | ✗ 0 | ◐ 1 | ◐ 1 | ✓ 2 |
| C11 Iterabilidad | ✗ 0 | ◐ 1 | ◐ 1 | ✓ 2 |
| C12 Proporcionalidad ★ | ✗ 0 | ✗ 0 | ✗ 0 | ✓+ 3 |
| C13 Reversibilidad ★ | ✗ 0 | ✗ 0 | ✗ 0 | ✓+ 3 |
| TOTAL (rango) | 2–5 | 15–19 | 16–21 | 33–37 |
★ Criterios críticos en entornos profesionales. Las puntuaciones por dominio pueden variar ±2 puntos en Capas 1 y 2 según la completitud del output.
Punto de partida natural. No es "malo" — es lo que hace cualquier profesional ocupado que quiere una respuesta rápida. El problema no es el usuario: es la ausencia de método. El modelo recibe una instrucción ambigua y rellena los huecos con sus propios supuestos, que pueden ser incorrectos, incompletos o imposibles de verificar.
Aportación principal: estructura. Introduce tarea explícita, contexto con archivos, reglas claras y un plan secuencial. Es la documentación oficial del creador de Claude, diseñada para desarrolladores y usuarios técnicos. Bien pensada y publicada con rigor.
Técnicas identificadas (verificables en su curso público de 9 capítulos): Zero-Shot Prompting, Role Prompting, Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought, Zero-Shot-CoT, Style Prompting y Prompt Chaining. Son 7 de las 58 técnicas documentadas académicamente.
Qué no cubre: no incluye autoauditoría, no pide nivel de confianza, no contempla cumplimiento normativo (RGPD, AI Act), ni proporcionalidad. No utiliza técnicas de verificación (CoVe, Self-Consistency, Self-Calibration) ni de autoauditoría (Constitutional AI). Su objetivo es diferente: optimiza la interacción, no audita el resultado.
Aportación principal: accesibilidad y velocidad. Convierte una idea vaga en un prompt detallado en segundos. Añade rol con perspectiva (que Anthropic no incluye), tono orientado al destinatario, y formato accionable. Ideal para empezar sin formación previa.
Técnicas identificadas (inferidas de los outputs, no documentadas por la herramienta): Role Prompting, Output Formatting y Task Decomposition. No es posible verificar qué otras técnicas aplica internamente porque no publican su metodología.
Qué no cubre: no hay autoauditoría, nivel de confianza, Paso 0 normativo, proporcionalidad ni reversibilidad. No es un defecto: PromptCowboy es un generador, no un framework de gobernanza. Cubre una necesidad distinta.
Nota: en algunos dominios (ej. Químico) el output se genera en inglés con normativa OSHA/USA aunque el usuario opere en mercado europeo. Esto refleja que la herramienta no adapta automáticamente el marco regulatorio al contexto del usuario.
Aportación principal: gobernanza del output. Añade cumplimiento normativo previo (RGPD, AI Act), autoauditoría del modelo, nivel de confianza explícito, proporcionalidad, reversibilidad y trazabilidad de cierre. Integra las 58 técnicas de prompt engineering documentadas en la mayor revisión sistemática del campo: 1.565 papers académicos analizados por 32 investigadores de OpenAI, Microsoft, Stanford, Princeton, Vanderbilt, University of Maryland, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, U. of Massachusetts Amherst e Instituto de Telecomunicações. Estas técnicas funcionan como herramientas tácticas dentro de la arquitectura: Role Prompting, Chain-of-Thought, Chain-of-Verification, Self-Calibration, Constitutional AI, XML Delimiters, entre otras. El framework decide cuándo y cómo aplicar cada técnica según el dominio y la criticidad del output.
Qué no cubre — autocrítica honesta:
Las capas 0, 1 y 2 mejoran progresivamente la forma del prompt: añaden estructura, rol, contexto y formato. La Capa 3 añade la gobernanza del output: verificación, confianza, trazabilidad y cumplimiento normativo.
Ningún método es universalmente superior. La elección depende de la consecuencia del output: si el resultado se va a publicar, firmar, presentar a un cliente o usar en una decisión con impacto real, la capa de gobernanza marca la diferencia entre un borrador y un documento defendible.
Verificación › Velocidad › Volumen — Principio rector del Framework 6D+13C
Este comprobador es una herramienta pedagógica del Framework 6D+13C. Los prompts mostrados son ejemplos didácticos y no constituyen asesoramiento profesional en ninguna de las disciplinas representadas (jurídica, económica, sanitaria, etc.). Ningún ejemplo constituye recomendación de inversión en el sentido del MiFID II.
Los prompts están diseñados para usarse con sistemas de IA generativa de terceros (ChatGPT, Claude, Gemini). El usuario es responsable de verificar los outputs conforme al Reglamento (UE) 2024/1689 (AI Act) y al RGPD si introduce datos personales. No introducir datos de clientes, expedientes reales ni información confidencial sin anonimizar previamente.
Los prompts de la Capa 2 son outputs reales generados con promptcowboy.ai (abril 2026), reproducidos con fines pedagógicos de comparación metodológica.
Framework 6D+13C © Joaquín Rieta · Economista Colegiado nº 8.846 (Col. Economistas de Valencia). Anatomía del Prompt (Capa 1) basada en documentación publicada por Anthropic.