Ingeniero de Prompts / Generador de Prompts

Sistema Modular de Ingeniería de Prompts / Impulsado por Documentación / GPT Personalizado

Resumen de una línea:
Un sistema modular de ingeniería de prompts impulsado por documentación para generar, refinar y gestionar prompts. Toda la lógica y el flujo de trabajo se gestionan a través de archivos markdown estructurados para mayor claridad, mantenibilidad y extensibilidad.

Duración del Desarrollo: En curso (2025)

Nota(s):

• Descargo de responsabilidad sobre disponibilidad de hosting/código:
  El GPT personalizado en vivo está disponible en OpenAI. El código fuente y la documentación están en GitHub; no hay sistema de ejecución de código o construcción presente.
• Contacto para más información o demostraciones:
  Póngase en contacto con Franz Phillip G. Domingo a través de franzdomingo.tech.
• Nota de navegación:
  Use el Ingeniero de Prompts / Generador de Prompts (GPT Personalizado en Vivo) o vea el Repositorio de GitHub.

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Características

• Seleccione tareas de prompts, formatos, técnicas y paradigmas de forma interactiva
• Flujo de trabajo modular impulsado por documentación (sin código ejecutable)
• Todos los comandos y perfiles gestionados a través de archivos markdown
• Guarde, modifique y valide flujos de trabajo de prompts en tiempo real
• Perfiles de agentes y flujos de trabajo extensibles
• Salida de opciones de prompts y resultados en bloques de código para trazabilidad

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Mis Contribuciones (Rol y Responsabilidades)

Diseño del Sistema:

• Diseñé la arquitectura modular impulsada por documentación para mayor claridad y mantenibilidad.

Ingeniería del Flujo de Trabajo:

• Definí flujos de trabajo declarativos, comandos, plantillas y perfiles en archivos markdown.

Mejores Prácticas:

• Curé contexto, técnicas y paradigmas para la ingeniería de prompts.

Documentación:

• Redacté y mantuve toda la documentación del proyecto y los archivos de flujo de trabajo.

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Desafíos Enfrentados

• Diseño declarativo, no ejecutable:
  Asegurar que toda la lógica y el flujo de trabajo se gestionen a través de la documentación, no del código.

• Consistencia entre archivos:
  Mantener la consistencia y trazabilidad en múltiples archivos markdown.

• Extensibilidad:
  Admitir el cambio rápido y la personalización de los perfiles de agentes y flujos de trabajo.

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Arquitectura del Proyecto

• Estilo de Arquitectura:
  Estructura de archivos modular, impulsada por documentación. Sin ejecución de código; toda la lógica en archivos markdown/config.

• Organización de Componentes:

  • main_instruction.md: Configuración central JSON e instrucciones del sistema
  • context/context.md: Contexto específico del dominio, mejores prácticas, formatos, paradigmas, técnicas
  • commands/commands.md: Todos los comandos disponibles, sintaxis y automatización del flujo de trabajo
  • profiles/: Perfiles de agentes y flujos de trabajo
  • templates/: Plantillas de prompts, subcomponentes, técnicas, ejemplos
  • metadata.md, changelog.md, glossary.md, contributing.md: Metadatos, historial, términos, pautas de contribución

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Vista Previa de la Demostración

• Capturas de pantalla/Video:
  Puede ver el GPT personalizado en vivo a través de Ingeniero de Prompts / Generador de Prompts (GPT Personalizado en Vivo). Todas las características y flujos de trabajo están disponibles para explorar de forma interactiva.

• Vistas de Plataforma:
  Web (OpenAI ChatGPT Custom GPT)

• Funcionalidad Mostrada:

  • Selección interactiva de tareas de prompts, formatos, técnicas y paradigmas
  • Gestión y validación de flujos de trabajo en tiempo real
  • Arquitectura modular e impulsada por documentación

• Instrucciones de la Demostración:
  Visite el enlace del GPT personalizado para interactuar con el sistema. Vea el Repositorio de GitHub para la documentación y los archivos de configuración.

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Recursos de Desarrollo

• Guías/Docs:
  • Todos los archivos markdown en el repositorio (ver Arquitectura del Proyecto arriba)

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Si necesita más detalles o desea ver la documentación, comuníquese directamente con el autor.

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