Disenador de Salida Estructurada

El Problema

Cuando la salida de la IA necesita alimentar codigo — poblar bases de datos, impulsar componentes de UI o activar automatizacion — el texto libre es inutil. Necesitas salida estructurada predecible y type-safe que tu parser pueda manejar sin romperse. La mayoria de los intentos de obtener salida estructurada fallan porque el esquema es ambiguo, los casos limite no estan cubiertos, o el modelo agrega prosa alrededor de la estructura.

El Prompt

Genera salida que coincida EXACTAMENTE con este esquema. Sin texto antes ni despues de la estructura.

ESQUEMA:
```json
{
  "nombreCampo": "tipo | descripcion | restricciones",
  "elementos": [{
    "campoRequerido": "string | siempre presente",
    "campoOpcional": "string | null si desconocido",
    "campoEnum": "uno de: opcion1, opcion2, opcion3",
    "campoNumerico": "number | rango: 0-100"
  }],
  "metadatos": {
    "total": "number | conteo de elementos",
    "confianza": "number | 0.0-1.0"
  }
}

REGLAS:

• Salida SOLO JSON valido, sin code fences de markdown
• Usa null para valores desconocidos, nunca strings vacios
• Los arrays deben contener al menos un elemento o estar vacios []
• Todos los valores enum deben ser de las opciones especificadas
• Los numeros deben estar dentro de los rangos especificados

ENTRADA: [tus datos o pregunta]

## Ejemplo de Salida

```json
{
  "vulnerabilidades": [
    {
      "id": "vuln-001",
      "severidad": "critica",
      "ubicacion": {"archivo": "auth.ts", "linea": 42},
      "descripcion": "Secret JWT hardcodeado en el codigo fuente",
      "cwe": "CWE-798",
      "solucion": "Mover a variable de entorno"
    },
    {
      "id": "vuln-002",
      "severidad": "alta",
      "ubicacion": {"archivo": "api.ts", "linea": 15},
      "descripcion": "Consulta SQL construida con concatenacion de strings",
      "cwe": "CWE-89",
      "solucion": "Usar consultas parametrizadas"
    }
  ],
  "metadatos": {
    "total": 2,
    "confianza": 0.92
  }
}

Cuando Usar

Usa este skill al construir herramientas con IA que necesitan salida legible por maquinas — generadores de codigo, pipelines de datos, frameworks de testing automatizado, o cualquier sistema donde la salida de IA es consumida por codigo en lugar de humanos. Es esencial para integraciones de IA de nivel produccion.

Tips Pro

• Proporciona un ejemplo completo — un esquema llenado con datos realistas ensena al modelo mejor que una descripcion de tipos sola.
• Prueba con casos limite — pide salida cuando hay cero elementos, campos null o strings muy largos para verificar que el esquema se mantiene.
• Usa campos enum agresivamente — campos de seleccion restringida (severidad: “baja” | “media” | “alta”) producen salida mas consistente que texto libre.
• Agrega un objeto de metadatos — incluir conteo, confianza y notas de procesamiento en un campo de metadatos ayuda a validar la salida programaticamente.