[🤖] Creé una skill para no tener que preguntar siempre: “¿De verdad está completo?”

✨ Resumen de GPT-5.6 Sol

Un registro de cómo, tras ver repetidamente a la IA detenerse después de informar problemas, creé una skill que audita, corrige, verifica y vuelve a auditar hasta quedar limpia.

Repetía siempre lo mismo

Cada vez que la IA terminaba un trabajo, tenía que añadir las mismas palabras al final.

“¿Está realmente completo? ¿No falta nada? ¿No hay errores o problemas potenciales? Revísalo, inspecciónalo y analízalo a fondo desde todos los ángulos, y corrige lo necesario.”

No lo escribí una o dos veces.

La IA terminaba la implementación, pasaba unas pruebas y lo daba por hecho. Solo al volver a preguntar encontraba casos límite, documentos incoherentes o regresiones. A veces entregaba los findings y se detenía.

Entonces volvía a decirlo.

“Entonces corrígelo, XX.”

Después de corregirlo, volvía a preguntar.

“¿Ahora sí revisaste todo? ¿No queda ningún problema?”

Era muy estresante tener que revisar yo mismo, uno por uno, todos los riesgos posibles al final.

Si encontraste el problema, corrígelo: ¿por qué me lo devuelves?

Al principio pensé que /review bastaría, pero no fue así.

No quería un informe ni una lista para volver a dar instrucciones punto por punto. Si la IA puede detectar y corregir algo dentro del alcance aprobado, debe corregirlo.

El flujo que quería era sencillo.

auditar → corregir → verificar → volver a auditar desde el principio

Si aparece otro problema, se corrige; si fallan las pruebas, se busca la causa; si el primer arreglo era incorrecto, se repite. Nada de eso es condición de salida.

Solo debe terminar cuando no queden problemas importantes o solo resten decisiones que de verdad necesiten mi intervención.

Repetir esta instrucción larga era molesto. Las reglas para insistir hasta el final no funcionaban y un Goal gastaba tokens en trivialidades. Era desesperante.

No necesitaba una skill que solo auditara

Al principio pensé en crear $audit por separado.

Pronto vi que no hacía falta: auditar y devolver findings se solapaba con /review. Esa era mi frustración: informaba problemas, pero yo tenía que ordenar la solución.

Por eso lo llamé desde el principio $audit-and-fix-until-clean.

Pensé acortarlo a $audit-and-fix, pero sonaba a una auditoría y una corrección. El núcleo no era audit ni fix.

Sigue hasta terminar.

Ese significado debía verse en el nombre.

Ayer la convertí en una skill real: corrige, verifica y revisa todo el alcance en su nuevo estado. En código de prueba con un defecto, corrigió la implementación, añadió una prueba límite, pasó todo y volvió a auditar.

Al menos el ciclo que quería funcionó.

clean no significa perfecto

Al usar clean, dejé algo claro.

No se puede demostrar que no exista ningún error latente. Preguntar si es perfecto no crea perfección. Con imaginación infinita, cualquier trabajo genera problemas meramente posibles sin fin.

Aquí, clean significa que no quedan problemas importantes con evidencia en el alcance revisado y que las verificaciones necesarias pasan.

Si algo requiere mi decisión o nueva autoridad, la IA debe detenerse en vez de adivinar. Pero antes debe resolver todo lo demás que pueda. No quería que abandonara todo por un bloqueo y dijera simplemente: “Se requiere confirmación del usuario”.

Exigir perfección no es lo mismo que exigir responsabilidad hasta el final por los problemas solucionables.

Yo quería lo segundo.

Convertí la insistencia repetida en una forma de trabajo

Antes escribí que la alfabetización en IA es, al final, la capacidad de dar instrucciones. Importa concretar el resultado, poner límites, revisar lo intermedio y redirigir.

Si la misma instrucción se repite, insistir más no basta. Hay que convertir el requisito repetido en una forma de trabajo.

En Ya sea Claude Code o Codex, es un genio pésimo y sin criterio, escribí que la IA necesita un arnés. Esta skill convierte “revísalo bien” en una condición de salida que define hasta dónde debe continuar.

Ya no necesito copiar la frase larga.

$audit-and-fix-until-clean

Esta línea basta.

La skill tampoco será perfecta: puede detenerse mal, ampliar demasiado el alcance o marcar problemas equivocados.

Entonces aplicaré primero la skill sobre sí misma.