Análisis de prompts
Pega un prompt y descubre qué tendría que adivinar un modelo. El analizador lo contrasta con un catálogo de reglas publicado y enumera cada problema con el motivo por el que importa y una forma de corregirlo.
El analizador lee un prompt como lo haría un revisor cuidadoso. Divide el texto en frases, secciones, variables y fragmentos protegidos, como código y citas, determina qué tipo de tarea es y después aplica todas las reglas del motor.
Cada regla busca un problema concreto: ningún objetivo declarado, palabras vagas como «algunos» o «cosas», tamaños sin cifras, instrucciones que se contradicen, ausencia de formato de salida, frases repetidas, variables de plantilla sin delimitar, frases de inyección y secretos pegados en el texto.
El resultado es una lista de hallazgos, una puntuación de calidad sobre 100 desglosada por dimensión, un recuento exacto de tokens para los modelos de OpenAI y un coste de entrada estimado. No se envía nada a ningún modelo de lenguaje, así que el mismo prompt produce siempre el mismo informe.
Ejemplo práctico
El motor analizó el prompt de la izquierda al construir esta página. Los hallazgos de la derecha son su salida real, no una maqueta. Los hallazgos del motor y los prompts generados se muestran en inglés, tal como los devuelven el motor y la API.
Write some code to handle user uploads. It should be fast and support a few file types, etc. Make it secure but keep it simple.Calculado por el motor al construir esta página. Tokens contados con el tokenizador de gpt-4.1.
Cada hallazgo cita el texto que lo provocó, explica por qué afecta a la respuesta y propone un cambio concreto.
Las reglas son deterministas. Dos personas que analizan el mismo prompt ven los mismos hallazgos y la misma puntuación.
En el espacio de trabajo, el análisis se ejecuta en tu pestaña del navegador. El prompt nunca sale de tu equipo.
No hay ninguna llamada a un modelo que esperar o pagar, así que el informe se actualiza mientras escribes.
Claridad, especificidad, completitud, estructura, coherencia, especificación de salida, eficiencia y seguridad.
Reconoce depuración, código nuevo, refactorización, revisión y otros tipos de tarea, para que el consejo encaje con la tarea.
Enumera los requisitos que encontró en el prompt, una forma rápida de notar alguno que olvidaste.
Recuentos exactos para los modelos de OpenAI con su propio tokenizador; los demás proveedores se marcan como aproximados.
Cada hallazgo enlaza a una página con un ejemplo que lo provoca, la explicación y un prompt corregido.
El espacio de trabajo, las extensiones, las herramientas MCP, la CLI y la API HTTP ejecutan el mismo motor.
Ejecuta el analizador sobre un prompt de sistema o una plantilla antes de que llegue a producción y corrige primero las advertencias.
Cuando un modelo da una respuesta distinta en cada ejecución, la causa suele ser un tamaño sin cuantificar, un formato ausente o un conflicto. El analizador lo nombra.
Usa los hallazgos como comentarios de revisión al incorporar a personas que empiezan a escribir prompts.
Pasa todos los archivos de prompts por la CLI y ordénalos por puntuación para encontrar los que necesitan atención.
No. El analizador es un motor de reglas determinista. En el espacio de trabajo web se ejecuta íntegramente en tu navegador y nunca llama a un modelo de lenguaje.
Los hallazgos se aplican a cualquier modelo de lenguaje grande, porque tratan sobre la redacción del prompt. Los recuentos de tokens son exactos para los modelos de OpenAI y aproximados para Claude, Gemini y otros.
Te dice dónde el prompt es poco claro, incompleto o arriesgado. No puede ejecutar el prompt, así que no mide la calidad de la respuesta. Úsalo para eliminar problemas conocidos antes de probar con un modelo.
Sí. El espacio de trabajo no requiere cuenta y la API HTTP no requiere clave.
Todos los productos ejecutan el mismo motor, así que se combinan sin sorpresas.
Guías del centro de conocimiento de ingeniería de prompts que explican las ideas que aplica este producto.
Gratis, determinista y privado. Sin registro.