Uso de IA como Copiloto de Construcción
IA se refiere al uso de un LLM (Modelo de Lenguaje Extenso) de forma externa para ayudar a planificar, estructurar y depurar escenarios en Make.com de manera más rápida y con menos errores.
La IA como un socio práctico de construcción en lugar de una novedad. El objetivo es velocidad con precisión: utilizar un LLM para reducir la carga cognitiva, fortalecer la lógica y evitar que supuestos débiles se filtren en el diseño del escenario. Se presentan dos usos principales:
- Utilizar un LLM para diseñar y perfeccionar la lógica del escenario e instrucciones de los prompts;
- Utilizar un LLM para escribir y depurar código para los módulos de código de Make.com.
Es importante destacar que el LLM aún no está integrado en Make. Se utiliza fuera de la plataforma durante el proceso de construcción.
Al construir escenarios, surgen repetidamente las mismas preguntas: cómo debe transformarse la información, cómo deben clasificarse o priorizarse los elementos y en qué formato debe salir cada módulo. En lugar de inventar reglas desde cero, un LLM puede generar lógica estructurada y bloques de instrucciones claros.
Un patrón práctico de prompt consiste en indicar el propósito del escenario, especificar el objetivo de la transformación, requerir un estilo conciso y profesional, exigir resultados fácticos sin invenciones e incluir una instrucción clave para solicitar aclaraciones antes de responder.
Sin instrucciones explícitas, un LLM asumirá los detalles que faltan. En la automatización, las suposiciones a menudo se convierten en errores.
¡Gracias por tus comentarios!
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Can you give examples of how to structure prompts for Make.com scenarios?
What are some best practices for using LLMs to debug code modules in Make.com?
How do I handle situations where the LLM makes incorrect assumptions in my scenario design?
Genial!
Completion tasa mejorada a 4.35Uso de IA como Copiloto de Construcción
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IA se refiere al uso de un LLM (Modelo de Lenguaje Extenso) de forma externa para ayudar a planificar, estructurar y depurar escenarios en Make.com de manera más rápida y con menos errores.
La IA como un socio práctico de construcción en lugar de una novedad. El objetivo es velocidad con precisión: utilizar un LLM para reducir la carga cognitiva, fortalecer la lógica y evitar que supuestos débiles se filtren en el diseño del escenario. Se presentan dos usos principales:
- Utilizar un LLM para diseñar y perfeccionar la lógica del escenario e instrucciones de los prompts;
- Utilizar un LLM para escribir y depurar código para los módulos de código de Make.com.
Es importante destacar que el LLM aún no está integrado en Make. Se utiliza fuera de la plataforma durante el proceso de construcción.
Al construir escenarios, surgen repetidamente las mismas preguntas: cómo debe transformarse la información, cómo deben clasificarse o priorizarse los elementos y en qué formato debe salir cada módulo. En lugar de inventar reglas desde cero, un LLM puede generar lógica estructurada y bloques de instrucciones claros.
Un patrón práctico de prompt consiste en indicar el propósito del escenario, especificar el objetivo de la transformación, requerir un estilo conciso y profesional, exigir resultados fácticos sin invenciones e incluir una instrucción clave para solicitar aclaraciones antes de responder.
Sin instrucciones explícitas, un LLM asumirá los detalles que faltan. En la automatización, las suposiciones a menudo se convierten en errores.
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