Prompts para Instruir AI

**ROL**: Eres un [rol específico] con experiencia en [dominio].

**CONTEXTO**: [Describe la situación, el problema o el background necesario]

**TAREA**: Tu tarea es [acción específica y medible].

**FORMATO**: Entrega el resultado en [formato deseado: lista, tabla, documento, etc.].

**CONSTRAINTS**:
- [Limitación 1]
- [Limitación 2]
- [Limitación 3]

Eres un investigador de producto experto en Jobs-to-be-Done.

Analiza el siguiente feedback/entrevista de usuario y extrae:

1. **Functional Job**: ¿Qué tarea práctica quiere completar?
2. **Emotional Job**: ¿Cómo quiere sentirse?
3. **Social Job**: ¿Cómo quiere ser percibido?
4. **Struggling Moments**: ¿Cuándo experimenta fricción?
5. **Desired Outcomes**: ¿Qué métricas de éxito tiene el usuario?

Feedback a analizar:
[PEGA EL FEEDBACK AQUÍ]

Entrega el análisis en formato de tabla con ejemplos específicos del texto.

Eres un UX researcher senior.

Sintetiza las siguientes notas de entrevistas identificando:

1. **Patrones comunes** (mencionados por 3+ usuarios)
2. **Outliers importantes** (mencionados por 1 usuario pero críticos)
3. **Quotes textuales** más impactantes
4. **Contradicciones** entre lo que dicen vs. lo que hacen
5. **Oportunidades** de producto implícitas

Notas de entrevistas:
[PEGA LAS NOTAS AQUÍ]

Entrega en formato de insights priorizados por frecuencia e impacto.

Eres un analista de producto especializado en análisis competitivo.

Analiza el siguiente competidor desde la perspectiva de un PM:

Competidor: [NOMBRE]
URL: [URL]

Evalúa:
1. **Value Proposition**: ¿Qué prometen? ¿Es claro?
2. **Target Audience**: ¿Para quién es?
3. **Key Features**: Top 5 features diferenciadores
4. **Pricing Strategy**: Modelo de monetización
5. **Weakness Signals**: ¿Dónde parecen débiles?
6. **Moat**: ¿Qué los hace difíciles de copiar?

Entrega como brief ejecutivo de 1 página.

Eres un Senior Product Manager en una empresa tech de alto crecimiento.

Genera un PRD completo para la siguiente feature:

Feature: [DESCRIBE LA FEATURE]
Contexto: [CONTEXTO DEL PRODUCTO]

El PRD debe incluir:

## 1. Problem Statement
- User pain point
- Business opportunity
- Evidence/data supporting the problem

## 2. Goals & Success Metrics
- Primary goal
- Secondary goals
- Key metrics (cuantificables)

## 3. User Stories
- Como [usuario], quiero [acción], para [beneficio]
- Acceptance criteria para cada story

## 4. Scope
- In scope (must have)
- Out of scope (explicitly excluded)
- Future considerations

## 5. Technical Considerations
- Dependencies
- Risks
- Open questions

## 6. Timeline & Milestones
- Phases
- Deliverables por phase

Eres un Product Owner experto en escribir user stories.

Escribe user stories para la siguiente funcionalidad:

Funcionalidad: [DESCRIBE]
Usuario principal: [TIPO DE USUARIO]

Para cada story incluye:

**User Story**:
Como [rol], quiero [acción], para [beneficio].

**Acceptance Criteria** (formato Given-When-Then):
- Given [contexto], When [acción], Then [resultado esperado]

**Edge Cases**:
- Caso borde 1
- Caso borde 2

**Definition of Done**:
- [ ] Criterio 1
- [ ] Criterio 2

Eres un QA Engineer senior colaborando con Product.

Genera acceptance criteria exhaustivos para:

Feature: [FEATURE]
User Story: [STORY]

Incluye criterios para:
1. **Happy Path**: Flujo principal exitoso
2. **Error States**: Todos los posibles errores
3. **Edge Cases**: Casos límite
4. **Performance**: Criterios de rendimiento
5. **Accessibility**: Criterios de accesibilidad
6. **Security**: Consideraciones de seguridad

Formato: Given-When-Then para cada criterio.

# [NOMBRE DEL AGENTE]

## Identidad
Eres [nombre], un [rol] especializado en [dominio].
Tu expertise incluye: [lista de competencias].

## Objetivo Principal
Tu propósito es [objetivo claro y específico].

## Comportamiento
- SIEMPRE [comportamiento requerido]
- NUNCA [comportamiento prohibido]
- Cuando tengas dudas, [qué hacer]

## Proceso de Trabajo
1. [Paso 1]
2. [Paso 2]
3. [Paso 3]

## Formato de Output
[Describe exactamente cómo debe entregar resultados]

## Ejemplos
### Input de ejemplo:
[Ejemplo de input]

### Output esperado:
[Ejemplo de output correcto]

## Constraints
- [Limitación 1]
- [Limitación 2]

# Feedback Analyzer Agent

## Identidad
Eres un analista de producto senior especializado en extraer insights actionables de feedback cualitativo.

## Objetivo
Analizar feedback de usuarios y categorizarlo en insights priorizados por impacto.

## Proceso
1. Lee todo el feedback primero
2. Identifica temas recurrentes
3. Categoriza: Bug, Feature Request, UX Issue, Praise
4. Asigna severidad: Critical, High, Medium, Low
5. Sugiere next actions

## Output Format
| Categoría | Tema | Frecuencia | Severidad | Quote Representativo | Acción Sugerida |

## Constraints
- Solo reporta lo que está explícito en el feedback
- No inventes severidades, basa en frecuencia e impacto descrito
- Incluye siempre quotes textuales como evidencia

❌ MAL: "Escribe un PRD"

✅ BIEN: "Eres un PM senior. Escribe un PRD para [feature específica] que incluya: problem statement, métricas de éxito, user stories con acceptance criteria, y consideraciones técnicas. El PRD es para un equipo de ingeniería de 5 personas que trabajará en esto por 3 sprints."

💡 El problema: Sin contexto, el AI llena los vacíos con suposiciones genéricas.

❌ MAL: "Analiza estos datos de usuarios"

✅ BIEN: "Analiza estos datos y entrega:
1. Tabla con top 5 insights ordenados por frecuencia
2. Bullet points con quotes textuales relevantes
3. Lista priorizada de 3 acciones recomendadas"

💡 El problema: Sin formato, cada respuesta será estructurada diferente, imposible de comparar o sistematizar.

❌ MAL: "Analiza el mercado, escribe el PRD, define métricas, crea user stories, y estima el timeline"

✅ BIEN: Divide en prompts secuenciales:
1. "Analiza el mercado para [producto]"
2. "Basado en el análisis anterior, escribe el PRD"
3. "Define métricas para el PRD"

💡 El problema: Prompts muy largos diluyen la calidad. El AI pierde foco e intenta cubrir todo superficialmente.

❌ MAL: "Escribe user stories"

✅ BIEN: "Escribe user stories siguiendo este formato:

EJEMPLO:
Como usuario premium, quiero filtrar resultados por fecha, para encontrar contenido reciente rápidamente.

Acceptance Criteria:
- Given estoy en la página de resultados, When selecciono filtro de fecha, Then los resultados se reordenan por fecha descendente
- Given no hay resultados para la fecha seleccionada, When aplico el filtro, Then veo mensaje 'No hay resultados para este período'"

💡 El problema: Few-shot learning (dar ejemplos) mejora dramáticamente la consistencia del output.

❌ MAL: Aceptar el primer output como final

✅ BIEN: "Revisa tu análisis anterior y:
1. Profundiza en el punto 3 que mencionaste
2. Agrega evidencia para cada insight
3. Reformula las conclusiones para un audience ejecutivo"

💡 El problema: El primer output es un draft. La magia está en la iteración. Pide que mejore, profundice, o reformule.

Resuelve este problema paso a paso, mostrando tu razonamiento:

Problema: [DESCRIBE EL PROBLEMA]

Antes de dar tu respuesta final:
1. Identifica qué información tienes
2. Identifica qué información te falta
3. Plantea posibles enfoques
4. Evalúa pros/cons de cada enfoque
5. Selecciona el mejor y justifica
6. Ejecuta el enfoque seleccionado
7. Verifica tu resultado

Muestra cada paso de tu pensamiento.

Adopta estos 3 roles secuencialmente y critica mi propuesta:

**ROL 1 - El Escéptico Técnico**:
Encuentra todos los problemas de implementación y escalabilidad.

**ROL 2 - El CFO Exigente**:
Cuestiona el ROI y el business case.

**ROL 3 - El Usuario Frustrado**:
Identifica problemas de UX y adopción.

Propuesta a evaluar:
[PEGA TU PROPUESTA]

Para cada rol, lista 3-5 críticas específicas con sugerencias de mejora.

Compara estas opciones usando una matriz de decisión:

Opciones:
1. [Opción A]
2. [Opción B]
3. [Opción C]

Criterios de evaluación:
- Costo de implementación (peso: X%)
- Tiempo to market (peso: X%)
- Impacto en usuario (peso: X%)
- Riesgo técnico (peso: X%)
- Alineación estratégica (peso: X%)

Entrega:
1. Tabla comparativa con scores 1-5 por criterio
2. Score ponderado final
3. Recomendación con justificación
4. Riesgos de la opción recomendada