Depura la pila lógica de tu IA

Cuando un agente de IA se comporta de forma inconsistente, rara vez se debe a un único problema de prompt; generalmente es un conflicto entre capas. El desarrollo moderno de IA implica apilar prompts de sistema, instrucciones de desarrollador, reglas a nivel de repositorio (como AGENTS.md), lógica específica de habilidades y memoria persistente. Estas capas suelen colisionar, generando una "deriva de comportamiento" en la que el agente se vuelve excesivamente cauteloso, ignora instrucciones o alucina restricciones.

Qué hace

El Auditor de Capas de Instrucciones actúa como un depurador para el "sistema operativo" de tu agente. Mapea cada capa de instrucciones, extrae las reglas operativas e identifica los puntos exactos de fallo. En lugar de simplemente añadir más instrucciones para corregir un error, esta habilidad te ayuda a podar y normalizar tu pila de prompts para lograr la máxima fiabilidad.

• Mapeo de capas: Identifica conflictos entre los prompts de sistema y las reglas locales del repositorio.
• Detección de conflictos: Señala contradicciones directas y bucles lógicos ocultos.
• Normalización: Proporciona un plan de reescritura estratégico para mover las reglas a sus capas de mayor precedencia.
• Evaluación de riesgos: Predice cuándo una pila provocará verbosidad excesiva o fallos en el uso de herramientas.

¿Por qué usar esta habilidad?

Auditar manualmente miles de líneas de prompts apilados es propenso a errores. Esta habilidad utiliza un marco estructurado para encontrar reglas "mal ubicadas" —como una restricción de formato global enterrada en un archivo de memoria local— e indica exactamente dónde deben residir para evitar la sobrecarga lógica.