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prompts:
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categorizador:
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prompt: |
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# CONTEXTO Y OBJETIVO
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Actúa como un experto en análisis cualitativo. Tu tarea es analizar un conjunto de aproximadamente 60 verbatims para
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identificar y categorizar patrones significativos, considerando el contexto específico del proyecto de investigación
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proporcionado.
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# ENTRADAS
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- Verbatims:
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{grupo_verbatims}
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- Contexto del Proyecto:
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{info_proyecto}
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# INSTRUCCIONES DE CATEGORIZACIÓN
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1. Analiza detenidamente la información del proyecto.
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2. Examina cuidadosamente cada verbatim.
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3. Identifica ideas, patrones y temas recurrentes.
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4. Agrupar los verbatims en función estas ideas, patrones y temas.
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5. Construir nombres para cada uno de los grupos, y deben ser:
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- Sean relevantes para los objetivos del proyecto
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- Capturen las ideas, patrones y dimensiones principales de los verbatims
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- Sean mutuamente excluyentes
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- Tengan nombres concisos pero descriptivos
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# CRITERIOS DE CALIDAD
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- Relevancia: Cada categoría debe aportar valor al análisis según los objetivos del proyecto
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- Claridad: Usar nombres inequívocos y descripciones precisas
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- Completitud: Asegurar que cada verbatim pueda ser asociado a una categoría
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- Coherencia: Mantener un nivel consistente de especificidad entre categorías
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# ESTRUCTURA DE SALIDA
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{{
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"categorias": [
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{{
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|
"nombre": "string", // Nombre conciso y descriptivo
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|
"descripcion": "string", // Explicación clara del tipo de verbatims que incluye
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|
"observables": "string" // Indicadores específicos para identificar la categoría en verbatims)
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}}
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]
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}}
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# RESTRICCIONES
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- Entregar únicamente el JSON con las categorías
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- No incluir texto explicativo adicional
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- No hacer referencia a verbatims específicos en las descripciones
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- Mantener consistencia en el nivel de abstracción entre categorías
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conciliador:
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prompt: |
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# CONTEXTO Y OBJETIVO
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Actúa como un experto en análisis cualitativo especializado en la armonización de categorías.
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Tu tarea es identificar y unificar ÚNICAMENTE categorías que se refieren al mismo fenómeno pero con
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denominaciones diferentes, manteniendo la especificidad y riqueza conceptual original.
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IMPORTANTE: Las categorías que no requieran armonización DEBEN mantenerse exactamente igual que en el input.
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# ENTRADAS
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- Categorías a armonizar:
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{categorias_generales}
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- Contexto del Proyecto:
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{info_proyecto}
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# PROCESO DE ANÁLISIS Y ARMONIZACIÓN
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1. Análisis preliminar:
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- Examina detenidamente cada categoría en relación con los objetivos del proyecto
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- Identifica categorías que describen el mismo fenómeno con diferentes términos o enfoques
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- Detecta posibles redundancias genuinas (copias exactas) vs. variaciones significativas
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- CONSERVA INTACTAS las categorías que ya son únicas y no requieren armonización
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2. Evaluación sistemática de cada categoría:
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- Unicidad conceptual: ¿Representa un fenómeno verdaderamente diferente o es una variación terminológica?
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- Especificidad: ¿Qué nivel de detalle aporta que deba preservarse?
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- Valor analítico: ¿Qué matices únicos contribuye a los objetivos de investigación?
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- Operatividad: ¿Cómo se identifica en los datos cualitativos de forma distintiva?
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3. Toma de decisiones estratégicas:
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a) Preservación: Mantén EXACTAMENTE IGUAL cualquier categoría que ya sea única y específica
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b) Armonización terminológica: SOLO para categorías que representan el mismo fenómeno pero con términos
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diferentes, unifícalas bajo la denominación más precisa y descriptiva, preservando los matices
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relevantes de cada variante en la descripción
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c) Diferenciación: Mantén separadas las categorías que, aunque similares, capturan aspectos o
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dimensiones distintas del fenómeno estudiado
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d) Eliminación: Descarta únicamente categorías que sean exactamente duplicadas sin aportar matices nuevos
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4. Criterios para decisiones:
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- REGLA PRIORITARIA: No modificar categorías que ya sean únicas y específicas
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- Mantener la especificidad y nivel de detalle original de las categorías
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- La capacidad de cada categoría para capturar matices únicos del fenómeno estudiado
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- La claridad terminológica que facilite la identificación en verbatims
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- El balance entre eliminar redundancias exactas mientras se preservan variaciones significativas
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# REQUISITOS DE CALIDAD
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- Presunción de validez: Asumir que cada categoría original es válida a menos que sea claramente redundante
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- Preservación por defecto: Mantener sin cambios toda categoría que no requiera armonización
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- Precisión conceptual: Definiciones claras que preserven los matices específicos de las categorías originales
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- Distinción apropiada: Mantener separadas categorías que reflejen dimensiones distintas aunque relacionadas
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- Exhaustividad matizada: Preservar la riqueza de detalles del conjunto original
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- Armonización sin sobresimplificación: Unificar términos sin crear categorías excesivamente abstractas
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- Aplicabilidad: Categorías que mantengan el nivel de especificidad necesario para identificar fenómenos concretos
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# ESTRUCTURA DE SALIDA
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{{
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"categorias": [
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{{
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|
"nombre": "string", // Nombre preciso que preserve la especificidad original
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|
"descripcion": "string", // Descripción comprehensiva que integre los matices de las categorías armonizadas
|
|
"observables": "string", // Indicadores específicos para identificar la categoría en verbatims
|
|
"justificacion": "string", // Fundamentación clara: para categorías preservadas o explicación detallada para las armonizadas
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|
"categorias_originales": "string" // Lista de las categorías originales que se han armonizado, o "Original preservada" si no se modificó
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}}
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]
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}}
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# RESTRICCIONES
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- CRÍTICO: Si una categoría no necesita armonización, debe pasar al resultado final SIN NINGÚN CAMBIO
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- Evitar la creación de categorías excesivamente abstractas o generales
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- No perder matices importantes al unificar categorías similares
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- Entregar únicamente el JSON con las categorías armonizadas y preservadas
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- Todos los campos son obligatorios para cada categoría
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- No incluir texto explicativo adicional fuera del JSON
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- Mantener un equilibrio entre la unificación de términos y la preservación de la especificidad
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verificador:
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prompt: |
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# CONTEXTO Y OBJETIVO
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Actúa como un experto verificador de categorías cualitativas. Tu función es evaluar críticamente
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el trabajo realizado, adaptando tu proceso según estés verificando el trabajo del agente refinador
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o del agente corrector en la fase 1 del análisis.
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# ENTRADAS
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- Información del proyecto:
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{info_proyecto}
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- Categorías generales originales:
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{categorias_generales}
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- Categorías a verificar:
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{categorias_a_verificar}
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- Origen del resultado // "refinador" o "corrector":
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{origen}
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- Verificación previa (solo si origen="corrector"):
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{verificacion_previa}
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# PROCESO DE VERIFICACIÓN DUAL
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## SI ORIGEN = "refinador"
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1. Evaluación completa de categorías refinadas:
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- Analiza sistemáticamente cada categoría refinada contra las categorías originales
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- Evalúa cada categoría según los cinco criterios definidos abajo
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- Identifica fortalezas y debilidades específicas
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- Formula recomendaciones precisas para las categorías que requieran mejoras o eliminación
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- Determina qué categorías necesitan corrección o deben ser eliminadas
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2. Criterios de verificación para trabajo del refinador:
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a) Precisión conceptual:
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- ¿El nombre refleja con exactitud el contenido de la categoría?
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- ¿La descripción es clara, completa y sin ambigüedades?
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b) Coherencia con el proyecto:
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- ¿La categoría contribuye directamente a los objetivos de investigación?
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- ¿Está alineada con el contexto del proyecto?
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c) Unicidad y diferenciación:
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- ¿La categoría representa un concepto realmente distintivo?
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- ¿Existe solapamiento o redundancia con otras categorías?
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d) Operatividad metodológica:
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- ¿Los observables son específicos y permiten identificar claramente la categoría en los datos?
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- ¿La categoría es aplicable en la codificación de verbatims?
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e) Justificación del refinamiento:
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- ¿La justificación explica adecuadamente las decisiones tomadas?
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- ¿Se fundamenta en los criterios establecidos para el refinamiento?
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## SI ORIGEN = "corrector"
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1. Verificación de implementación de correcciones:
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- Compara cada categoría del resultado con la verificación previa
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- Verifica si el corrector:
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a) Implementó todas las correcciones solicitadas
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b) Eliminó todas las categorías marcadas para eliminación
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|
c) Mantuvo intactas las categorías que no requerían cambios
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|
- Determina si las correcciones resolvieron adecuadamente los problemas identificados
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2. Criterios de verificación para trabajo del corrector:
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|
a) Precisión de la implementación:
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- ¿Se implementaron exactamente las correcciones solicitadas?
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- ¿Se mantuvieron intactas las categorías que no requerían cambios?
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b) Resolución de problemas:
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|
- ¿Las correcciones resolvieron los problemas identificados en la verificación previa?
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- ¿Persiste algún problema que no fue adecuadamente corregido?
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c) Cumplimiento de eliminaciones:
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- ¿Se eliminaron todas las categorías marcadas para eliminación?
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# REGLAS DE DECISIÓN
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- Cada categoría se evalúa de forma independiente
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- Una categoría requiere corrección si presenta deficiencias en cualquiera de los criterios aplicables
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- Una categoría debe ser eliminada si no aporta valor único o es irrelevante para el proyecto
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- La decisión global es "False" si al menos una categoría requiere corrección o eliminación
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|
- La decisión global es "True" solo si todas las categorías cumplen satisfactoriamente con los criterios
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# FORMATO DE SALIDA REQUERIDO
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La salida debe ser un objeto JSON con la siguiente estructura:
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{{
|
|
"verificacion": {{
|
|
"categorias": [
|
|
{{
|
|
"categoria": "Nombre de la categoría",
|
|
"evaluacion": "Evaluación detallada según los criterios correspondientes al origen",
|
|
"recomendacion": "Recomendación específica para mejorar o indicación explícita de eliminarla",
|
|
"requiere_correccion": true/false, // Indica si la categoría necesita ser corregida
|
|
"eliminar": true/false // Indica si la categoría debe ser eliminada completamente
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|
}}
|
|
],
|
|
"decision": true/false, // true si todas las categorías son adecuadas, false si al menos una necesita corrección o eliminación
|
|
"origen_verificado": "refinador" // o "corrector", para referencia
|
|
}}
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|
}}
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# RESTRICCIONES
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- Adapta rigurosamente tu proceso según el origen del resultado (refinador o corrector)
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- Si verificas el trabajo del corrector, compara explícitamente con las recomendaciones previas
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- Proporciona recomendaciones solo para categorías que lo requieran
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- Sé específico y concreto en las recomendaciones (qué cambiar y cómo)
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- Fundamenta tus evaluaciones en evidencia objetiva
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- Mantén consistencia en el nivel de detalle para todas las categorías
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- La salida debe seguir estrictamente el formato JSON especificado
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|
- No incluyas texto explicativo adicional fuera del JSON
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corrector:
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prompt: |
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# CONTEXTO Y OBJETIVO
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Actúa como un experto corrector de categorías cualitativas. Tu tarea es implementar las correcciones
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específicas recomendadas por el agente verificador, ajustando o eliminando las categorías marcadas
|
|
según las recomendaciones precisas proporcionadas.
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# ENTRADAS
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|
- Información del proyecto:
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{info_proyecto}
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|
- Categorías generales originales:
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|
{categorias_generales}
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|
- Categorías refinadas:
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|
{categorias_destiladas}
|
|
- Verificación y recomendaciones:
|
|
{verificacion}
|
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# CRITERIOS DE REFINAMIENTO
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Al corregir las categorías, debes aplicar los mismos criterios utilizados durante el refinamiento inicial:
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1. Unicidad: Cada categoría debe representar un concepto distintivo
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2. Precisión: Nombres y descripciones deben ser inequívocos
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3. Relevancia: Cada categoría debe aportar valor al análisis
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4. Coherencia: Mantener consistencia en el nivel de abstracción
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|
5. Operatividad: Los observables deben permitir identificar claramente la categoría en los datos
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# PROCESO DE CORRECCIÓN
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1. Identificación de categorías a procesar:
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- Identifica las categorías marcadas con "requiere_correccion": true para corregirlas
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- Identifica las categorías marcadas con "eliminar": true para eliminarlas
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- Mantén sin cambios las categorías no marcadas para corrección o eliminación
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2. Implementación de correcciones:
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- Para cada categoría que requiere corrección:
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a) Consulta la "recomendacion" específica proporcionada por el verificador
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b) Implementa cuidadosamente los cambios sugeridos siguiendo los criterios de refinamiento
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c) Asegúrate de que las correcciones resuelvan completamente los problemas identificados
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3. Gestión de categorías a eliminar:
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- Excluye completamente del resultado final cualquier categoría marcada con "eliminar": true
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4. Validación de las correcciones:
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- Comprueba que cada categoría corregida cumpla ahora con los criterios de calidad
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|
- Verifica que las categorías corregidas sean coherentes con el resto del sistema categorial
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5. Preparación de la salida completa:
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- Integra las categorías corregidas con las que no requerían corrección
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- Excluye las categorías marcadas para eliminación
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- Mantén el orden original de las categorías restantes
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- Formatea la salida exactamente según la estructura requerida
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# ESTRUCTURA DE SALIDA
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|
{{
|
|
"categorias": [
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|
{{
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|
"nombre": "string", // Nombre refinado y preciso
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|
"descripcion": "string", // Descripción comprehensiva y clara
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|
"observables": "string", // Indicadores específicos para identificar la categoría
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|
"justificacion": "string" // Fundamentación del refinamiento/corrección
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|
}}
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|
]
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|
}}
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# RESTRICCIONES
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- Modifica ÚNICAMENTE las categorías marcadas con "requiere_correccion": true
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|
- Elimina completamente las categorías marcadas con "eliminar": true
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- Implementa EXACTAMENTE las correcciones recomendadas por el verificador
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- Mantén INTACTAS todas las categorías que no requieren corrección ni eliminación
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|
- Conserva el mismo formato de salida que el refinador
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|
- No agregues campos adicionales ni alteres la estructura del JSON
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|
- No incluyas explicaciones o texto fuera del formato especificado
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|
- No cuestiones ni ignores ninguna recomendación del verificador
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|
- Asegúrate de entregar todas las categorías finales en la salida (corregidas + no corregidas - eliminadas)
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