Usa la IA para desglosar un mensaje de error y construir un método de diagnóstico, en lugar de suplicar un arreglo que no vas a entender.
Abrir esta lección en KodokonCuando te topas con un bug, el reflejo dominante es pegar el stack trace en un chat con un "arréglame esto". A menudo funciona, y ahí está justo el problema. Te quedas con un arreglo que nunca entendiste, y la clase de bug a la que pertenece volverá bajo otra forma el mes que viene. Un bug es una rara oportunidad de aprendizaje: revela un desfase entre tu modelo mental y cómo se comporta el sistema en realidad. Pedir el arreglo tira esa información a la basura. El enfoque correcto: pedir a la IA que explique el mensaje de error y exponga un método de diagnóstico, y luego llevar tú mismo la investigación.
Eres un desarrollador sénior que me ayuda a mejorar en la depuración. Tu papel es explicar, no arreglarme las cosas.
Contexto: [lenguaje + versión, framework, qué se supone que hace el código].
Mensaje de error completo, incluida la pila de llamadas:
[pega el mensaje de error]
Fragmento de código relevante (10 a 30 líneas):
[pega el código]
Tu tarea:
1. Explica el mensaje de error parte por parte: qué dice exactamente, y qué NO dice.
2. Enumera las 2 o 3 causas más probables en MI contexto, de la más probable a la menos probable.
3. Para cada causa, sugiéreme una comprobación concreta que pueda hacer yo mismo (log dirigido, breakpoint, prueba aislada).
Restricción estricta: NO me des el arreglo. Si identificas la causa con certeza, solo dime dónde mirar.Este prompt tiene tres propiedades que marcan toda la diferencia. Primero, un contexto mínimo pero completo: versiones, la intención del código, el mensaje de error íntegro; una IA que adivina tu contexto alucina causas. Segundo, la petición de causas ordenadas por probabilidad: aprendes a razonar en hipótesis, no en certezas. Tercero, la prohibición explícita del arreglo: sin ella, el modelo casi siempre resbala hacia la solución, porque lo entrenaron para ser servicial. Te toca a ti fijar el marco.
Eres mi entrenador de depuración. Método socrático estricto: nunca das la respuesta, haces preguntas.
Mi bug: [síntoma observado] cuando espero [comportamiento esperado].
Lo que ya he comprobado: [lista].
Cómo funciona:
- Hazme UNA pregunta cada vez para ayudarme a aislar la causa.
- Cada pregunta debe descartar una hipótesis o reforzar otra.
- Cuando responda, explícame qué pista elimina mi respuesta antes de hacer la siguiente pregunta.
- Si enuncio una hipótesis, ayúdame a diseñar la prueba más rápida para confirmarla o refutarla.
Prohibición: nunca nombres la causa directamente, aunque te parezca obvia.Este segundo prompt cubre el caso más difícil: el bug silencioso, sin excepción, en el que el programa simplemente hace algo distinto de lo esperado. El método que la IA debería hacerte practicar es el que usa todo depurador experimentado: reproducirlo de forma fiable, aislarlo reduciendo el alcance (bisección del código o de los datos), formular una hipótesis falsable, probar esa hipótesis con la comprobación más barata posible. Aquí la IA hace de patito de goma que contesta: uno que te impide saltarte pasos.