Claro, aquí tienes la traducción al español (Español) del texto proporcionado, siguiendo todas las pautas de SEO, formato y terminología especificadas.
¿Estás escribiendo esas instrucciones para un modelo anterior?
"Lee este documento cada vez", "Prueba siempre", "Confirma antes de empezar". Muchas personas probablemente han añadido estas instrucciones para evitar que Codex falle.
Como arreglaba cosas sin leer la documentación, escribiste que las leyera primero. Como procedía sin permiso, escribiste que confirmara antes de continuar.
Si bien esas frases tenían una razón en su momento, puede que no sean tan útiles cuando el modelo cambia.
Los procedimientos decididos para ayudar a modelos anteriores podrían ser demasiado detallados para GPT-6 Astra. Por el contrario, como no has comunicado el alcance previsto, podría detenerse para pedir confirmación innecesariamente.
Lo que necesita revisión no es solo la cantidad de instrucciones. Se trata de reducir tareas repetitivas y aclarar los escenarios necesarios y las condiciones de finalización.
Eric Provencher, quien gestiona la experiencia del desarrollador de Codex en OpenAI, aborda este problema en un artículo titulado "Repensando habilidades y prompts para GPT-6 Astra".
Esto cubre no solo las solicitudes que escribes en el chat, sino también "AGENTS.md", que transmite las reglas de trabajo para los archivos del proyecto en un repositorio.
Las "Skills" son colecciones de procedimientos y conocimientos utilizados para tareas específicas. Las instrucciones guardadas aquí también influyen en cómo procede Codex.
En este artículo, basándonos en las explicaciones de Eric y las imágenes de referencia, veremos qué reducir, qué mantener y cómo reescribir. Los ejemplos creados para los lectores están marcados como "Ejemplos de Aplicación" para distinguirlos de los ejemplos originales.
No se trata de culpar a todos los fallos de Astra de las instrucciones antiguas. Es un artículo para auditar las reglas que has acumulado y ver cuáles ya no se ajustan al trabajo actual.
1. Por Qué Necesitas Revisar las Instrucciones para Astra
El punto de partida de Eric es el cambio en el que las instrucciones destinadas a "supervisar" al modelo son cada vez menos necesarias que antes.
Anteriormente, algunas tareas no avanzaban a menos que especificaras cada paso en orden. Para compensar la ambigüedad, acumulamos procedimientos y notas detallados.
Sin embargo, el texto original establece que los modelos están mejorando en el manejo de diferencias sutiles en el significado y la ambigüedad. Señala que las especificaciones detalladas que antes eran útiles ahora pueden obstaculizar los resultados.
Lo que no debemos malinterpretar aquí es que no se trata de una conversación sobre "dejar de dar explicaciones porque el modelo es más inteligente".
Eric también recomienda mantener la guía centrada en los materiales necesarios. El texto original aún pide explicaciones sobre el alcance seguro del progreso y el trabajo requerido para la finalización.
Incluso para la misma instrucción, la forma de revisarla cambia dependiendo de lo que esa frase pretenda transmitir.
Por ejemplo, debes distinguir entre explicaciones que transmiten circunstancias específicas del proyecto y aquellas destinadas a hacer que los modelos anteriores sigan procedimientos.
"Las restricciones de diseño están escritas en este documento" es una pista para encontrar información. Por otro lado, "Lee todo este documento desde el principio para cada edición" uniforma el momento de la lectura.
Informar al modelo de la existencia de un documento no es lo mismo que hacer que lo lea todo cada vez.
Además, "El acceso a producción está prohibido" y "Confirma incluso antes de ejecutar pruebas localmente" detienen acciones diferentes.
El hecho de que quieras mantener lo primero no significa que lo segundo sea siempre necesario. Sin embargo, si no está claro si algo realmente se queda en local, tampoco deberías saltarte esa confirmación.
Las Skills, AGENTS.md y las solicitudes diarias mencionadas en el texto original se relacionan con estos juicios. Incluso si corriges una frase en el chat, si la misma restricción permanece en otro lugar, la auditoría no ha terminado.
Por ejemplo, ¿qué pasa si escribes "Termínalo hasta que funcione" en una solicitud, pero el procedimiento aplicado aún dice "Detente siempre en la primera implementación y solicita una revisión"?
Este es un ejemplo para explicar instrucciones contradictorias. Como mínimo, sin organizar cuál quiere el usuario, el punto final de la solicitud no está alineado.
Al revisar, no juzgues basándote en "es largo, así que recórtalo". Mira si esa frase transmite conocimiento necesario, determina el alcance del trabajo o simplemente hace que el modelo repita procedimientos anteriores.
Incluso si el texto es corto, si el objetivo de "confirmar todo" es vago, no es necesariamente una buena instrucción. A veces, aunque sea un poco más largo, es mejor transmitir la intención aclarando las condiciones de lectura o dónde detenerse.
2. Instrucciones a Reducir: Carga Repetitiva y Pasos Demasiado Detallados
Lo primero que hay que auditar son las reglas de carga que se activan independientemente del contenido del trabajo.
Eric explica que hacer que el modelo lea cantidades masivas de documentación o la guía completa del repositorio para corregir un simple error tipográfico es excesivo.
Leer documentos introduce ese contenido en la información de trabajo del modelo. El texto original señala el problema de consumir el contexto disponible y ralentizar el trabajo al cargar explicaciones irrelevantes.
El contexto aquí se refiere al conjunto de información que el modelo referencia para esa tarea. Si sigue aumentando, se acerca al punto en que el historial de conversación y trabajo debe comprimirse.
Por lo tanto, en lugar de simplemente reducir el número de referencias, distingue lo que necesita ser leído para la solicitud actual.
Ejemplo A: Traducción al Japonés de la Imagen de Referencia
Antes de la Revisión
Lee siempre architecture.md, database.md y deployment.md en su totalidad antes de editar.
Después de la Revisión
Consulta architecture.md al manejar los límites entre servicios, database.md al cambiar estructuras de BD y deployment.md al prepararte para el despliegue.
Lo que se mantuvo fueron las guías a los tres documentos. Lo que se cambió fueron las condiciones para abrirlos.
En este ejemplo, architecture.md es para los roles y conexiones entre servicios. database.md es para la estructura de la base de datos. deployment.md es para reflejar lo creado en el entorno de ejecución.
En la versión "Antes", la regla de "leer todo" se aplica incluso a una solicitud para corregir un solo error tipográfico. En la versión "Después", si la tarea es cambiar la estructura de la BD, se procede al database.md correspondiente.
Esto no significa que esté prohibido leer otros documentos. Si una tarea abarca múltiples áreas, los documentos necesarios no se limitan a uno.
Crear otra regla uniforme como "elige solo un documento" a partir de este ejemplo se desviaría de la intención original.
No eliminamos documentos necesarios ni adelgazamos el contenido. Reescribimos la condición que requería revisar todos los documentos incluso para cambios pequeños para que coincidiera con el contenido del trabajo.
Eric también menciona mantener los documentos actualizados. Incluso si organizas las condiciones de referencia, se necesita una verificación separada para asegurarte de que no queden explicaciones antiguas en el destino.
Ejemplo B: Ejemplo de Aplicación Basado en el Texto Original
El siguiente es un ejemplo aplicado a un escenario donde se encarga a Codex la creación de artículos, videos o publicaciones en redes sociales. No es un procedimiento de producción publicado por el propio Eric.
Antes de la Revisión
Para la creación de contenido, lee todos los procedimientos para artículos, videos y publicaciones en redes sociales.
Después de la Revisión
Consulta writing.md para la redacción de artículos, video.md para la producción de videos y social.md para la creación de publicaciones en redes sociales. Para solicitudes de múltiples formatos, consulta los procedimientos relevantes.
Nuevamente, los procedimientos específicos para artículos, videos y redes sociales se mantienen. Lo que cambió fue la parte que hacía que el modelo leyera todos los procedimientos bajo el amplio paraguas de "creación de contenido".
Si pides un artículo, procede a las instrucciones del artículo. Si pides un artículo y su publicación de anuncio juntos, procede tanto a los procedimientos del artículo como a los de redes sociales.
Si no hay solicitud de video, ya no se requiere cargar todo el proceso de producción de video en el punto de entrada común.
El texto original llama a este enfoque de proporcionar explicaciones necesarias en etapas "divulgación progresiva". Es un método para colocar explicaciones en el punto de entrada para juzgar el destino, mientras se separan el conocimiento detallado y los procedimientos en documentos posteriores.
Por ejemplo, si alineas procedimientos completos para artículos, videos y redes sociales en la entrada, cada solicitud resulta en la lectura de una explicación masiva.
En su lugar, limita el rol del punto de entrada a una guía: "Si es un artículo, ve a este documento; si es un video, ve a ese otro". Mantienes las explicaciones detalladas sin descartarlas, permitiendo que se lean cuando sea necesario.
Eric explica que para Skills con múltiples procedimientos de trabajo, el documento inicial debe ser una guía mínima. Debe proporcionar la información justa para proceder a documentos relacionados o scripts que ejecuten la tarea.
Crea un estado donde mirar solo el punto de entrada te indique a qué documento proceder. Simplemente resumir explicaciones largas en cortas no terminará esta organización de referencias.
Si eliminas las precauciones necesarias en el resumen, se convierte en un problema diferente. Lo que se mantiene en el ejemplo de aplicación anterior son los procedimientos únicos de cada formato.
¿Las Pruebas También Están Configuradas en "Siempre, Pase lo Que Pase"?
El texto original establece que los modelos anteriores necesitaban ser incitados para probar y confirmar el trabajo. Por otro lado, Astra hace esto por sí solo, por lo que las mismas instrucciones pueden llevar a pruebas redundantes innecesarias.
No malinterpretes esto como "Astra no necesita pruebas". El problema no es detener las comprobaciones, sino si las instrucciones están causando comprobaciones redundantes.
Si aplicas esto a tu propia configuración, mira qué comprobación estás solicitando para qué cambio. El contenido de las inspecciones necesarias y las condiciones para repetirlas uniformemente cada vez que haces algo se pueden auditar por separado.
Dado que este artículo no compara el número de pruebas o el tiempo de procesamiento, no muestra un efecto como "reescribir ahorrará X minutos". El objetivo de la auditoría es si puedes distinguir entre inspecciones necesarias y repeticiones redundantes.
3. Acotando Instrucciones: ¿Cuándo Se Debe Usar Esta Skill?
Agregar más Skills no necesariamente facilita la elección. Eric llama la atención sobre la práctica de descargar y agregar una gran cantidad de Skills.
Según el texto original, el nombre y la descripción de cada Skill se cargan en el contexto para que el modelo juzgue cuándo usarlas.
Aquí, distingue entre cargar el nombre/descripción y cargar el cuerpo de la Skill. Esto no significa que el modelo lea todos los cuerpos de las Skills desde el principio.
El modelo primero usa el nombre y la descripción como pistas para juzgar cuál usar esta vez. Si esas descripciones son demasiado largas o hay demasiadas Skills, el texto original establece que Codex acortará las descripciones para que encajen.
Como resultado, el modelo puede ver solo una parte de la descripción de cada Skill, lo que dificulta la elección. Incluso si se guardan los procedimientos necesarios, la explicación del punto de entrada podría no transmitirse completamente.
Además, Eric menciona contradicciones entre descripciones o descripciones que intentan hacerse usar para todo. Estas pueden causar la carga de instrucciones que no son útiles para la tarea.
Por lo tanto, no se trata de rellenar las descripciones con términos técnicos para que la cobertura parezca amplia. Haz que la descripción sea tal que el modelo sepa si debe ser llamada para el trabajo actual.
Traducción al Japonés de la Imagen de Referencia
Antes de la Revisión
Crea y verifica migraciones de esquemas de PostgreSQL. Úsalo para trabajos que involucren bases de datos, consultas, modelos y persistencia.
Después de la Revisión
Crea y verifica migraciones de esquemas de PostgreSQL. Úsalo para agregar/cambiar migraciones o revisar procedimientos de aplicación.
PostgreSQL es un tipo de base de datos. "Migración de esquema" se refiere a la tarea de cambiar la estructura de las tablas y elementos que sirven como contenedores de datos y aplicar esos cambios.
Por ejemplo, es un escenario donde cambias la estructura de la base de datos para aumentar los elementos a guardar. Aquí, se cita como un ejemplo de explicación del significado de los términos.
Por otro lado, "consultas" en la descripción "Antes" son solicitudes para recuperar o manipular datos. "Persistencia" se refiere a guardar datos para que puedan usarse más tarde.
Estos son términos relacionados con BD, pero no todo el trabajo que involucra BD constituye una tarea de migración que cambia la estructura.
La primera oración de la versión "Antes" muestra una tarea especializada: "Crear y verificar migraciones". Sin embargo, la segunda oración incluye trabajo amplio relacionado con bases de datos en las condiciones de uso.
Esta discrepancia en el alcance es lo que se está corrigiendo en la imagen de referencia. El área de especialización de la Skill y las condiciones de llamada no coinciden.
Después de la revisión, el rol de "Crear y verificar migraciones de esquemas de PostgreSQL" permanece. Además, se reduce a casos de agregar migraciones, cambiar migraciones o revisar procedimientos de aplicación.
Por ejemplo, si solo quieres verificar una consulta para recuperar datos existentes, no necesariamente necesitas llamar a esta Skill de migración solo porque está "relacionada con la base de datos".
Por el contrario, si es una revisión de cómo aplicar cambios estructurales, sigue siendo un objetivo en la descripción "Después". Acotarlo no perdió el trabajo especializado.
El punto de confirmación al corregir descripciones no es solo "¿de qué es experta esta Skill?". Es si se puede leer "para qué solicitud se usará y a qué solicitudes no se extenderá".
Si solo escribes "Skill de BD" para hacerlo más corto, las condiciones de llamada desaparecen. Lo que el texto original pide es hacer la descripción lo más corta posible manteniendo claros los escenarios de uso.
Puedes usar el "Antes/Después" anterior para verificar si el trabajo solicitado y las condiciones de aplicación coinciden, en lugar de confiar en la fuerza del nombre o la longitud de la descripción.
4. Aclarando Instrucciones: Hasta Dónde Llegar y Qué Define la Finalización
A partir de aquí, hablamos de añadir explicaciones necesarias. Solo reducir la carga y los procedimientos no manejará el problema de detenerse a medio camino.
Eric afirma que, si bien Astra trabaja diligentemente, a veces puede ser cautelosa sobre hasta dónde llegar. Cómo comunicar el rango en el que quieres que continúe también es un objetivo para la revisión mencionada en el texto original.
Particularmente, si has escrito "Confirma siempre primero" de manera contundente porque un modelo anterior se movió sin permiso, audita ese límite.
Lo que el texto original señala es la posibilidad de detenerse en un lugar donde en realidad estaba bien continuar, solo para seguir estrictamente el límite. No se trata de decirle que ignore las instrucciones de confirmación, sino de reescribir lo que estabas permitiendo.
A: Aclarando el Alcance de la Aprobación
El texto original tiene un ejemplo de una prueba local que utiliza datos de prueba desechables y no accede a producción. Este es un ejemplo de permitir esa tarea específica dentro de tu propio entorno de trabajo.
El siguiente "Antes" es un ejemplo de aplicación creado para contrastar. El "Después" contiene una traducción al japonés de las instrucciones de prueba local del texto original.
Antes de la Revisión: Ejemplo de Aplicación para Contrastar
Solicita aprobación cada vez antes de ejecutar una prueba y antes de corregir un fallo.
Después de la Revisión: Traducción del Ejemplo Original
Las pruebas locales utilizan datos de prueba desechables y no acceden a producción. Continúa sin buscar aprobación en cada etapa hasta ejecutar pruebas, corregir fallos causados por los cambios solicitados y volver a ejecutar las pruebas afectadas.
Lo que se mantuvo fueron el entorno objetivo y el alcance del trabajo. Lo que se cambió es la condición para buscar aprobación cada vez dentro de ese alcance.
"Datos de prueba desechables" y "sin acceso a producción" no son prefacios decorativos. Son premisas para juzgar si esta instrucción se puede usar.
Si en realidad es una prueba que se conecta a producción, escribir "sin acceso a producción" no cambia el entorno. A veces se llama "local" pero no está claro si cumple esas condiciones. Deja las condiciones no confirmables como están.
Además, la corrección permitida es para "fallos causados por los cambios solicitados". No es una instrucción ampliada para permitir corregir todos los problemas encontrados en la prueba.
El objetivo de la re-ejecución también está escrito como "pruebas afectadas". Es diferente de una especificación uniforme para repetir todas las pruebas cada vez.
Esta oración especifica las acciones que pueden continuar, pero no elimina la aprobación para otras tareas. Muestra cuánto delegar de un conjunto de tareas que se han confirmado como seguras.
No necesitas llegar tan lejos como "permitir todo porque detenerse cada vez es una molestia". Si separas las tareas para las que no quieres que se detenga de las tareas para las que aún quieres que se devuelva el juicio, el significado de la solicitud cambia.
B: Aclarando las Condiciones de Finalización
Eric explica que si estás acostumbrado a GPT-5.6 Sol, que trabaja durante mucho tiempo, la forma de detenerse de Astra puede parecer cautelosa.
En la etapa donde se realiza la implementación inicial, incluso si queda trabajo, podría regresar para solicitar una revisión. Por lo tanto, recomienda decidir las condiciones de finalización antes de empezar.
¿Lo que se necesita es solo la implementación, o hasta ejecutarla para confirmar? Además, ¿es hasta corregir los errores encontrados durante la confirmación?
La persona que emite la solicitud organiza esas diferencias primero. Una línea de meta difícil de transmitir solo con "complétalo" se escribe como una tarea.
El siguiente es un ejemplo de aplicación donde la explicación original se reemplaza con la creación de un formulario de consulta. No es el texto de solicitud real de Eric ni un resultado de verificación de comportamiento real.
Antes de la Revisión
Haz un formulario de consulta. Déjame revisarlo una vez que esté implementado.
Después de la Revisión
Haz un formulario de consulta. Esta vez, confirma localmente que puede detectar campos obligatorios vacíos y direcciones de correo electrónico no válidas, y que la pantalla de finalización aparece después de un envío de prueba. Corrige cualquier error causado por este cambio e infórmalo junto con los resultados de la confirmación. No publiques en producción ni envíes correos electrónicos reales.
Lo que se mantuvo fueron el propósito de hacer el formulario de consulta e informar los resultados a un humano. Lo que se cambió es cuánto verificar antes de informar.
En la versión "Antes", la solicitud es "Déjame revisarlo una vez que esté implementado". Incluso si se detiene en el punto de la implementación inicial, no se ha desviado de las instrucciones.
Si quieres ver el diseño a medio camino, esa forma de detenerse tiene sentido. Si es una parada para confirmar partes que aún no has decidido, es una instrucción con una razón para permanecer.
Por otro lado, si lo que quieres esta vez es un formulario que haya terminado las comprobaciones de funcionamiento, incluye esas comprobaciones en la solicitud. El ejemplo enumera campos vacíos, correos electrónicos no válidos y la visualización después del envío de prueba.
En comparación con solo "verifica si funciona correctamente", los estados a probar son específicos. Si se encuentran errores causados por este cambio durante la confirmación, el objetivo se establece en informar después de corregirlos.
Al mismo tiempo, la publicación en producción y el envío de correos electrónicos reales están excluidos. Esto es para evitar confundir la verificación de envíos de prueba en pantalla con la entrega de correos electrónicos a destinos reales.
Esta solicitud no trata la función de envío de correo electrónico real como verificada. Haz que informe cuánto se confirmó localmente como resultado.
Según el texto original, si quieres proceder más allá de la primera implementación, transmite qué investigar y dónde detenerse.
En lugar de simplemente reforzarlo con "no te detengas a medio camino", enumera las confirmaciones necesarias y las operaciones que no se deben realizar. De esta manera, puedes revisar incluso los lugares donde regresa a un humano.
5. Auditando Tu Propia Configuración
Al final del texto original, Eric sugiere pedirle a Astra una auditoría basada en este artículo. Una auditoría significa leer las instrucciones existentes y verificar superposiciones, discrepancias y áreas que se pueden revisar.
También puedes abrir tu propio AGENTS.md o Skills y mirar las frases que te causan curiosidad. Sin embargo, si quieres organizar dónde y qué instrucciones escribiste, puedes dejarlo en una auditoría antes de hacer cambios.
El enfoque de realizar solo la auditoría primero sin cambiar archivos es una propuesta de este artículo. No es un procedimiento obligatorio especificado por Eric.
En ese caso, no pidas "eliminar todas las instrucciones innecesarias" desde el principio. Lo que quieres primero es material que te permita comparar las instrucciones originales con la propuesta de cómo cambiarlas.
Una nota más del texto original: las Skills y las instrucciones colocadas en un repositorio podrían ser utilizadas por las IA de otros trabajadores.
Esas IA podrían no usar la misma Astra. Eric señala que las explicaciones útiles para Sol o Luna podrían agregar demasiadas restricciones para Astra.
Incluso si te parece demasiado detallado para ti que usas Astra, podría ser necesario para otros modelos. Si estás cambiando reglas compartidas, quién usa qué modelo también es un factor en el juicio.
Si se desconoce el estado de uso, no elimines asumiendo que "solo se usa Astra". Es suficiente confirmar los candidatos de corrección mientras se dejan los puntos poco claros como están.
El siguiente prompt de auditoría fue creado para los lectores basándose en este artículo. No es un prompt publicado por Eric en el texto original.
Úsalo en el proyecto objetivo y comparte el texto del artículo y el texto de la solicitud que deseas auditar. Si el rango legible es limitado, acéptalo como un resultado de inspección dentro de ese rango.
Por favor, audita las instrucciones actuales basándote en los comentarios compartidos del artículo de Eric Provencher. Esta vez, solo realiza la auditoría; no crees, edites ni elimines archivos, ni cambies configuraciones.
Los objetivos son el archivo AGENTS.md aplicado a este proyecto, los nombres y descripciones de las Skills disponibles y los cuerpos necesarios para la auditoría, así como el texto de la solicitud diaria que compartí. Enumera los objetivos que pudiste leer.
Verifica los siguientes problemas: ・Instrucciones duplicadas en múltiples ubicaciones ・Instrucciones que no se pueden seguir simultáneamente o que tienen puntos finales conflictivos ・Reglas uniformes excesivas que requieren carga o confirmación cada vez, independientemente del contenido del trabajo ・Condiciones de aplicación más amplias que el rol real de la Skill ・Instrucciones donde no está claro hasta dónde proceder o qué define la finalización
Para las ubicaciones encontradas, clasifícalas en candidatos para "Eliminar", "Acortar", "Cambiar condiciones de aplicación" o "Mantener", y proporciona las razones. No hagas de la reducción del número de caracteres el objetivo en sí mismo; también enumera las instrucciones que deben conservarse.
Para cada candidato, proporciona lo siguiente: 1. Nombre/ubicación del archivo o la parte relevante del texto de solicitud compartido 2. Instrucción actual 3. Problema asumido y base para el juicio 4. Revisión propuesta. Si se mantiene, la razón para ello 5. Qué conservar y qué cambiar 6. Condiciones que los humanos deben verificar antes de cambiar
No elimines en masa restricciones específicas del proyecto, conocimiento especializado, pruebas necesarias o aprobaciones necesarias. Solo propón permitir que las pruebas o correcciones locales continúen dentro del rango donde se puedan confirmar las condiciones ambientales, como los datos objetivo y la ausencia de acceso a producción.
Verifica si otros modelos como Sol o Luna también usan las mismas instrucciones. Si se desconoce, escribe "Desconocido" y no asumas que es una regla exclusiva de Astra.
Indica claramente los archivos que no se pudieron leer, las condiciones ambientales que no se pudieron confirmar y la información que falta para el juicio. Distingue entre los problemas explicados en los materiales, los problemas realmente encontrados en la configuración y los candidatos de mejora no verificados; no escribas los efectos de la mejora como si ya estuvieran medidos.
Finalmente, resume los candidatos de corrección a considerar con prioridad, junto con las razones. La ejecución de los cambios se solicitará por separado después de que confirme los objetivos y el contenido.
Lo que recibes con esta solicitud no son las configuraciones revisadas, sino una lista donde las instrucciones actuales y las revisiones propuestas se corresponden. Incluso si está escrito como "candidato a eliminar", eso por sí solo no lo finaliza como innecesario.
La categorización de los candidatos se proporciona para que las propuestas de cambiar las condiciones de lectura no se agrupen en "Eliminar". En el caso del ejemplo de referencia de documento en este artículo, el documento permanece, por lo que el enfoque está en cambiar las condiciones de aplicación.
Para las descripciones de las Skills, el rol especializado permanece, pero el rango de invocación se reduce. En este caso, si vuelve una propuesta para eliminar el conocimiento especializado en sí, puedes verificar si lo que se conserva antes y después de la revisión es diferente.
Los candidatos a "Acortar" son para ver si las mismas condiciones y restricciones se pueden transmitir en oraciones más cortas. Los candidatos a "Mantener" piden la razón por la que es necesario conservarlos.
Observa el alcance de la auditoría junto con los resultados. Si solo se pudo leer el nombre y la descripción de la Skill, o si se pudieron leer los procedimientos reales, también es material para juzgar los resultados.
Si una descripción es demasiado amplia se puede verificar con lo anterior, pero si hay duplicados en los procedimientos o si se ha eliminado conocimiento necesario no se puede confirmar a menos que se lea el cuerpo.
Si no has compartido textos de solicitudes diarias, las discrepancias con las condiciones de parada allí también están sin confirmar. Leer parte de la configuración no constituye una auditoría completa de todo el entorno de trabajo.
El orden a seguir es: instrucción original, razón para convertirla en candidato, restricciones restantes y condiciones no confirmadas. Por ejemplo, si se desconoce la presencia de acceso a producción, no se cumple la premisa para una propuesta de omitir la aprobación.
También puedes verificar si no se ha eliminado el conocimiento especializado necesario o si no se han asumido los impactos en otros modelos. Procede manteniendo separada la sospecha encontrada en la auditoría del juicio de que está bien cambiar.
Vuelve a leer las instrucciones que has seguido añadiendo para que coincidan con tu trabajo actual. El primer paso no es una eliminación masiva de configuraciones, sino esta auditoría que no cambia nada.
