Skill oficial · IA en la práctica

Revisar un borrador de IA antes de usarlo

v1.0.1 · Actualizada el 4 de noviembre de 2026

Revisa un borrador generado por IA antes de usarlo: afirmaciones que verificar, fuentes posiblemente inventadas, tono y políticas, lo que falta frente a lo pedido y una lista de correcciones.

Funciona en Claude, ChatGPT y agentes de programación. En Team y Business, la skill oficial de tu pod se actualiza sola cuando la mejoramos.

Cuándo usarla

• Vas a enviar o publicar algo que escribió una IA
• Un borrador cita estudios, estadísticas, leyes o citas textuales

Qué le das

• El borrador
• La petición original
• El material de partida que se le dio a la IA
• Las políticas que apliquen

Qué obtienes

Una tabla de afirmaciones, una comprobación de referencias, una lista de correcciones por gravedad y un veredicto: listo, listo tras corregir, o rehacer.

Cómo funciona

1. Comprueba que responde a lo pedido Compara el borrador con la petición punto por punto: cada pregunta respondida, el formato y la extensión pedidos, el público correcto. Anota lo que falta o lo que se agregó sin que se pidiera.
2. Extrae cada afirmación factual Cifras, fechas, nombres, precios, funciones del producto, afirmaciones legales o de políticas, “los estudios muestran”, citas textuales. Una línea por afirmación, con su ubicación en el borrador.
3. Clasifica cada afirmación Respaldada (se puede rastrear hasta la fuente dada; indica dónde); comprobable (podría ser cierta, necesita una comprobación externa; di dónde comprobarla); sospechosa (concreta pero sin fuente, demasiado precisa para ser una estimación o contradice la fuente). Toda estadística sin fuente es, como mínimo, comprobable.
4. Busca fuentes inventadas Para cada estudio, artículo, URL, caso, norma o cita textual: ¿existen el título, el autor, la fecha y la URL, y dicen lo que se afirma? Marca las que no puedas confirmar como “verificar antes de usar; posiblemente inventada”. Nunca confirmes una referencia de memoria.
5. Revisa el tono y las políticas Promesas que la empresa no puede cumplir (fechas, descuentos, garantías), datos confidenciales o personales, afirmaciones que marketing no puede hacer (“el mejor”, “garantizado”, “100 %”), un tono que no encaja con el público y relleno.
6. Revisa la coherencia interna Cifras que no cuadran, nombres escritos de dos maneras, una fecha que choca con otra, conclusiones que el cuerpo no sostiene.
7. Escribe la lista de correcciones Ordenada por gravedad: hay que corregir (incorrecto, inventado, arriesgado), conviene corregir (falta algo, poco claro), se podría corregir (estilo). Cada punto: ubicación, problema, la corrección o cómo verificarlo. Termina con un veredicto: listo, listo tras las correcciones obligatorias, o rehacer.

El SKILL.md

El archivo completo, tal como lo lee tu IA. Descargarlo

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name: ai-output-review
description: Revisa un borrador generado por IA antes de que nadie lo use - enumera cada afirmación factual que hay que verificar, señala fuentes, citas y referencias que pueden ser inventadas, comprueba cifras, tono, políticas de la empresa y si el borrador responde de verdad a lo pedido - y devuelve una lista de correcciones por prioridad. Úsala cuando alguien pide revisar, verificar datos (fact-check), corregir o dar un vistazo de sentido común a algo que escribió ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot antes de enviarlo, publicarlo o presentarlo, o pregunta “¿puedo confiar en este borrador de IA?”.
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# Revisión de un texto generado por IA

Los borradores de IA se leen con fluidez, tengan razón o no. El AI Playbook del Gobierno del Reino Unido advierte que los modelos de lenguaje producen contenido verosímil pero incorrecto y que no sustituyen el asesoramiento profesional; en un estudio de Stanford de 2024, GPT-3.5, Llama 2 y PaLM 2 alucinaron en entre el 69 % y el 88 % de las respuestas a consultas jurídicas concretas. Por eso la revisión no juzga si el borrador suena bien. Saca cada afirmación comprobable, indica cómo verificarla y devuelve una lista de correcciones que el autor resuelve antes de usarlo.

## Cuándo usarla

- Antes de enviar, publicar o presentar cualquier cosa que haya redactado una IA: correos a clientes, informes, artículos, propuestas, políticas.
- Cuando un borrador cita estudios, leyes, estadísticas, citas textuales o URL.
- Cuando te llega para aprobar un trabajo que otra persona escribió con IA.
- No sustituye la revisión de un abogado, un contador o un médico en contenido legal, financiero o médico: señala esos puntos para un experto.

## Qué necesitas

- El borrador.
- La petición o el prompt original: qué debía hacer y para quién.
- Todo el material de partida que se le dio a la IA. Las afirmaciones que no se pueden rastrear hasta él necesitan una comprobación externa.
- Las políticas o normas de estilo de la empresa que apliquen. Si no hay, revisa con las reglas generales del paso 5 y dilo.

## Pasos

1. **Comprueba que responde a lo pedido.** Compara el borrador con la petición punto por punto: cada pregunta respondida, el formato y la extensión pedidos, el público correcto. Anota lo que falta o lo que se agregó sin que se pidiera.
2. **Extrae cada afirmación factual.** Cifras, fechas, nombres, precios, funciones del producto, afirmaciones legales o de políticas, “los estudios muestran”, citas textuales. Una línea por afirmación, con su ubicación en el borrador.
3. **Clasifica cada afirmación.** Respaldada (se puede rastrear hasta la fuente dada; indica dónde); comprobable (podría ser cierta, necesita una comprobación externa; di dónde comprobarla); sospechosa (concreta pero sin fuente, demasiado precisa para ser una estimación o contradice la fuente). Toda estadística sin fuente es, como mínimo, comprobable.
4. **Busca fuentes inventadas.** Para cada estudio, artículo, URL, caso, norma o cita textual: ¿existen el título, el autor, la fecha y la URL, y dicen lo que se afirma? Marca las que no puedas confirmar como “verificar antes de usar; posiblemente inventada”. Nunca confirmes una referencia de memoria.
5. **Revisa el tono y las políticas.** Promesas que la empresa no puede cumplir (fechas, descuentos, garantías), datos confidenciales o personales, afirmaciones que marketing no puede hacer (“el mejor”, “garantizado”, “100 %”), un tono que no encaja con el público y relleno.
6. **Revisa la coherencia interna.** Cifras que no cuadran, nombres escritos de dos maneras, una fecha que choca con otra, conclusiones que el cuerpo no sostiene.
7. **Escribe la lista de correcciones.** Ordenada por gravedad: hay que corregir (incorrecto, inventado, arriesgado), conviene corregir (falta algo, poco claro), se podría corregir (estilo). Cada punto: ubicación, problema, la corrección o cómo verificarlo. Termina con un veredicto: listo, listo tras las correcciones obligatorias, o rehacer.

## Formato de salida

```markdown
# Revisión de texto de IA — [título del borrador]
**Petición:** [una línea] · **Veredicto:** [listo / listo tras las correcciones obligatorias / rehacer]

## ¿Responde a lo pedido?
- [Cubierto / falta / agregado sin que se pidiera]

## Afirmaciones que verificar
| # | Afirmación | Dónde | Estado | Cómo verificarla |
|---|---|---|---|---|
| 1 | [afirmación] | [párrafo] | respaldada / comprobable / sospechosa | [ubicación en la fuente o dónde comprobarla] |

## Fuentes y referencias
| Referencia | ¿Existe? | ¿Dice lo que se afirma? |
|---|---|---|
| [título, autor, año, URL] | verificar antes de usar | [ ] |

## Lista de correcciones
**Hay que corregir**
1. [Ubicación] — [problema] → [corrección]
**Conviene corregir**
1. [Ubicación] — [problema] → [corrección]
**Se podría corregir**
1. [Ubicación] — [problema] → [corrección]

## Necesita un experto
- [Punto legal / financiero / médico] → [quién]
```

## Ejemplo

**Entrada:** Petición: “Escribe una publicación de LinkedIn de 151 palabras sobre por qué las clínicas pequeñas deberían pasarse a la reserva de citas en línea, para nuestra app de agendas Bookwell.” Borrador: “Los estudios muestran que el 67 % de los pacientes prefiere reservar en línea (Accenture, 2023). Las clínicas que usan Bookwell reducen las ausencias un 50 %, garantizado. La reserva en línea está totalmente exenta de HIPAA, así que no hay trabajo de cumplimiento. ¡Cámbiate hoy y únete a 10 000 clínicas felices!”

**Salida:**

```markdown
# Revisión de texto de IA — publicación de LinkedIn de Bookwell
**Petición:** publicación de 151 palabras sobre la reserva en línea para clínicas pequeñas · **Veredicto:** listo tras las correcciones obligatorias

## ¿Responde a lo pedido?
- Cubierto: por qué cambiarse. Extensión: 51 palabras, muy por debajo de 150. No hay llamada a la acción más allá de “cámbiate hoy”.

## Afirmaciones que verificar
| # | Afirmación | Dónde | Estado | Cómo verificarla |
|---|---|---|---|---|
| 1 | El 67 % de los pacientes prefiere reservar en línea | línea 1 | sospechosa | Encontrar el informe de Accenture de 2023 y la cifra exacta |
| 2 | Bookwell reduce las ausencias un 50 % | línea 2 | sospechosa | Datos propios de Bookwell; “garantizado” no puede quedarse |
| 3 | La reserva en línea está “totalmente exenta de HIPAA” | línea 3 | sospechosa | Revisión experta; los datos de reservas suelen ser información de pacientes |
| 4 | 10 000 clínicas usan Bookwell | línea 4 | comprobable | Recuento interno de clientes |

## Fuentes y referencias
| Referencia | ¿Existe? | ¿Dice lo que se afirma? |
|---|---|---|
| Accenture, 2023 | verificar antes de usar; posiblemente inventada | [ ] |

## Lista de correcciones
**Hay que corregir**
1. Línea 3 — la afirmación sobre cumplimiento probablemente es falsa y arriesgada → quitarla; mencionar el cumplimiento solo tras una revisión experta.
2. Línea 2 — “garantizado” es una promesa → quitarlo; usar un resultado de cliente verificado con su fuente, o eliminar la cifra.
3. Línea 1 — estadística sin verificar → confirmar el informe o quitarla.
**Conviene corregir**
1. Extensión — 51 palabras frente a las 150 pedidas → agregar un ejemplo de cliente y un siguiente paso claro.
**Se podría corregir**
1. Línea 4 — “clínicas felices” es relleno → usar solo la cifra verificada.

## Necesita un experto
- Afirmación sobre HIPAA (norma de EE. UU.) → responsable de cumplimiento o abogado/a.
```

## Comprobaciones antes de enviar

- [ ] Cada cifra, nombre, fecha y referencia del borrador aparece en la tabla de afirmaciones.
- [ ] Ninguna referencia se marca como real si no se comprobó contra la fuente misma.
- [ ] Cada corrección obligatoria tiene una ubicación y una corrección concreta.
- [ ] Los puntos legales, financieros y médicos se derivan a un experto, no se aprueban.
- [ ] El veredicto coincide con la lista de correcciones (nada de “listo” con correcciones obligatorias pendientes).

## Errores comunes

- Corregir la redacción y dejar los hechos. Las afirmaciones falsas bien pulidas son peores que las toscas.
- Preguntarle a la misma IA “¿son reales estas fuentes?” y aceptar un sí. Comprueba la fuente misma.
- Revisar solo lo que está. Un borrador que se salta la mitad de la petición no pasa, por exacto que sea.

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Historial de cambios

• v1.0.1 · 4 de noviembre de 2026 · Example: the draft's length is now given as 35 words, its actual count.
• v1.0.0 · 4 de noviembre de 2026 · First release.