Límites de fragmento para la recuperación

Un sistema de recuperación no lee tu página, lee un trozo de ella. Una sección que nombra el sujeto arriba y coloca el matiz tres encabezados más abajo produce un fragmento que o bien induce a error o bien se descarta. La reacción habitual es acortar la página, lo que tira la profundidad que la hacía digna de cita, cuando el arreglo consiste en cambiar dónde caen los límites y no cuánto dices.

El archivo de la habilidad

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name: retrieval-chunk-repair
description: Úsalo cuando una página larga sea claramente relevante para una pregunta pero los asistentes citen páginas más cortas de otros sitios, porque tu respuesta está repartida entre secciones que nunca viajan juntas.
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# Límites de fragmento para la recuperación

Un sistema de recuperación no lee tu página, lee un trozo de ella. Una sección que nombra el sujeto arriba y coloca el matiz tres encabezados más abajo produce un fragmento que o bien induce a error o bien se descarta. La reacción habitual es acortar la página, lo que tira la profundidad que la hacía digna de cita, cuando el arreglo consiste en cambiar dónde caen los límites y no cuánto dices.

## Qué necesitas antes

- Una página de unas 1.500 palabras o más que posiciona pero nunca se cita
- El esquema de encabezados tal como se renderiza en el HTML, no tal como se planificó
- La pregunta concreta que cada sección debe responder, una por sección

## Método

1. Corta la página por sus H2 y lee cada trozo como si hubiera llegado sin nada más. Todo lo que deja de tener sentido aislado es justo lo que un recuperador le entregará a un modelo.
2. Vuelve a enunciar el sujeto dentro de cada sección en lugar de apoyarte en el H1. Una sección que empieza con «la herramienta hace esto» resulta inservible en cuanto viaja sola, así que hay que volver a nombrar el producto, el concepto o el método.
3. Lleva los matices, las excepciones y las condiciones a la misma sección que la afirmación que modifican. Una salvedad situada dos secciones más abajo es, para la recuperación, un documento aparte, y la cita saldrá sin ella.
4. Limita cada sección a una sola pregunta. Dos preguntas bajo un mismo encabezado significan que el fragmento que se recupere llevará media respuesta a cada una.
5. Dale a cada tabla, bloque de código y figura una frase de entrada que diga qué muestra, porque una tabla despojada es una cuadrícula de números sin sujeto.
6. Rompe cualquier sección que pase de unas 300 palabras con un subencabezado que nombre la subpregunta, para que el corte ocurra donde tú lo elegiste y no en mitad de un argumento.
7. Comprueba que ninguna respuesta exista solo dentro de una imagen. El texto alternativo se pierde a menudo en la extracción, y una figura renderizada como imagen no viaja en absoluto.

## Qué produce esto

Una página revisada en la que cada sección H2 se lee de forma independiente, con el sujeto, los matices y las cifras de apoyo dentro de la misma sección que la afirmación.

## Dónde falla esto

- Ajustar a un tamaño de fragmento concreto citado en una entrada de blog: los límites difieren en cada sistema y cambian sin avisar, así que la autosuficiencia por sección es la única versión duradera de esto
- Trocear en tantos fragmentos que el argumento desaparece y la página deja de servirle al lector humano que sigues necesitando
- Dejar la respuesta definitiva bajo un encabezado del tipo Conclusión, que es la sección con menos probabilidades de recuperarse para una pregunta
- Repetir el sujeto de forma tan mecánica que la prosa suena escrita por una máquina, lo que cuesta más de lo que vale la cita

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De la biblioteca de habilidades de QuQi - https://www.quqi.io/es/skills/retrieval-chunk-repair

Qué necesitas antes

• Una página de unas 1.500 palabras o más que posiciona pero nunca se cita
• El esquema de encabezados tal como se renderiza en el HTML, no tal como se planificó
• La pregunta concreta que cada sección debe responder, una por sección

Método

1. 01 Corta la página por sus H2 y lee cada trozo como si hubiera llegado sin nada más. Todo lo que deja de tener sentido aislado es justo lo que un recuperador le entregará a un modelo.
2. 02 Vuelve a enunciar el sujeto dentro de cada sección en lugar de apoyarte en el H1. Una sección que empieza con «la herramienta hace esto» resulta inservible en cuanto viaja sola, así que hay que volver a nombrar el producto, el concepto o el método.
3. 03 Lleva los matices, las excepciones y las condiciones a la misma sección que la afirmación que modifican. Una salvedad situada dos secciones más abajo es, para la recuperación, un documento aparte, y la cita saldrá sin ella.
4. 04 Limita cada sección a una sola pregunta. Dos preguntas bajo un mismo encabezado significan que el fragmento que se recupere llevará media respuesta a cada una.
5. 05 Dale a cada tabla, bloque de código y figura una frase de entrada que diga qué muestra, porque una tabla despojada es una cuadrícula de números sin sujeto.
6. 06 Rompe cualquier sección que pase de unas 300 palabras con un subencabezado que nombre la subpregunta, para que el corte ocurra donde tú lo elegiste y no en mitad de un argumento.
7. 07 Comprueba que ninguna respuesta exista solo dentro de una imagen. El texto alternativo se pierde a menudo en la extracción, y una figura renderizada como imagen no viaja en absoluto.

Qué produce esto

Una página revisada en la que cada sección H2 se lee de forma independiente, con el sujeto, los matices y las cifras de apoyo dentro de la misma sección que la afirmación.

Dónde falla esto

• Ajustar a un tamaño de fragmento concreto citado en una entrada de blog: los límites difieren en cada sistema y cambian sin avisar, así que la autosuficiencia por sección es la única versión duradera de esto
• Trocear en tantos fragmentos que el argumento desaparece y la página deja de servirle al lector humano que sigues necesitando
• Dejar la respuesta definitiva bajo un encabezado del tipo Conclusión, que es la sección con menos probabilidades de recuperarse para una pregunta
• Repetir el sujeto de forma tan mecánica que la prosa suena escrita por una máquina, lo que cuesta más de lo que vale la cita

Usa esta skill en tu propia IA

El archivo es markdown simple, con el nombre y el disparador en su frontmatter. Cuando un asistente sabe cargar skills por su cuenta, es ese frontmatter lo que lee para decidir que esta le aplica.

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