# Instrucciones para el agente: Data Formulator: explora datos con ayuda de IA

Pega este texto a tu agente (Claude Code, Codex, OpenCode, Hermes o el que uses) y dile «ayúdame a montarlo». Son los pasos para ponerlo en marcha; el porqué de cada pieza está en la guía completa.

- Dificultad: intermedio
- Proyecto: https://github.com/microsoft/data-formulator (licencia MIT)
- Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/data-formulator-visual-analysis

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## Para el agente: cómo acompañar al usuario

1. Pregunta primero para qué lo quiere. Si su objetivo no necesita algún paso, sáltalo.
2. Antes de instalar, comprueba lo que ya tiene (versiones, claves, sistema operativo).
3. Avanza un paso cada vez: explica en una frase qué vas a hacer y deja que el usuario lo ejecute o lo apruebe.
4. Tras cada paso, comprueba que funcionó antes de seguir. Si falla, para y explica el error.
5. No inventes comandos ni opciones: si la documentación del proyecto contradice estos pasos, manda la documentación.
6. Al terminar, haz una prueba real con el objetivo del usuario y dile dónde profundizar.

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## Pasos de configuración

Comprueba que tienes Python ≥3.11 y uv/uvx disponibles. El README ofrece este arranque con uv:

```sh
uvx data_formulator
```

Como alternativa, con pip en un entorno virtual de Python ≥3.11:

```sh
pip install data_formulator
python -m data_formulator
```

Abre `http://localhost:5567` si el navegador no se abre solo. Configura un proveedor y su modelo en la aplicación. Carga una tabla pequeña de prueba con una categoría y un valor numérico; pide un gráfico con la suma del valor por categoría.

## Comprobación

Compara una agregación del gráfico con un cálculo directo sobre la tabla. Verifica que filtros y unidades coinciden con lo pedido.

## Si algo falla

Si el modelo no responde, revisa su configuración. Si el gráfico es incorrecto, inspecciona la transformación y simplifica la petición.

Consulta [el README oficial](https://github.com/microsoft/data-formulator#readme) para requisitos y variantes de instalación.