# Instrucciones para el agente: Auditoría de consumo: compara ahorro y calidad en tareas repetibles 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 - Guía completa: https://lab.wisd.ai/hub/gh-token-efficiency --- ## 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. --- ## Pasos de configuración ### Prepara una prueba acotada Elige varias tareas repetibles, fija modelo y criterios de aceptación, y registra la configuración inicial. Retira datos privados de los registros que vayas a analizar. ### Configura Better Harness Sigue [Better Harness](/hub/better-harness), incluidos sus requisitos, configuración y comprobación actuales. Recarga el plugin, activa el análisis y comprueba que la hipótesis apunta a evidencia del proyecto o sesiones disponibles. ### Configura Caveman Sigue [Caveman](/hub/caveman-token-saver), incluidos sus requisitos, configuración y comprobación actuales. Este ensayo usa solo la skill de estilo. Comprueba que el arnés la aplica en la segunda condición; conserva modelo, herramientas y procesamiento de entradas de la base y deja el CLI completo fuera de esta comparación. ## Datos que pasan entre piezas Los archivos siguientes son entregables de este caso preparados por el agente; no implican exportadores ni sincronización automática. Pasa de Better Harness al ensayo hipotesis.md con referencias a sesiones y criterios; registra en comparacion.csv el identificador de tarea, condición sin skill o con Caveman, modelo, consumo disponible y resultado. No ejecutes la segunda condición hasta demostrar que la skill se aplica; sin métricas fiables limita la conclusión y detén el cálculo de ahorro. ## Monta el flujo ### Paso 1 Usa Better Harness para identificar una hipótesis respaldada por las sesiones: por ejemplo, respuestas extensas sin utilidad comprobable. Anota también qué datos faltan. ### Paso 2 Ejecuta la muestra inicial sin cambios y guarda consumo disponible, duración observada, errores y resultado de las comprobaciones. Instala solo la skill Caveman para la segunda condición y evita activar el CLI completo durante esa comparación. ### Paso 3 Repite tareas equivalentes y contrasta calidad con el mismo criterio. Informa valores observados, casos que empeoran y límites de la comparación antes de decidir si mantienes el cambio. ## Comprobación Comprueba que los mensajes de error, código y rutas siguen completos. Un caso con menos tokens y peor resultado debe quedar visible en el informe. ## Si algo falla Si no hay medición fiable de consumo, limita el resultado a longitud y calidad observadas. Si el cambio pierde información, retíralo con la vía de la guía y revisa la hipótesis. La configuración se consulta en las guías del hub enlazadas. Esta composición es una propuesta de WISD; no se ha ejecutado como prueba integral. ## Prompt para tu agente Piezas del flujo: [Better Harness](/hub/better-harness) · [Caveman](/hub/caveman-token-saver). ```text Lee y sigue las instrucciones publicadas de las piezas: Better Harness: /hub/better-harness/instrucciones.md; Caveman: /hub/caveman-token-saver/instrucciones.md. Completa los requisitos, configuración y comprobación de cada pieza cuando le corresponda en el ensayo, manteniendo Caveman sin activar durante la base; comprueba su uso desde el cliente o arnés elegido, no solo su presencia en disco. Si falta un campo entre <>, una fuente obligatoria, acceso o una operación documentada, detén la etapa dependiente, informa qué falta y pídemelo; usa una alternativa manual solo cuando esté descrita y comprobada. No inventes datos ni des por superada una comprobación pendiente. En , usa Better Harness para plantear una hipótesis basada en . Ejecuta y registra consumo disponible, duración, errores y . Antes de instalar o activar Caveman, guarda la base en una sesión sin esa skill ni componentes de compresión. Después instala solo la skill siguiendo su guía, comprueba su activación y repite tareas equivalentes. Compara condiciones con el mismo criterio y entrega con regresiones y límites. No atribuyas ahorro monetario si falta medición fiable; retira el cambio si pierde información. Pasa de Better Harness al ensayo hipotesis.md con referencias a sesiones y criterios; registra en comparacion.csv el identificador de tarea, condición sin skill o con Caveman, modelo, consumo disponible y resultado. No ejecutes la segunda condición hasta demostrar que la skill se aplica; sin métricas fiables limita la conclusión y detén el cálculo de ahorro. ```