Un prompt para separar lo que un artículo afirma de lo que realmente demuestra

Casi todos los resúmenes automáticos hacen lo mismo: devuelven un párrafo ordenado que aplana el original y esconde si lo que afirma está respaldado o solo enunciado con mucha seguridad. Un prompt publicado estos días ataca justo eso. En lugar de resumir, saca cada afirmación por separado, la pone en una tabla junto a la evidencia que la acompaña y la clasifica según lo firme que sea.

La tabla tiene cuatro columnas: la afirmación en una frase, la evidencia que ofrece el texto —dato, cita, ejemplo o nada—, una valoración de fuerza (fuerte, moderada, débil, solo afirmada) y qué haría falta para reforzarla. Debajo, el modelo lista las afirmaciones que se quedan sin respaldo, señala lo que el texto insinúa sin llegar a decir y cierra con la más sólida y la más floja.

Dónde está lo útil

La etiqueta que aporta algo es la de "solo afirmada", porque es ahí donde un texto escrito con confianza deja al descubierto que no tiene nada detrás. Y hay una instrucción que sostiene el resto: no inferir evidencia que no esté en el texto, y responder "ninguna" si no la hay. Sin esa línea, según quien lo ha publicado, el modelo tiende a rellenar los huecos con respaldos que suenan plausibles y que la fuente nunca dio.

El prompt completo:

Analyze the text below. I want to see what it claims versus what it actually supports.

Text:
"""
[PASTE PAPER OR ARTICLE]
"""

Output a table with these columns:
- Claim (one sentence, in plain language)
- Evidence given (what the text offers: data, citation, example, or nothing)
- Strength (strong / moderate / weak / asserted only)
- What would make it stronger

After the table:
- List any claim that has no supporting evidence.
- Note anything the text implies but never states outright.
- One line: what is the strongest claim here, and what is the weakest.

Do not infer evidence that is not in the text. If there is none, say "none."

Vale lo mismo para un paper que para la documentación de un proveedor o un informe de benchmark, que es donde más se nota si una cifra tiene detrás un método o solo una diapositiva. El método no es nuevo: separar la afirmación de la prueba es una costumbre vieja de lectura crítica. Lo que cambia es que ahora se aplica en segundos sobre un texto largo.

Lo que no trae es ninguna demostración. No hay comparación medida contra un resumen normal, ni ejemplo de salida, ni ajuste para modelos concretos; todo lo que se cuenta sobre por qué funciona es el juicio de quien lo escribió. Para comprobarlo hay que pegarlo en un modelo y pasarle un paper que ya se conozca, a ver si la tabla aguanta.