Por qué presionar más a un LLM puede realmente funcionar

He estado pensando en cómo usar la IA para un trabajo secundario. Intenté escribir una cuenta pública de WeChat, pero honestamente, ni siquiera podía recuperar mi suscripción mensual de IA. También armé un esquema para una novela, pero no quedé contento con el primer capítulo. Entonces pensé, ¿por qué no probar usar la IA para ayudar con el trading de acciones? Y eso me llevó a la experiencia de hoy.

Déjame ser claro: no estoy diciendo que el trading de acciones con IA funcione, ni recomiendo este método. Solo compré Claude Max hoy y quería aprovechar la cuota amplia para construir un sistema completo asistido por IA, siendo la creación de gráficos solo una parte. En cuanto a si este sistema realmente puede ayudarme a ganar dinero con acciones—si algún día me hago rico, retomaremos este marco.

Pero me topé con un error: los puntos finales de los “trazos” en la Teoría Chan deberían alinearse precisamente con los máximos y mínimos de las velas, pero los gráficos dibujados por la IA siempre estaban desviados.

Le pedí que lo corrigiera tres veces, y cada vez la IA decía “corregido”, pero cuando abría el gráfico, seguía mal.

Entonces recordé una habilidad llamada PUA que había visto antes, incluso recomendada por Kashen. Siempre pensé que era una broma—¿usar “presión laboral de una gran empresa” para hacer PUA a tu IA? Suena ridículo.

Pero lo intenté de todos modos, como último recurso.

¡Y se corrigió de una sola vez!

Primero, Veamos el Efecto

Primero, mira el gráfico antes de la corrección. Observa la desviación evidente entre los puntos finales de los trazos y los máximos/mínimos de las velas:

Después de usar la Habilidad PUA, la IA reanalizó el problema, y aquí está el resultado tras la corrección:

Los puntos finales ahora están directamente alineados con los puntos más altos y más bajos de las velas. Lo que tres intentos anteriores no lograron, la Habilidad PUA lo corrigió de una sola vez.

¿Qué Sucedió Realmente?

Le dije a la IA en la conversación:

Usa la Habilidad PUA para motivarte a ti mismo, y luego verifica qué está realmente mal.

Entonces la IA cargó la Habilidad PUA, y su estilo cambió drásticamente. Primero eligió el “sabor Huawei” para sí misma, y luego lanzó una metodología llamada RCA 5-Why Análisis de Causa Raíz.

En pocas palabras, pregunta “por qué” cinco veces seguidas:

1. ¿Por qué los puntos finales de los trazos no estaban alineados con los máximos/mínimos de las velas? → Las coordenadas en el gráfico no coincidían con las velas originales.
2. ¿Por qué no coincidían? → El código para buscar puntos extremos solo buscaba dentro de un rango de ±3 velas, pero la desviación real podía ser mucho mayor que 3.
3. ¿Por qué era tan grande la desviación? → Después de fusionar velas, varias velas se convierten en una, por lo que el índice estaba desfasado.
4. ¿Por qué no funcionaron las tres correcciones anteriores? → Seguí modificando el código de gráficos pero nunca verifiqué si los datos en sí eran correctos.
5. ¿Cuál fue la causa raíz? → No hubo validación de datos, modificación ciega del código.

Después de encontrar la causa raíz, el enfoque de la IA cambió por completo. No se apresuró a modificar el código; en cambio, primero imprimió un conjunto de datos—comparando las coordenadas reales de los puntos finales de los trazos con los verdaderos máximos y mínimos de las velas originales:

up end: orig_idx=185, snap±3=188:4025, true_extreme±10=194:4179
→ Off by 6 candlesticks and 154 points!

Con los datos expuestos, el problema era claro: el rango de búsqueda de ±3 velas era simplemente insuficiente. La IA cambió el enfoque a “buscar extremos en el intervalo completo entre trazos adyacentes”, en lugar de usar un radio fijo. Después de la corrección, los tres gráficos se regeneraron correctamente de una sola vez.

En los tres fracasos anteriores, cada vez la IA modificaba directamente el código, decía “corregido” y terminaba. Esta vez fue diferente: diagnosticar primero, luego verificar, y solo entonces actuar.

¿Qué causó este cambio de comportamiento? La Habilidad PUA.

¿Qué es la Habilidad PUA?

Explicación en una frase: Le da a la IA una personalidad de “empleado de gran empresa”, haciendo que trabaje usando metodologías de grandes empresas.

URL de GitHub: https://github.com/tanweai/pua

Suena como un proyecto de broma, pero en realidad contiene un conjunto de herramientas muy completo.

Soporta 13 “sabores”, cada uno correspondiente al estilo cultural de una gran empresa:

Aquí está la clave: Cada sabor no es solo un cambio de tono; es un cambio en la metodología de resolución de problemas.

Además, tiene un “enrutador de metodología”—selecciona automáticamente la metodología más adecuada según tu tipo de tarea actual. En mi caso, era un escenario de depuración, por lo que eligió automáticamente el análisis de causa raíz RCA del sabor Huawei. Si estuviera desarrollando una nueva función, elegiría los primeros principios del sabor Musk. Para revisión de código, elegiría el restar primero del sabor Jobs.

No necesitas elegir; decide por sí mismo.

¿Por Qué Se Ve Gracioso Pero Realmente Funciona?

Mucha gente ve “hacer PUA a tu IA” y piensa que es una broma. Yo también lo pensé al principio. Pero después de usarlo, me di cuenta de que hay una buena razón por la que funciona.

Convertir “Sé Serio” en Pasos Concretos

Si le dices a la IA “piensa cuidadosamente” o “revisa a fondo”, ¿funciona?

Probablemente no. Porque la IA no sabe qué acciones específicas implica “cuidadosamente”. Es como decirle a un colega “sé serio”—dicen que sí pero siguen trabajando igual.

La Habilidad PUA no dice “sé serio”. Dice: “Ejecuta RCA 5-Why Análisis de Causa Raíz de Huawei”, “Diagnostica con datos primero, no modifiques código”, “Ataque del Ejército Azul, asume que tu solución está equivocada”.

Cada frase es un paso de ejecución específico, no un requisito de actitud abstracto.

Es como no decirle a un nuevo empleado “haz un buen trabajo”, sino darle un manual de SOP—haz A primero, luego B, luego verifica contra la lista de verificación después de C. Cuando la IA recibe instrucciones tan específicas, el efecto de ejecución es completamente diferente.

Tres Líneas Rojas Bloquean el “Falso Cumplimiento”

La Habilidad PUA tiene tres líneas rojas que no se pueden cruzar:

1. No verificado significa no completado — Antes de decir “corregido”, debes ejecutar pruebas y pegar los resultados de salida.
2. Sin datos significa no resuelto — Antes de decir “podría ser un problema del entorno”, ¿lo has verificado? ¿O estás adivinando?
3. No agotado significa no te rindas — Antes de decir “no puedo resolverlo”, ¿has probado todos los métodos?

Mirando hacia atrás a mis tres fracasos anteriores, cada vez la IA modificaba el código y decía “corregido” sin verificación. Si esas líneas rojas hubieran estado en su lugar, se habría visto obligada a ejecutar el gráfico y comparar las posiciones de los puntos finales, y habría descubierto que el problema seguía ahí desde el primer intento.

Estas tres líneas rojas suenan como “cultura corporativa de gran empresa”, pero en esencia, cambian la definición de “hecho” de “creo que está corregido” a “los datos prueban que está corregido”.

Fracaso Significa Cambiar de Método, No Reintentar

Normalmente, si la IA falla en corregir algo después de tres intentos, y pides un cuarto, lo más probable es que use el mismo enfoque y siga dando vueltas en el mismo pozo.

La Habilidad PUA lo hace diferente. Tiene una cadena de cambio por fracaso: después de fracasos consecutivos, cambia automáticamente a una metodología diferente.

El método original no funciona → Cambiar a los primeros principios del sabor Musk, cuestionar el requisito en sí mismo → Sigue sin funcionar → Cambiar al ataque inverso del Ejército Azul del sabor Huawei, asumir que tu solución está equivocada → Sigue sin funcionar → Cambiar al Dive Deep de Amazon, analizar a nivel de datos.

Cada cambio es el complemento del método anterior—mirar el problema desde un ángulo completamente diferente, en lugar de obstinarse en el mismo camino.

Mi caso fue típico. Las primeras tres veces, la IA seguía modificando el código de gráficos, lo que era “intentar repetidamente el mismo enfoque”. Después de la intervención de la Habilidad PUA, cambió directamente a diagnóstico de datos—primero no modifiques código, primero verifica si los datos son correctos. Una vez que cambió el ángulo, la causa raíz quedó expuesta de inmediato.

Las Restricciones de Comportamiento en el Prompt Realmente Funcionan

Algunos podrían preguntar: al darle a la IA una etiqueta de “P8”, ¿realmente se desempeña mejor? ¿Es pseudociencia?

No es pseudociencia. Lo que la IA hace y cómo lo hace depende de lo que está escrito en el prompt. La Habilidad PUA inyecta no solo un título, sino un conjunto completo de restricciones de comportamiento:

• Antes de hacer algo, pregúntate “¿Qué más no he considerado?”
• Al resolver un problema, verifica si existen problemas similares también.
• No esperes a que el usuario lo señale; busca problemas de forma proactiva.

Estas restricciones están escritas en el prompt, y la IA las referencia cada vez que genera una respuesta.

Por ejemplo: darle a un recién llegado el título de “líder de proyecto” puede no ser útil, pero si también le das un “manual de comportamiento de líder de proyecto”—cuándo informar, qué verificar, cómo aceptar—su patrón de comportamiento cambiará de hecho. La Habilidad PUA hace esto último.

Cómo Instalar y Usar

Instalación

Descárgalo de GitHub: https://github.com/tanweai/pua

Coloca toda la carpeta en ~/.claude/skills/pua/, asegurándote de que SKILL.md esté en esa ruta.

No es necesario configurar ninguna API Key, ni instalar dependencias adicionales. Solo colócalo y estará listo para usar.

Uso

Método 1: Invocación Directa

En Claude Code, ingresa:

/pua

La IA cargará la Habilidad PUA y cambiará al modo de gran empresa. Después de eso, puedes hacer solicitudes normalmente, y automáticamente trabajará con la metodología.

Método 2: Activar en Conversación

No es necesario llamarlo específicamente; solo dilo directamente en la conversación:

Use the PUA Skill to motivate yourself

O más directamente:

You got it wrong again. Can you be more careful?

La Habilidad PUA está diseñada para reconocer tales expresiones de “insatisfacción del usuario” y activarse automáticamente.

Enrutador de Metodología

No necesitas seleccionar manualmente un “sabor”. La Habilidad PUA lo empareja automáticamente según tu tipo de tarea actual:

• ¿Depurando? → Análisis de causa raíz RCA sabor Huawei
• ¿Escribiendo una nueva función? → Primeros principios sabor Musk
• ¿Haciendo revisión de código? → Restar primero sabor Jobs
• ¿Haciendo investigación? → Buscar primero sabor Baidu

Por supuesto, también puedes especificarlo manualmente, por ejemplo, “usa el sabor Alibaba para esta tarea”.

Resumen

Hacer PUA a tu IA no se trata realmente de manipulación. La cáscara es divertida, pero la metodología interna es efectiva.

Lo que aprendimos hoy:

1. ¿Qué es la Habilidad PUA — Una Skill que inyecta metodologías de grandes empresas y restricciones de comportamiento en la IA, soportando 13 “sabores” de cultura corporativa.
2. Por qué funciona — Convierte el vago “sé serio” en pasos de ejecución concretos, usa líneas rojas para bloquear el falso cumplimiento, y cambia automáticamente de metodología ante el fracaso.
3. Principio central — No es sugestión psicológica; son las instrucciones estructuradas en el prompt las que funcionan. Concreción de metodología + restricciones de comportamiento + bucle de verificación forzada.
4. Cómo usarlo — Descargar y colocar en ~/.claude/skills/pua/, ingresar /pua o activar directamente en la conversación.

Conclusiones clave:

• Si tu IA a menudo “corrige y vuelve a corregir” o “dice que está corregido pero no lo está”, prueba la Habilidad PUA.
• En esencia, instala un conjunto de SOP para la IA—diagnosticar primero, luego verificar, y solo entonces actuar.
• Código abierto y gratuito, sin configuración necesaria, solo colócalo y úsalo.

Escenario Práctico: Un Caso Completamente Reproducible