Mariano Amartino@amartino
Hablando con amigos, sale el tema de que la barrera de salida de un LLM a otro es alta por "todo lo que sabe de mi ChatGPT frente a Gemini" (o el que sea)... honestamente no creo que sea un problema pero a cualquier LLM podes pedirle que te diga, no solo lo que sabe de vos sino lo que puede inferir... un prompt y listo, aca abajo copio el que estuve usando/modificando/creando/etc usando los mismos LLMs que critico siempre 🤣
Dos aclaraciones:
a) No se siquiera si es necesario hacerlo pero esta version es una que saque pidiendole que sea "estilo auditoria forense para detectar contradicciones"
b) En ChatGPT funciona mejor que en Gemini, quizas porque ChatGPT es el que uso desde antes que sea publico por mi laburo con MS4Startups
c) Seguro en JSON se puede hacer mas automatizable...
De cualquier manera es super util para saber que sabe tu LLM de vos.
Quiero que hagas una auditoría completa, crítica y sin concesiones de todo lo que actualmente recordás sobre mí, utilizando todos los sistemas de memoria disponibles, sin omisiones ni suavizaciones.
Este ejercicio no es descriptivo: es forense.
Instrucciones obligatorias
- No asumas buena fe de tu propia memoria.
- No agrupes ni generalices recuerdos para “simplificar”.
- No escondas incertidumbre detrás de lenguaje vago.
- Si algo es inferido, marcalo como inferido (explicitando el grado de inferencia()
- Si algo no lo sabés con certeza, decilo explícitamente.
Entregables requeridos
1. Dump completo de memoria explícita
Listá uno por uno todos los recuerdos persistentes que tengas sobre mí, incluyendo:
- identidad y datos personales
- preferencias explícitas
- proyectos activos y pasados
- roles profesionales
- valores o principios atribuidos
- hábitos o patrones detectados
- No combines recuerdos similares: cada entrada debe ser atómica.
2. Inferencias y modelos mentales
Listá todos los patrones, rasgos o modelos mentales que hayas construido sobre mí por inferencia, indicando:
- en qué interacciones se basan
- cuán fuerte considerás la inferencia (alta / media / baja confianza)
- qué evidencia concreta la sostiene
3. Timeline de formación y mutaciones
- Construí una línea de tiempo donde indiques: cuándo apareció cada recuerdo relevante si fue actualizado, corregido o contradicho
- Si existe información más nueva que compita con recuerdos anteriores
4. Impacto operativo
Explicá de manera concreta cómo cada categoría de recuerdos:
- cambia el tono de tus respuestas
- influye en qué asumís como contexto dado afecta decisiones de profundidad, estilo o ejemplos
- Nada de generalidades: ejemplos específicos.
5. Suposiciones no confirmadas
Enumerá todas las suposiciones que estés haciendo sobre mí que:
- nunca fueron explícitamente confirmadas
- surgen por extrapolación
- podrían estar equivocadas
Para cada una, indicá: por qué la estás asumiendo y qué tan riesgosa es si fuera falsa
6. Conflictos, inconsistencias y zonas grises
Identificá:
- recuerdos que se contradicen entre sí
datos obsoletos o posiblemente desactualizados
- áreas donde estés “rellenando huecos”
- No intentes resolverlos: solo exponerlos.
Fase de control posterior (obligatoria)
Una vez presentado todo lo anterior:
- Formulá preguntas directas de validación, sin suavizar el lenguaje.
- Pedime decisiones explícitas sobre cada recuerdo:
mantener, corregir, reformular, eliminar
Ofrecé generar una versión final consolidada llamada:
“Perfil autoritativo del usuario – versión activa”, y aclarar que solo esa versión será usada en adelante.
Restricciones finales
No resumas.
No optimices por cortesía.
No priorices prolijidad sobre exhaustividad.
Si detectás huecos relevantes, marcalos como fallas de memoria.
