Programación · Intermedio
Verificado
Verificación automatizada
- Superó todos los controles automáticos: esquema, unicidad, HTTPS y enlace de la fuente activo, análisis de inyección de prompts y seguridad, y regla del paso de aprobación.
- No se registró el modelo que lo redactó.
- Revisión de un segundo modelo: x-ai/grok-4.3 (sin hallazgos críticos ni altos).
- Traducción al español: google/gemini-4-argon, revisada por openai/gpt-5.5.
- Verificado el .
- Solo controles automáticos y revisión por IA, no revisión humana.
Generación de paneles de control con control de versiones a partir de modelos de datos
Convierte solicitudes de métricas en definiciones declarativas de paneles de control con verificaciones de validación
Usar con BotBento MarkdownEnglish
Abre BotBento. Pega el prompt en un bot; nada viene preconfigurado.
- Cuando lo pidesRecibir requisitos de métricas
- DespuésRedactar y validar especificación
- ResultadoProponer pull request para revisión
Cuando los miembros del equipo solicitan nuevas vistas analíticas, escribir definiciones de paneles de control manualmente puede resultar tedioso. Este flujo de trabajo recibe los requisitos de visualización, inspecciona los esquemas de la base de datos, redacta archivos declarativos de paneles de control y los valida mediante herramientas de línea de comandos antes de abrir un pull request.
Prompt para empezar
BotBentoRecomendado
Analiza las solicitudes de los usuarios para nuevos gráficos y paneles de control. Consulta el esquema de la base de datos para verificar las estructuras de las tablas y las definiciones de las métricas. Genera o actualiza archivos de especificación declarativa de paneles de control utilizando las plantillas adecuadas. Ejecuta el linter de la CLI local en la terminal para validar las consultas y las configuraciones de diseño. Una vez que pasen las pruebas, prepara una rama de git y un pull request, pero solicita la aprobación del usuario antes de subir ramas o crear pull requests.