Instrucciones para VEO-3 - Instrucciones esenciales de IA para el modelo VEO-3

Establece un objetivo concreto y una sola restricción para cada prompt, luego valida el resultado contra una lista de verificación breve. Esto mantiene la respuesta enfocada y acelera la iteración durante la conversación con el modelo. Comienza con una tarea precisa, especifica la audiencia y termina con un formato de salida claro para minimizar preguntas de seguimiento.

Usa una plantilla de prompt consistente: Tarea, Contexto, Restricciones, Salida. Favorece comandos explícitos sobre preguntas abiertas y incorpora un tono o estilo de muestra cuando sea útil. Mantén las oraciones nítidas y evita términos vagos; vincula las expectativas a criterios medibles como precisión, relevancia y brevedad, para que VEO-3 entregue resultados predecibles en ejecuciones repetidas.

Cuando guíes el contenido a través de perspectivas, mapea las señales al modelo mental de la audiencia: alturas y vistas enmarcan objetivos, movimiento y movimientos establecen el ritmo, música proporciona ritmo, y el contexto general une las partes. Para ir más allá de lo básico, especifica el manejo del lenguaje, tono y formato. El prompt puede referenciar sonido de habla y granularidad para influir en el cadence y textura, mientras que el ruido de fondo se aborda con reglas explícitas de preprocesamiento. Incluye señales de fondo y video usando utilización para alinear expectativas multimedia durante la generación y revisión.

Flujo de trabajo práctico: crea un prompt inicial conciso, ejecuta una prueba rápida y extrae un resumen de 2–3 líneas de las salidas esperadas. Ajusta parámetros y ejemplos de manera iterativa, enfocándote en claridad, relevancia y utilidad para el grupo de usuarios objetivo. El enfoque requiere prompting disciplinado, no control autoritario, para mantener el modelo autónomo pero alineado con tus objetivos.

Prompts para VEO-3: Prompting de IA para el Modelo VEO-3 y Casos de Uso para Google VEO 3

Recomendación: Comienza cada prompt con un rol definido, un objetivo único y un formato de salida fijo. Para diálogos, especifica el vendedor y el comprador, el escenario (salón de exposición nocturno) y el ritmo (líneas cortas, encuadre claro). Requiere elementos explícitos como indicaciones de escenario, señales sensoriales y un resultado conciso. Incluye acentos azules en visuales e incorpora metáforas inspiradas en películas para guiar el tono. Usa while para conectar pasos y asegúrate de que la salida incluya una verificación rápida de validez que verifique hechos después de la generación. Usa fuentes de datos de Google cuando referencies números. Para VEO-3, los prompts modulares funcionan mejor: un bloque de escenario, un bloque de diálogo, un bloque de señales visuales y un bloque de resumen. Esta estructura mantiene los tiempos consistentes y previene la deriva en el estilo, especialmente en escenas donde un borde cibernético o señales de sonido motivan a la audiencia. Cada prompt debe ofrecer alcance claro y una vista medible del éxito. Ha sido probado en escenarios complejos para validar la consistencia en tiempos y construcciones.

Plantillas para diálogos y escenas en prompts de VEO-3

Plantilla 1: "Prompt: Eres un defensor de productos guiando a usuarios de Google a través de una demo de VEO-3. Escena: salón de exposición nocturno. Personajes: vendedor y comprador. Tarea: redacta un diálogo de 60 segundos con 8 turnos; etiqueta cada línea por hablante; incluye 2 notas de encuadre y 3 elementos visuales que resalten una característica cibernética. Tono: comercial pero útil. Salida: el texto del diálogo, seguido de una lista concisa de señales visuales." Asegúrate de que cada vista se mantenga en el tema y usa tiempos consistentemente a medida que evoluciona la escena. Incluye referencias a fluidez y paisajes donde sea apropiado para reforzar el estado de ánimo.

Plantilla 2: "Prompt: Crea un briefing de producto de 45 segundos para un video de recorrido. Escena: en la oficina, iluminación nocturna; Personajes: presentador, revisor. Tarea: produce un guion ajustado en el estilo de un pitch de vendedor con etapas claramente delineadas y una inserción corta que explique el beneficio en términos simples. Salida: diálogo en líneas más una sección breve de subtítulos que note señales de sonido y puntos de validación." Usa en profundidad para mantener el flujo lógico y asegurar que cada paso avance la narrativa.

Casos de uso para Google VEO 3: plantillas prácticas y evaluación

Caso de uso: publicidad y tours de productos. El prompt debe generar una secuencia de escenas con diálogos, cada vista alineada a una sola característica, con objetos y construcciones descritas en términos concretos. Incluye un resumen ligero de análisis al final para cuantificar el engagement, legibilidad y precisión factual. Los casos de uso para integraciones de Google deben solicitar explícitamente reclamos respaldados por datos y citar fuentes donde sea posible. Caso de uso: transcripciones de soporte al cliente. El prompt pide tonos naturales y útiles, ritmo brisk y una resolución clara en cada escena. Incluye una metáfora corta de noche o océano para mantener la narrativa atractiva.

Estructura de Prompt para VEO-3: Elementos Clave, Restricciones y Formatos de Salida

Usa una plantilla de prompt modular: estructura de tres secciones impulsada por arquitectura–Elementos, Restricciones y Formatos de Salida–para VEO-3, luego valida las salidas contra criterios y métricas concretas, luego refina según sea necesario para mantener la consistencia con sus expectativas.

Elementos Clave

1. Intención y audiencia: Define sus necesidades y un objetivo único (uno) con éxito medible; etiqueta la salida como ideal para el usuario y planea avanzar su comprensión en contextos de amanecer.
2. Contexto y metadatos: Proporciona contexto de dominio (arquitectura) y la ruta que seguirán los lectores; ancla con formas y movimientos concretos para guiar la generación y marca cualquier objetivo flotante o ultra realista cuando sea apropiado.
3. Restricciones y señales: Establece longitud, tono y reglas de formato; usa señales de forma y contenido para dar forma a las secciones e incluye tokens clave vinculados a los objetivos del producto.
4. Señales de contenido: Especifica términos requeridos y notas sensoriales, incluyendo colores, estado de ánimo y ritmo; permite un toque de humor donde aclare ideas complejas sin diluir la precisión.
5. Puertas de calidad: Indica indicadores para precisión, coherencia y consistencia natural; nota dónde orcos, espadas u otros elementos temáticos deben aparecer para apoyar la narrativa sin abrumar la tarea principal y asegura que corran a través de contextos se mantengan bajo control.
6. Señales multilingües (opcional): Si se usan prompts multilingües, incluye un pequeño conjunto de palabras como ellos y sus; esto ayuda a probar robustez mientras preserva la claridad.

Formatos de Salida

1. Texto y datos estructurados: Proporciona un resumen conciso y bien delimitado más un bloque de datos estructurados (JSON o YAML) que contenga campos como intención, restricciones y salidas; incluye ellos, sus y ejemplos actuales donde sea útil.
2. Guiones de diálogo: Entrega diálogos entre roles que ilustren el prompt en acción; formatea claramente con etiquetas de hablante e indicaciones breves de escenario para mantener las interacciones legibles.
3. Prompts ultra realistas: Incluye una especificación ultra realista de visuales en una sección separada cuando las salidas incluyan prompts de imagen; describe formas, ruta y movimientos con modificadores precisos como flotante y atmósferas frías.
4. Tokens de soporte: Agrega una lista compacta de términos deseados y sus roles (palabras clave, formatos y beats de historia) para simplificar el reuso futuro, incluyendo orcos y espadas donde sea apropiado contextualemente.
5. Lista de verificación de validación: Termina con una lista rápida de criterios para verificar que los prompts cumplan con las restricciones (consideraciones de tarifa, estado de ánimo de amanecer y alineación de ataque) y que las salidas se mantengan dentro del alcance previsto.

Biblioteca de Plantillas: Prompts Reutilizables para Tareas Repetitivas de VEO-3

Adopta un paquete de prompts modular: una instrucción base más bloques intercambiables para tipo de tarea, formato de salida y restricciones. Esta estructura mantiene las salidas de VEO-3 consistentes en tareas repetitivas y acelera la entrega para proyectos impulsados por tecnología que dependen de plantillas de Canva, traducción y flujos de trabajo de negocios. Soporta estilos, tono relajado y calidad muy precisa (calidad) mientras mantiene inscripciones profesionales de nivel profesional que son atentas a los detalles. Usa contextos de calles y temas tradicionales, o por ejemplo interiores de mármol, para mostrar cómo en latitud podría aplicarse, algo como un marco flexible que quieres reutilizar entre equipos, entre proyectos y entre idiomas. Si quieres elevar la consistencia, etiqueta bloques por tipo de tarea y mantén un glosario compartido incluyendo palabras como tecnología, estilos y más allá.

Bloques de Prompt Principales

1. Plantilla de Resumen de Tarea
   

   Prompt: "Tarea: {TAREA}. Contexto: {CONTEXTO}. Salida: {FORMATO}. Restricciones: {RESTRICCIONES}. Estilo: {ESTILO}. Entregable: una lista de acciones concisa más un resumen JSON. Usa ligero para adaptar a diseños de Canva y traducir contenido a formatos multilingües."

2. Plantilla de Reescritor de Contenido
   

   Prompt: "Entrada: {TEXTO}. Audiencia: {AUDIENCIA}. Tono: {TONALIDAD}. Idioma: {IDIOMAS}. Salida: {FORMATO}. Si es multilingüe, incluye traducción y notas sobre léxico."

3. Plantilla de Extracción y Estructuración de Datos
   

   Prompt: "Fuente: {TEXTO}. Campos: {CAMPOS}. Salida: JSON con claves {CLAVES}. Validación: {REGLAS}. Proporciona una justificación corta para cada campo."

4. Prompt Visual para Contenido Cinematográfico
   

   Prompt: "Fotograma: {FOTOGRAMA}. Elementos cinematográficos: {ELEMENTOS}. Iluminación: {LUZ}. Composición: encuadra {SUJETO}. Cámara: {ÁNGULO}. Salida: lista de tomas y notas de mood board."

5. Plantilla de Localización y Traducción
   

   Prompt: "Texto: {TEXTO}. Idiomas objetivo: {IDIOMAS}. Salida: texto traducido con notas de estilo en cada idioma. Incluye referencias de traducción y sugerencias de glosario."

6. Prompt de Activo Listo para Canva
   

   Prompt: "Entradas: {TEXTO}, activos: {ACTIVOS}. Salida: bloques de Canva listos para importar, con nombres de capas, códigos de color y guía de tipografía. Incluye subtítulos muy concisos."

Prompts Específicos de Dominio: Escenarios de Finanzas, Tecnología y Salud con VEO-3

Prompts de Finanzas con VEO-3

Recomendación: Usa un esqueleto de prompt compacto que vincule el objetivo de negocio a entradas de datos y resultados medibles. Incluye un parámetro para apetito de riesgo y referencia varios modelos (modelos) con hipótesis distintas para comparar escenarios. Pide a VEO-3 que produzca un breve estructurado: resumen ejecutivo, impulsores clave, métricas cuantitativas (retorno proyectado, VaR, protección contra downside) y coberturas concretas. Especifica el formato de salida claramente–una tabla compacta más una narrativa que transmita resultados sin jerga. Durante el análisis, guía al modelo para mapear rutas de decisión con árboles de decisión (árboles) y transmitir (convey) incertidumbre con notas claras de confianza. Incorpora señales visuales como umbrales de iluminación nocturna para calibrar paneles y escenas que se vean coherentes bajo diferentes condiciones de iluminación (iluminación), mejorando la estética (estética) para revisiones de stakeholders. Usa humor (humor) con moderación para mantener el briefing legible, pero mantén el enfoque en datos verificables y suposiciones verificables. Esfuerzate por mantener los prompts ajustados, evitando lenguaje vago, e incluye campos de datos concretos como horizonte, liquidez, exposición y escenarios de recuperación.

Ejemplo de prompt: Eres un analista financiero. Dado un conjunto de datos con revenue_growth, cost_of_goods_sold, market_volatility, macro_indicator y regulatory_flags, genera un breve de riesgo de 1-2 páginas para un portafolio aversivo al riesgo (parámetro: risk_aversion=high) cubriendo projected_return, VaR, CVaR y acciones de cobertura. Durante el estudio, compara salidas a través de varios modelos ajustados por diferentes hipótesis; presenta resultados en un bloque similar a JSON con título, executive_summary, métricas y recommended_actions. Incluye un análisis breve de sensibilidad a través de horizontes de 1a y 3a, y describe cómo se verían los resultados en iluminación nocturna para visualización en paneles.

Escenarios de Tecnología y Salud con VEO-3

Recomendación: Construye prompts de dominio que emparejen objetivos de dominio con restricciones prácticas, usando una estructura consistente: objetivo, entradas, evaluación y formato de entrega. Para Tecnología, requiere insights de arquitectura y calidad de código, postura de seguridad y planes de despliegue, con un parámetro para enforzar verificaciones de cumplimiento. Para Salud, centra los prompts en soporte de decisión clínica, privacidad de datos y alineación de guías, con pasos explícitos para traducir evidencia en recomendaciones accionables. Incluye una lista larga de entradas concretas, como esquema de datos, objetivos de latencia, restricciones regulatorias y consideraciones de seguridad del paciente, y requiere salidas que incluyan banderas de riesgo, pasos de mitigación y planes de prueba. Acentúa los prompts con requisitos visuales claros (estética de iluminación) que ayuden a los lectores a interpretar resultados rápidamente. Visuales de campo o tonos nocturnos pueden ayudar a ilustrar prompts de experiencia de usuario, mientras mantienes rigor en las secciones técnicas. Árboles y elementos (elementos) de la salida deben ser explícitos: objetos (objetos) como servicios, endpoints o cohortes de pacientes, y notas sobre cómo cada objeto contribuye a la recomendación general. Durante la generación, instruye al modelo para evitar relleno y presentar una justificación concisa, pero permite un toque de ligereza (humor) al resumir tradeoffs no críticos para mejorar el engagement. Esfuerzate por delinear las diferencias entre modelos (modelos) y los contextos en los que cada uno rinde mejor, y aclara qué restricciones aplican a qué escenarios.

Ejemplo de prompt de Tecnología: Eres un arquitecto de software evaluando una pila de microservicios para alta disponibilidad. Dadas las requisitos del sistema (latency_target, throughput, error_budget, privacy_rules), produce una recomendación escalonada: pila principal, mecanismos de fallback, plan de prueba y una ruta de migración. Incluye un parámetro para alternar si enfatizar seguridad primero o confiabilidad primero. Proporciona un resumen adecuado para una audiencia técnica y un panel de riesgo conciso con señales visuales (colores, símbolos) que se traduzcan bien a paneles con estándares de iluminación. Incluye una sección corta sobre cómo comunicar estas decisiones a stakeholders no técnicos, usando ejemplos simples y jerga mínima.

Ejemplo de prompt de Salud: Eres un analista de soporte de decisión clínica. Con datos EHR desidentificados, guías clínicas y preferencias del paciente, salida un plan de tratamiento estratificado por riesgo, incluyendo alternativas, beneficios esperados, daños potenciales y pasos de monitoreo. Asegura que se describan controles estrictos de privacidad y marca cualquier brecha de calidad de datos (repentinamente) que pueda afectar decisiones. Presenta resultados con cohortes de pacientes explícitas (objetos) y un plan para validar recomendaciones en un piloto, incluyendo métricas como adherencia, mejora de resultados y eventos de seguridad. Usa técnicas analíticas avanzadas (técnicas) que usen ambos enfoques: impulsado por datos y guiado por guías, y describe cómo qué (cuál) entradas influyen en cada decisión. Para paneles, describe apariencias en escenas nocturnas o de campo para ayudar a los diseñadores a ajustar visuales, preservando la estética mientras se mantiene clínicamente preciso.

Caso de Uso de Google VEO 3: Mejorando la Relevancia de Búsqueda con Razonamiento Promptado

Recomendación: Implementa una capa de razonamiento promptado para VEO 3 que vincule la intención del usuario a restricciones de resultado y solicite una justificación concisa para cada resultado principal. Acuerda con el objetivo del usuario y bloquea el alcance a la sesión actual. Para consultas habilitadas por voz, mapea tokens de sonido de habla a operadores de búsqueda para que el tono y énfasis dirijan el ranking apropiadamente.

Patrones de diseño de prompt: Usa una plantilla de dos etapas: Etapa 1 identifica tarea, contexto y restricciones; Etapa 2 genera una ruta de razonamiento breve y una decisión final. Incluye el término cirílico prompt para alinear con el diseño del creador, asegurando que el modelo se mantenga en objetivo cuando la consulta se mueve en el medio. Usa una vista que resalte cómo cada candidato satisface la necesidad del usuario.

Recuperación y alimentación de contexto: Pasa los top-k documentos con metadatos de cabeza y elementos clave al modelo. La vista debe presentar fragmentos concisos y una línea de resumen por ítem. Usa paneos para separar resultados y mostrar paneles de control para filtros. Evita fuentes polvorientas y obsoletas y enfatiza contenido comercial fresco y reputable. Si fuentes alienígenas proporcionan señales útiles (p.ej., etiquetas de procedencia), anótalas y pésalas en consecuencia.

Controles de prompting: Aplica self-ask y prompts de cadena de pensamiento breve donde sea apropiado, pero mantén explicaciones concisas y orientadas al usuario. El sistema describe cómo describe el razonamiento; asegura que la recomendación final esté fundamentada en la evidencia recuperada. Puedes usar una justificación corta para tranquilizar al usuario y permitir acuerdo rápido (acuerda).

Plantilla concreta: Esqueleto de ejemplo de prompt: "Tarea: ...; Contexto: ...; Restricciones: ...; Razonamiento (breve): ...; Decisión: ..." Esta estructura ayuda a mantener la consistencia a través de sesiones. Aprovecha la alineación de cabeza y vista y prompts al modelo para razonar sobre las conexiones entre términos de consulta (p.ej., hoy; iluminación) para aterrizar en un resultado relevante y proporcionar una justificación impulsada por prompt sucinta para la elección.

Plan de evaluación: Rastrea p@5, NDCG@10 y MRR en un conjunto de validación; monitorea tiempo al primer resultado relevante; ejecuta pruebas AB durante tres semanas a través de 20k consultas diarias; reporta ganancias semanales en recall y precisión para los top-5 resultados. Usa señales de datos comerciales para medir impacto de negocio, incluyendo tasas de conversión y tasas de clics, y registra cambios en el engagement del usuario. Recopila feedback del usuario para calibrar el balance entre profundidad y velocidad, asegurando que la vista se mantenga alineada con las expectativas del usuario.

Aseguramiento de Calidad para Prompts de VEO-3: Métricas de Evaluación, Pruebas y Depuración

Recomendación: Establece una línea base de QA con una suite de métricas definida y un arnés de prueba determinístico antes de cada lanzamiento. Esta línea base guiará decisiones de producto dentro del marco del proyecto y asegurará consistencia a través de prompts de escena y manejo de objetos. Trata la línea base como una parte viva del ciclo de vida del producto, no una verificación única.

Métricas de evaluación: Validez de prompt, fidelidad de salida, cobertura, reproducibilidad, seguridad y sesgo, y latencia. Para VEO-3, mide cómo las salidas se mapean a la descripción de escena y la presencia del objeto en el fotograma. Rastrea fidelidad de color usando la paleta de colores y aplica pruebas de color ultra para detectar cambios minúsculos. Incluye ejemplos en el conjunto de prueba para diferentes estilos–secundaria, soviético, anamórfico–para estresar elementos de prompts y asegurar que las características principales permanezcan estables, con más variedad a través de prompts.

Enfoque de pruebas: Construye pruebas unitarias para prompt plantillas y verificaciones a nivel de parte para mano o tokens de marcado. Ejecuta pruebas de integración con el arnés de evaluación de VEO-3 a través de diversos escena y objeto prompts. Usa control de semilla para evaluar reproducibilidad y registra qué sucede (sucede) para trazabilidad. Prueba de estrés con diseños anamórficos, iluminación fría y cambios rápidos de estilo para revelar deriva, luego documenta resultados en un informe estructurado de elementos.

Flujo de trabajo de depuración: Cuando ocurre un fallo (repentinamente), reproduce con el mismo prompt, configuraciones y semilla. Captura entrada, salida y transformaciones intermedias. Categoriza fallos en desajustes superficiales, deriva semántica y desalineación visual. Prueba correcciones re-ejecutando la pasada de regresión y compara con la verdad fundamental. Mantén un changelog y un plan de prueba Canary para evitar regresiones en lanzamientos futuros.

Puertas de calidad y guía: Dentro del marco de uso del producto, cada escenario principal debe pasar su puerta: corrección, seguridad y estabilidad. La primera pasada verifica mapeo de escena a objeto y fidelidad de color, manteniendo la paleta dentro de límites definidos. Incluye verificaciones ultra para casos de borde como un estilo soviético dentro de una escena de secundaria. Los resultados impulsan ajustes de prompt y cómo documentas cambios para el equipo de producto. El enfoque se mantiene accionable enfocándose en entradas, salidas y comparaciones concretas en lugar de reclamos vagos.

Consejos prácticos: Mantén una biblioteca creciente de ejemplos y casos de prueba, etiquetados por escena, objeto y estilo. Construye una parte del arnés de prueba dedicada a patrones de prompt y tokens ajustados a mano como bigote u otros marcadores, asegurando que no sesguen la semántica. Registra métricas diariamente y revisa con un humano en el bucle para captar problemas sutiles antes de que alcancen a los usuarios.

Solución de Problemas y Manejo de Casos de Borde para Prompts de VEO-3

Bloquea una semilla fija y un objetivo único al inicio de cada prompt para minimizar la deriva y mejorar la predictibilidad. Esta base cálida ayuda a VEO-3 a entregar salidas consistentes. Construye tres guardarraíles: precisión, seguridad y estilo, y adjunta métricas concretas. Fundaméntalas en verificaciones rápidas que puedas ejecutar antes y después de cada respuesta. Extrae insights de la investigación de DeepMind sobre robustez de prompt para guiar umbrales. Para ser claro, este marco previene la dilución del objetivo y permite que QA atento rastree consistencia. Si un prompt menciona rostro, nubes o emoción (sonríe), describe solo características genéricas y evita identificar personas. A veces los prompts cambian abruptamente: repentinamente, ajusta re-anclando al objetivo original.

El manejo de casos de borde se enfoca en señales concretas y observables. Cuando un prompt es ambiguo, requiere una pregunta aclaratoria y luego procede con una salida única y bien delimitada. Para prompts que repentinamente demandan datos sensibles, rechaza con una alternativa segura y ofrece un resumen de alto nivel (ejemplos) del tema. Si un usuario referencia un término salvaje o inesperado, redirige de vuelta a la tarea factual y proporciona una respuesta compacta que pueda validarse. Evita apoyarse en plantillas de relleno; en su lugar, crea una respuesta concisa y original que pueda reutilizarse a través de contextos, ideal para uso repetitivo en flujos de trabajo comerciales (hecho comercial) y docs internos. También considera una verificación anamórfica (anamórfica): si la alineación de salida parece fuera, devuelve una nota de alineación rápida y un snippet de prompt revisado. Siempre documenta una ruta de fallback y una explicación corta de qué cambió, para mantener claridad y mucha confianza.

Pasos de flujo de trabajo prácticos aseguran confiabilidad. Comienza con una acción clara por prompt, luego adjunta 2-4 restricciones de soporte (longitud, formato, tono). Usa verbos de acción para guiar al modelo: resumir, comparar, listar, justificar. Construye un pequeño conjunto de ejemplos listos para ejecutar que demuestren formato correcto y casos de borde típicos. Si un prompt pide razonamiento multi-paso, divide la tarea en 3 pasos concisos y requiere que la respuesta final sea un bloque único con puntos de viñeta. Este enfoque ayuda a ser predecible y mantiene las salidas cerca de la intención del usuario, incluso cuando el alcance solicitado es avanzado. Cuando pruebes, reutiliza prompts validados previamente para ensamblar una biblioteca confiable (tres o más plantillas) que funcione a través de diferentes dominios, para acelerar la creación de nuevos prompts y reducir riesgo. También, evita plantillas como Canva o diseños externos; mantén prompts en texto plano y estrictamente delimitados para iteración más rápida y resultados consistentes.

Escenario	Plantilla de Prompt	Mitigación	Notas
Ambigüedad en el objetivo	Objetivo: proporciona un resumen conciso de Tema X en menos de 150 palabras. Restricciones: usa puntos de viñeta, evita jerga, incluye 3 hechos de soporte.	Pregunta aclaratoria si confianza < 0.7; bloquea 1-2 restricciones y procede con una salida única y anclada.	Ancla con ejemplos, mantiene salida enfocada; rastrea cambios salvajes.
Solicitud de contenido sensible	Describe el impacto de política de Regulación Y sin nombrar individuos o revelar datos privados.	Rechaza divulgación de identidad; ofrece información conocida públicamente y análisis sintetizado a alto nivel.	Asegura cumplimiento de política de seguridad; evita pistas de rostro o identidad.
Prompt basado en imagen	Describe una escena con un rostro y paisaje de nubes sin identificar personas; proporciona solo señales de estado de ánimo y color.	Describe genéricamente; no infiera identidad; proporciona descriptores neutrales y no identificadores.	Verificación de consistencia anamórfica para asegurar alineación con la intención.
Deriva de dominio en copia comercial	Genera copia de anuncio ideal para Producto Z en 3 viñetas; incluye una propuesta de valor por viñeta y un CTA.	Re-ancla al objetivo original, recorta jerga no relacionada, entrega un formato ajustado de 3 puntos.	Usa lenguaje avanzado pero mantenlo práctico y hecho para aprobaciones rápidas; evita plantillas de Canva.