Metodología personal · IA y herramientas
ChatGPT + Codex: cómo creo mis propios agentes de IA
Para crear un agente, empiezo por explicar qué quiero conseguir. Las herramientas y la parte técnica vienen después.
Mi método consiste en preparar el proyecto con ChatGPT, encargar su desarrollo a Codex y probar el resultado con tareas concretas.
Pongamos un ejemplo: un agente que prepare mis publicaciones para redes sociales y las envíe a Buffer cuando la conexión esté disponible.
Un skill estructura un método de trabajo. Por sí solo, no crea un agente autónomo que funcione permanentemente ni proporciona acceso a servicios externos. Las conexiones y sus permisos se configuran por separado.
1. Me apoyo en el creador de skills
Un skill es una competencia reutilizable: reúne las instrucciones y los recursos necesarios para realizar una tarea siguiendo un método definido.
Codex incluye un creador, skill-creator, que invoco con $skill-creator. Me ayuda a estructurar esa competencia. La documentación oficial de OpenAI sobre la creación de skills describe su funcionamiento.
En este ejemplo, el objetivo es darle a mi agente un método de trabajo para mis publicaciones: entender el tema, redactar los contenidos, respetar mi identidad visual y preparar su difusión.
2. Aclaro lo que necesito con ChatGPT
Antes de pedirle a Codex que construya nada, hablo con ChatGPT.
Le explico qué debe producir el agente, para qué público, en qué idioma y con qué condiciones. También indico las herramientas que debe utilizar y las acciones que requieren mi aprobación.
Para mi agente de redes sociales, esto implica definir:
- las redes y los formatos esperados;
- el tono y la longitud de los textos;
- la identidad visual de las publicaciones;
- el funcionamiento deseado con Buffer;
- los criterios para valorar el resultado.
Después le pido a ChatGPT que convierta esa conversación en un prompt estructurado para Codex.
3. Le paso el prompt a Codex
Codex recibe un objetivo preciso y unos criterios de éxito.
Le pido que utilice el skill adecuado, revise las herramientas disponibles y cree las instrucciones, las plantillas y los posibles scripts necesarios.
En el caso de Buffer, debe comprobar qué conexión está realmente disponible y qué operaciones permite. Una instrucción escrita no da acceso automático a mi cuenta.
4. Defino el sistema de diseño y las funciones
El sistema de diseño fija las reglas visuales: colores, tipografías, jerarquía de los títulos, márgenes, posición del logotipo y plantillas de diapositivas.
Las funciones definen qué debe hacer el agente: transformar una idea en un artículo, extraer un carrusel, redactar los textos de acompañamiento y preparar los contenidos para cada red.
Le proporciono ejemplos para que pueda reproducir el estilo esperado. Si ya existe una guía de marca, la utilizo como referencia.
5. Ajusto el agente con pruebas
Empiezo con una publicación de prueba.
Reviso el contenido, el tono, la legibilidad en el móvil, la coherencia gráfica y el orden de las diapositivas. Si se utiliza una conexión con Buffer, también compruebo la cuenta de destino y el estado del contenido. Durante estas pruebas, los contenidos se quedan en borrador.
Después describo los problemas con precisión: un título demasiado largo, una letra demasiado pequeña, un mensaje demasiado comercial o un paso olvidado.
Le pido a Codex que incorpore las correcciones a las instrucciones o las plantillas y vuelvo a probar. Corregir solo esa publicación no basta: quiero que la mejora sirva también para las siguientes.
OpenAI también documenta un método para probar y mejorar los skills a partir de resultados observables.
6. Reutilizo un método documentado
Cuando las pruebas dan un resultado satisfactorio, puedo encargarle nuevos temas al agente sin volver a explicar todo el proceso.
Las reglas siguen disponibles en sus instrucciones y sus recursos. Puedo actualizarlas cuando cambian mis necesidades.
Así construyo mis agentes: defino el resultado con ChatGPT, encargo el funcionamiento a Codex y lo ajusto a partir de pruebas concretas.