Revisar literatura con fuentes comprobables

1. Define la entrega

Para quién: Consultores de estrategia e investigadores que necesitan preparar una síntesis documental antes de recomendar una intervención.

Tarea: Preparar una matriz de evidencia y un plan de búsqueda sobre formación interna. La primera entrega es un borrador de alcance; no una revisión exhaustiva.

Consulta la ficha, el acceso y los requisitos del recurso antes de elegir el entorno. El archivo gratuito no incluye un motor de IA; el servicio elegido puede tener cuotas o coste.

2. Prepara la entrada ficticia

CASO FICTICIO — no son publicaciones reales.
Pregunta: ¿qué evidencia necesitaríamos para decidir si probar microformación en un equipo de atención?
F1: informe interno ficticio, 12 participantes; cuestionario de satisfacción al finalizar. No mide desempeño.
F2: resumen ficticio, 20 participantes; compara un examen antes y después, sin grupo de control. No hay texto completo disponible.
F3: segunda copia de F1 con otro nombre de archivo.
Alcance propuesto: formación de adultos en el trabajo. Fecha, bases y criterios definitivos por acordar.

En un caso real, utiliza solo materiales que puedas compartir con el asistente elegido y retira datos confidenciales o personales innecesarios.

3. Prepara el Markdown y el entorno

1. Abre la ficha y sigue el enlace al paquete original de K-Dense en la revisión indicada. Conserva SKILL.md, referencias, scripts y assets; un SKILL.md suelto no contiene todo el flujo.
2. Para utilizar la skill completa necesitas un agente que lea ese paquete y las dependencias de la ficha. Python 3.10+ y requests se usan en scripts; búsqueda y comprobación DOI requieren red. PDF requiere Pandoc y XeLaTeX. Parallel y esquemas con OpenRouter son opciones separadas.
3. Para este ejercicio basta pegar la entrada y la solicitud en un asistente que acepte texto. Eso practica la preparación documental: no instala ni ejecuta la skill. No añadas claves ni lances scripts para resolver este caso.

4. Pide un borrador en español

Trabaja en español con el caso ficticio adjunto. Prepara una pregunta acotada y una matriz con ID, tipo de evidencia, medida, limitación y estado de acceso. Detecta copias y distingue documentos de estudios. Propón criterios de inclusión y consultas por validar, sin afirmar que las has ejecutado. Conserva F2 como resumen sin texto completo. No inventes autores, DOI, resultados ni fuentes reales. Termina con los datos que faltan antes de recomendar un piloto.

El botón copia la solicitud y la entrada completa del paso 2. Conserva la respuesta íntegra si haces un intento propio.

5. Revisa antes de usar el resultado

• F3 debe marcarse como copia de F1; tres archivos no equivalen a tres estudios independientes.
• F1 solo informa satisfacción. No permite concluir una mejora de desempeño.
• F2 carece de control y de texto completo. Conserva ambos límites y no atribuyas causalidad.
• Cada afirmación debe remitir a F1 o F2; las consultas propuestas deben figurar como pendientes. En un trabajo real, registra base, consulta exacta, fecha, resultados y motivos de exclusión.

Si falla un criterio, conserva la diferencia y corrige el borrador. Si falta evidencia, déjala pendiente; superar este ejercicio no demuestra eficacia general.

Límites y procedencia

Este ejemplo no busca bibliografía ni verifica DOI. Una referencia registrada no demuestra que respalde una afirmación; hay que consultar la fuente. La cobertura de una revisión real depende del protocolo, las fuentes y el examen de los textos completos. No hay instalación o compatibilidad nativa comprobadas por esta guía.

Fuente: Literature Review, de K-Dense Inc.. Revisión consultada: 593377bb048752abb0152deab9fbb1083a6087df (declara versión 1.11). Licencia original: MIT.

Las funciones y requisitos descritos proceden de ese original; el caso, la solicitud y los criterios son aportación editorial de peopleofthe.ai. Consulta la metodología y la distinción entre documentación, ejemplo y ensayo.

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