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Conecta código, documentación, capturas de pantalla y tickets para que la IA entienda el repositorio antes de responder.
La idea es sencilla
Los desarrolladores ya conocen el problema: la IA puede escribir una función aislada decente y luego fallar cuando la respuesta depende de la arquitectura del proyecto, las convenciones, los archivos existentes, la elección de paquetes o decisiones antiguas.
Un proyecto de MultipleChat te permite importar archivos del repositorio desde GitHub, subir documentación, añadir capturas de pantalla o registros de errores y crear instrucciones de proyecto que expliquen el stack. Así, la IA puede recuperar los fragmentos relevantes antes de responder en lugar de adivinar a partir de un prompt vago.
Mucha gente fracasa con los proyectos de IA porque sube demasiado poco. Si un experto humano necesitaría el material de origen, el proyecto también lo necesita.
Archivos del repositorio de GitHub, módulos importantes y archivos de configuración
Archivos README, notas de arquitectura y documentación de la API
Registros de errores, stack traces y salidas de tests fallidos
Capturas de pantalla de errores de la interfaz, requisitos de producto o notas de Figma
Esquemas de bases de datos, archivos SQL, ejemplos JSON y documentación de integraciones
Instrucciones del proyecto
Los mismos archivos pueden dar respuestas muy distintas según las instrucciones. Define las expectativas una vez para que cada modelo sepa cómo tratar las fuentes, la incertidumbre y el formato.
Respeta la arquitectura y las convenciones de nombres existentes.
No inventes archivos ni API. Pregunta cuando falte contexto del repositorio.
Prefiere parches pequeños y explica las ventajas e inconvenientes antes de grandes refactorizaciones.
Si tienes dudas, indica qué archivo fuente o configuración hay que revisar.
Distingue entre una solución rápida, una solución robusta y una refactorización a largo plazo.
No son descripciones teóricas de funciones. Son los primeros flujos de trabajo prácticos que un desarrollador debería probar después de crear un proyecto.
Flujo de trabajo 1
Empieza con el README, los módulos principales, los archivos de paquetes, la configuración y la documentación de arquitectura. Si conectas GitHub, limita los archivos importados del repositorio a ese proyecto.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 2
Sube el registro de errores junto con los archivos relevantes. El proyecto puede buscar en el código y en los registros a la vez, lo que es mucho más eficaz que pegar solo el stack trace.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 3
Cuando te incorporas a un repositorio o retomas un trabajo antiguo, pide un mapa del código base y luego profundiza en módulos concretos.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 4
Usa AI Comparison o AI Collaboration dentro del proyecto para obtener distintas estrategias de implementación basadas en el mismo código base.
Prompt para probar
Flujo de trabajo 5
Sube notas de producto, capturas de pantalla y documentación, y luego pide tickets, pasos de implementación por archivo y casos límite.
Prompt para probar
La solución es sencilla: mantén los proyectos bien enfocados, sube el material de origen real y pide resultados basados en las fuentes.
1.No subas un solo archivo si el error depende de importaciones o de la configuración.
2.No dejes que la IA reescriba un módulo sin que antes explique el patrón existente.
3.No mezcles varios repositorios sin relación en un mismo proyecto.
4.No te olvides de los tests. Pregunta a la IA qué ejecutar después de cada cambio.
5.No des por hecho que el código generado coincide con tu versión del framework.
Sí. Projects puede importar archivos de repositorios de GitHub, guardar metadatos como el repositorio, la ruta y la rama, e indexar el contenido para recuperarlo dentro del proyecto.
Funciona mejor cuando importas los archivos que importan: el README, los archivos de paquetes y configuración, los módulos principales, los esquemas, la documentación y los archivos relacionados con la tarea. Después, la recuperación encuentra los fragmentos relevantes cuando preguntas.
Sí. Los archivos de imagen compatibles pueden recibir descripciones que se pueden buscar, lo que ayuda a mantener las capturas de pantalla y las referencias visuales vinculadas al proyecto.
Recurre a la comparación. Un modelo puede ser mejor en arquitectura, otro en el estilo de los parches y otro en la crítica. Projects da a cada modelo el mismo contexto de código para que la comparación sea justa.
Empieza con buen pie
Sube el material, define las reglas y deja que MultipleChat recupere el contexto relevante para ChatGPT, Claude, Gemini, Grok o AI Collaboration.
