Prompt Log Skill
Cuándo usar esta skill
- Guardar prompts que funcionaron especialmente bien
- Archivar una conversación completa para referencia futura
- Extraer patrones de prompts exitosos para reutilizarlos
- Crear un "prompt journal" personal o de equipo
- Hacer
git commitde conversaciones importantes
Estructura del log
prompts-log/
├── README.md — Índice de todos los logs
├── by-date/
│ ├── 2024-01/
│ │ └── 2024-01-15-refactor-auth.md
│ └── 2024-02/
└── by-category/
├── code-generation/
├── content-writing/
├── data-analysis/
└── debugging/
Formato de un prompt log
---
date: 2024-01-15
category: code-generation
model: claude-3-5-sonnet
task: Refactorizar sistema de autenticación
rating: 5/5
tags: [auth, refactor, typescript, security]
---
# Prompt Log — Refactor Auth System
## Contexto
[Por qué lo necesitaba, qué problema resolvía]
## Prompt final (el que mejor funcionó)
[El prompt exacto que usaste, incluyendo system prompt si lo hay]
## Iteraciones previas
### Intento 1 (no funcionó porque...)
[Primer intento]
**Problema:** [Qué salió mal]
### Intento 2 (parcialmente)
[Segundo intento]
**Mejora:** [Qué mejoró]
## Resultado obtenido
[Summary de qué obtuvo el prompt, o pegar la respuesta relevante]
## Lecciones aprendidas
- [Qué funcionó y por qué]
- [Qué cambié entre iteraciones]
- [Truco o pattern que descubrí]
## Reutilizable como template
[Versión genérica del prompt, con [VARIABLES] en los campos que cambian]
Script de captura rápida
#!/usr/bin/env python3
"""
Guardar un prompt efectivo en el log con un comando simple
Uso: python prompt-log.py add
"""
import json
import sys
from datetime import date
from pathlib import Path
LOGS_DIR = Path.home() / "prompt-logs"
def add_prompt_log():
"""Interactivo para registrar un prompt"""
print("=== Guardar Prompt Log ===\n")
log = {
"date": str(date.today()),
"category": input("Categoría (code/content/debug/analysis/other): ").strip(),
"task": input("Tarea/objetivo: ").strip(),
"model": input("Modelo usado (claude/gpt-4/gemini/...): ").strip(),
"rating": input("Rating 1-5: ").strip(),
}
print("\nPega el prompt (termina con '---END---' en una nueva línea):")
lines = []
while True:
line = input()
if line == '---END---':
break
lines.append(line)
log["prompt"] = '\n'.join(lines)
print("\nLecciones aprendidas (una por línea, vacío para terminar):")
lessons = []
while True:
lesson = input("- ").strip()
if not lesson:
break
lessons.append(lesson)
log["lessons"] = lessons
# Guardar
date_dir = LOGS_DIR / "by-date" / log["date"][:7]
date_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
task_slug = log["task"].lower().replace(' ', '-')[:30]
filename = f"{log['date']}-{task_slug}.md"
filepath = date_dir / filename
content = f"""---
date: {log['date']}
category: {log['category']}
model: {log['model']}
task: {log['task']}
rating: {log['rating']}/5
---
# Prompt Log — {log['task']}
## Prompt
{log['prompt']}
## Lecciones aprendidas
{chr(10).join(f'- {l}' for l in log['lessons'])}
"""
filepath.write_text(content, encoding='utf-8')
print(f"\n✅ Guardado en: {filepath}")
# También guardar en JSON para búsqueda
json_file = LOGS_DIR / "index.json"
index = json.loads(json_file.read_text()) if json_file.exists() else []
index.append({**log, "file": str(filepath)})
json_file.write_text(json.dumps(index, indent=2, ensure_ascii=False))
def search_logs(query: str):
"""Buscar en el índice de logs"""
json_file = LOGS_DIR / "index.json"
if not json_file.exists():
print("No hay logs guardados")
return
index = json.loads(json_file.read_text())
query_lower = query.lower()
results = [
log for log in index
if query_lower in log.get('task', '').lower()
or query_lower in log.get('category', '').lower()
or query_lower in log.get('prompt', '').lower()
or query_lower in ' '.join(log.get('lessons', [])).lower()
]
if not results:
print(f"No se encontraron logs para: {query}")
return
print(f"Encontrados {len(results)} logs:\n")
for log in results:
print(f"📝 {log['date']} | {log['task']}")
print(f" 📁 {log['file']}")
print(f" ⭐ {log['rating']}/5 | 🤖 {log['model']}")
print()
if __name__ == "__main__":
cmd = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "add"
if cmd == "add":
add_prompt_log()
elif cmd == "search" and len(sys.argv) > 2:
search_logs(sys.argv[2])
else:
print("Uso: python prompt-log.py [add|search <query>]")
Integración con agentes (auto-logging)
import functools
import json
from datetime import datetime
from pathlib import Path
CHAT_LOG_DIR = Path("./chat-logs")
CHAT_LOG_DIR.mkdir(exist_ok=True)
def log_conversation(func):
"""Decorator para auto-guardar conversaciones con el LLM"""
@functools.wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
start = datetime.now()
messages_before = len(kwargs.get('messages', []))
result = func(*args, **kwargs)
# Guardar log
log_entry = {
"timestamp": start.isoformat(),
"duration_ms": int((datetime.now() - start).total_seconds() * 1000),
"messages": kwargs.get('messages', []),
"response": result if isinstance(result, str) else str(result),
}
log_file = CHAT_LOG_DIR / f"{start.strftime('%Y-%m-%d')}.jsonl"
with open(log_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
f.write(json.dumps(log_entry, ensure_ascii=False) + '\n')
return result
return wrapper
# Uso:
@log_conversation
def ask_llm(messages: list, **kwargs):
# Tu llamada al LLM aquí
pass
Tips para un buen prompt journal
✅ Registrar el prompt EXACTO que funcionó (con copia-pega, no parafrasear)
✅ Documentar el contexto del sistema si lo hay (system prompt)
✅ Anotar qué NO funcionó y por qué — tan valioso como lo que funcionó
✅ Hacer rating inmediatamente (en caliente, antes de olvidar por qué fue bueno)
✅ Extraer el template reutilizable separando lo específico de lo genérico
✅ Tagear bien para encontrar más tarde
✅ Revisar el log mensualmente para identificar patrones propios